基于Agent的数字校园网格GIS系统框架研究

分析和讨论了当前数字校园建设中所面临的问题，指出了基于多Agent的分布式网格GIS技术是解决当前数字校园领域中所存在问题的最佳方式，详细阐述了基于Agent的数字校园网格GIS的集成框架，重点讨论了系统中Agent中间件的功能和网格服务的实现方法。     

基于扩展UML的Agent建模语言的设计与研究

目前基于UML的面向Agent建模语言可以满足Agent的语法要求，而没有很好地满足其语义要求．本文提出以图形语义域变换作为UML的扩充语义机制，分析和讨论了面向Agent建模语言（AML）的体系结构和基于扩展UML的Agent间相互作用的协议描述方法，并应用实例表现了该扩充的可行性，为标准Agent建模语言的形成具有一定的促进作用．     

基于CFD模拟研究不同保温结构和温度对番茄冷藏配送品质和效果的影响

为掌握不同保温结构和不同温度对番茄冷藏配送下的温度场分布均匀性和品质及效果的影响,本文以番茄为研究对象,建立了半导体冷藏箱温度场数值分析三维模型,并进行实验验证。模拟结果表明：外界恒温20 ℃时,真空绝热板(vacuum insulation panel,VIP)和聚氨酯(polyurethane,PU)复合隔热保温结构(VIP+PU)与聚氨酯隔热保温结构(PU)的半导体冷藏箱内平均温度从20.7 ℃降至5 ℃分别需30 min和35 min,且35 min后平均温度分别为4.58 ℃和4.97 ℃,前部与左右部最大温差分别为6.97 ℃和8.09 ℃;冷库预冷至4、10、15 ℃的番茄置入VIP+PU和PU半导体冷藏箱内,在2.5 ℃下模拟配送10 h,VIP+PU和PU半导体冷藏箱内番茄平均温度分别降至2.38、4.29、5.89 ℃和3.33、5.15、6.67 ℃,果心温度均匀度 分别为0.52、0.44、0.41和0.57、0.47、0.43,番茄实际冷藏配送实验与模拟仿真的结果基本吻合。结果表明：VIP+PU半导体冷藏箱保温性能、冷却速度及果心温度均匀度明显优于PU半导体冷藏箱;4 ℃番茄在2.5 ℃冷藏配送条件下效果最佳,失重率为0.08%,亮度、色度变化最小,可溶性固形物含量为5.13%。     

正辛酸-癸酸/膨胀石墨低温复合相变材料的制备及热物性研究

针对有机相变材料热导率低的问题,以质量比71∶29的正辛酸(OA)-癸酸(CA)为基液,通过添加膨胀石墨(EG)制备用于医药冷藏运输系统的复合相变材料。利用EG表面多孔结构的吸附性原理,制备出EG最佳质量分数为8%的OA-CA/EG低温复合相变材料。通过差示扫描量热仪测得OA-CA/EG的相变温度为0.9℃,相变潜热为112.7J/g。利用热常数分析仪测得OA-CA的热导率为0.3231W/(m·K),OA-CA/EG的热导率为1.649W/(m·K),加入EG使得OA-CA的热导率提高了4.1倍。对OA-CA/EG进行100次蓄放冷循环实验,结果表明循环前后其相变温度、潜热值以及热导率均未发生明显变化。稳定的蓄放热性能使得OA-CA/EG在医药冷藏运输系统具有广阔的应用前景。     

实时系统中的连铸板坯边缘检测快速算法

分析了影响边缘检测算法速度的关键因素,针对连铸板坯边缘实时测量问题,提出了一种基于灰度图像投影的边缘检测快速算法,这一算法适用于直线型阶跃边缘的快速检测,并在实际应用中取得了良好的效果。     

可装卸式蓄冷保温箱冷链运输效果

可装卸式蓄冷保温箱组装、拆卸方便,是蓄冷保温箱发展的趋势。本文实验研究了平菇的冷链运输效果,测定箱内空气温度、平菇中心温度和蓄冷剂温度变化,计算可装卸蓄冷箱冷链运输过程缝隙漏热率,每隔30 h对平菇取样进行感官评定,测定其营养指标变化。结果表明:当环境温度25℃时,56 h后蓄冷剂完全液化,比预计时间少8 h,表明蓄冷剂需求量的估算值偏小,可以使用系数修正法予以调整;可装卸式蓄冷保温箱缝隙漏热率达到12.97%,缝隙漏热量占比大,应优化组装工艺;实验60 h与0 h相比,感官评分下降3.53%,可溶性固形物含量下降5.9%;可溶性蛋白质含量下降4.2%;维生素C含量下降9.96%,实验过程平菇商品价值、营养价值变化不大。     

成败历史存档的融合龙格库塔-黏菌算法

针对黏菌算法收敛速度慢和求解精度低等问题,提出了基于成败历史存档的融合龙格库塔-黏菌算法。提出了一种存储位置信息的改进成败历史存档机制,并使用个体适应度值的变化量作为每个存档记录参与后续计算的概率,将该机制加入原始黏菌算法;将龙格库塔算法与改进的黏菌算法通过并行计算-信息交流的方式进行融合,引导黏菌算法跳出局部最优,提升黏菌算法在狭小空间中的求解精度;提出了长短时间间隔结合的交流策略,用以确定两种群交流的时机;提出了一系列基于空间移动的种群信息交流机制,在保留两算法各自特性和优势的情况下,同时克服两算法的局限性。实验部分使用了CEC2017基准测试函数,使用了传统统计特征和MAE排名、Wilcoxon秩和检验验证算法有效性,同时对高维度函数进行探索,并与近年来新颖的高水平群智能算法、改进算法进行对比测试,实验结果表明该改进策略有效且具有一定可迁移性,改进后算法的求解精度和鲁棒性更具竞争力。     

现代企业管理信息系统的开发与设计

针对当前企业管理信息系统的现状,分析了基于客户机／服务器计算模式设计和开发现代企业MIS应用系统的方法。     

求解TSP问题的蚁群优化算法研究进展

从有效解决TSP问题的角度出发,系统地介绍了蚁群算法的基本原理和算法流程,简述了部分具有代表性的蚁群算法改进模型,提出了一种将蚁群系统纳入文化算法框架所形成的文化蚁群系统模型及其主要创新点,分析和设计了种群进化和文化