利用地震品质因子Q比例的分布特征预测南川页岩气藏保存条件

根据地震数据、地质资料和地震属性，开展了南川地区五峰组-龙马溪组下部页岩的地震品质因子Q平面上分布与页岩气保存条件评价研究。针对南川地区页岩气开发中的断裂破碎带，提出了一种获取稳定品质因子Q比例及界限的工作流程和相应的迭代算法。研究表明，地震品质因子Q比例的分布可以快速、直观识别出断裂破碎带的内幕特征与不同类型页岩分布区。其中，断裂破碎带页岩区的品质因子Q比例总体上偏小，大多低于0.2，局部超过0.5，平面上分布杂乱、碎斑状；页岩呈北东向展布的条带，被断裂所撕裂、破碎，保存条件较差。稳定分布的页岩区的品质因子Q比例是较高的，超过0.7，平面变化稳定，没有突变现象，保存条件好。微裂缝发育的页岩区的品质因子Q比例具有渐变的趋势性，品质因子Q比例的分布从该页岩区的边部0.7向中部有规律地减小至0.1，保存条件最佳。实践证明，高产气井大多位于稳定分布的页岩区或内部微裂隙发育的稳定页岩区，地震品质因子Q比例研究方法对页岩气保存评价与开发井优化部署是一个实用工具。     

智能跟踪算法在采砂监管中的应用研究

受利益的驱动,长江流域非法采砂行为屡禁不止,给采砂有效监管造成很大的困扰。采砂监管水平的提高需要高效准确的跟踪识别技术作支撑。提出了一种基于相关滤波器的可变跟踪框智能算法。该算法可以准确快速地跟踪江河湖面上的非法采砂船,计算量少,鲁棒性高,对硬件的要求并不严苛,可以自由应用于从低性能到高性能的各种设备。基于该算法开发了非法采砂船追踪器,再配合百度深度学习平台Easy DL后,可构成一套采砂船监控系统,能够实现对长江水域非法采砂船24 h的有效监控,从而大大提高监控非法采砂行为的效率。     

基于分支定界法的相控阵雷达事件调度算法

为解决相控阵雷达事件调度问题中调度成功率、时间偏移率与算法时效性三者之间的矛盾，本文提出一种基于分支定界法的调度算法；该算法首先在现有调度结果上调取所有可执行事件，即获得若干"节点"，多步递推后由多"层"节点形成若干条备选"分支"，扩大解空间范围，提高算法性能；然后通过"删减"操作删减掉收益较低分支，将解空间控制在一适当范围内，减小搜索盲目性，降低算法计算量.仿真实验表明，与基于综合优先级算法的调度结果相比，利用本文算法调度时调度成功率提升了52%；与基于时间指针算法的调度结果相比，本身算法时间偏移率降低了61%；与基于遗传算法的调度结果相比，本文算法调度耗时仅为前者1~2%.     

基于改进飞蛾扑火优化算法的MIMO雷达相位编码信号集设计

提出一种MIMO雷达相位编码信号集设计方法，该方法对飞蛾扑火优化算法进行改进，利用改进的飞蛾扑火算法优化相位编码信号集，提高其正交性.在改进方法中，增加对火焰的更新过程，使火焰不仅能够保存最优飞蛾位置还具有搜索最优解的功能.优化过程以自相关函数旁瓣峰值和、互相关函数峰值和，以及自相关函数旁瓣能量、互相关函数能量作为算法适应度函数.仿真实验结果表明，改进方法明显提高了飞蛾扑火优化算法的收敛速度和收敛精度，且优化得到的信号集具有较低的自相关旁瓣值和互相关值.     

基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度研究

针对多目标绿色柔性作业车间调度问题（MGFJSP）的特点，提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度，建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型，并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。算法的具体改进包括：设计了一种三维向量的编码和对应解码方案，在跟随蜂搜索阶段引入一种有效的动态邻域搜索操作来提高算法的局部搜索能力，在侦查蜂阶段提出产生新食物源的策略用于增加种群的多样性。最后进行了实验研究与算法对比，以验证所建模型和所提算法的有效性。     

Scheduling distributed flowshops with flexible assembly and set-up time to minimise makespan

The scheduling problems under distributed production or flexible assembly settings have achieved increasing attention in recent years. This paper considers scheduling the integration of these two environments and proposes an original distributed flowshop scheduling problem with flexible assembly and set-up time. Distributed production stage is deployed several homogeneous flowshop factories that process the jobs to be assembled into final products in the flexible assembly stage. The objective is to find a schedule, including a production subschedule for jobs and an assembly subschedule for products, to minimise the makespan. Such a scheduling problem involves four successive decisions: assigning jobs to production factories, sequencing jobs at every factory, designating an assembly machine for each product and sequencing products on each assembly machine. The computational model is first established, and then a constructive heuristic (TPHS) and two hybrid metaheuristics (HVNS and HPSO) are proposed. Numerical experiments have been carried out and results validate the algorithmic feasibility and effectiveness. TPHS can obtain reasonable solutions in a shorter time, while metaheuristics can report better solutions using more yet acceptable time. HPSO is statistically comparable yet less robust compared with HVNS for small-scale instances. For the large-scale case, HPSO outperforms HVNS on both effectiveness and robustness.     

基于博弈分析的流域水资源配置

针对传统规划方法难以体现水资源配置过程中多种复杂因素的问题,基于博弈理论建立宏观调控和市场经济相结合的水资源配置动态博弈模型,求解其子博弈精炼纳什均衡下各博弈参与人的策略,并运用改进量子遗传算法求解该博弈模型。对A河流域水资源配置结果表明,在保证流域公共生态用水2.0×10~8 m~3的基础上,各用水子区自发约束自身的取水量,达到均衡时,社会总收益为11.27亿元,相比自由取水模型,社会总收益增加了0.95亿元,增幅为9.2%。     

Optimal design of Raman fibre amplifier based on terminal value optimization strategy and shuffled frog leaping algorithm

This paper introduces an evolutionary algorithm, Shuffled Frog Leaping Algorithm (SFLA), to solve the optimization problem in designing the multi-pumped Raman Fibre Amplifier (RFA). SFLA is a powerful optimizer tool because of its efficient mathematical expressions and global search capability. We utilize SFLA to determine the optimal pump wavelengths and pump powers by minimizing the gain ripple of RFA. To accelerate calculations, a terminal value optimization strategy (TVOS) is incorporated into the evolution of SFLA. This proposed strategy takes the terminal power values of pumps as the decision variables in optimization. Then, the optimal original power values of the pumps are obtained by solving the Power Coupled Equations once, without using the traditional method of repetitive guesses.The combination of SFLA and TVOS enhances the efficiency of optimization and accelerates calculation, while satisfying the design requirements of RFA.The simulation results show that nearly 65% of computational time has been saved compared with the traditional average power analysis. The 4-pumped C+L band of backward multi-pumped RFA with the average net gain of 0 dB, 1 dB and 2 dB are designed individually, where the gain ripple is less than 0.64 dB. The combination of SFLA and TVOS enhance the optimization efficiency and improve the performance of RFA with good gain profile.     

基于粒子群优化算法的五自由度机械臂轨迹规划

为了让机械臂的工作时间达到最优,以自主研发的抛光机器人样机为研究对象,针对手表表壳表耳部分的抛光过程,提出PSO算法对五自由度机械臂轨迹规划进行优化,并通过MATLAB软件进行机械臂的仿真与分析。仿真结果表明,基于PSO算法的轨迹规划使机械臂在工作过程中加加速度不会产生突变,运动轨迹精度高,机械臂工作时间达到最优。     

一种军棋机器博弈的多棋子协同博弈方法

针对在军棋博弈不完全信息对弈中，面对棋子不同价值、不同位置、不同搭配所产生的不同棋力，传统的单子意图搜索算法，不能满足棋子之间的协同性与沟通性，同时也缺乏对敌方的引诱与欺骗等高级对抗能力。本文提出一种结合UCT搜索策略的高价值棋子博弈方法，实现高价值棋子协同博弈的策略。实战经验表明:高价值多棋子军棋协同博弈策略优于单棋子军棋博弈策略。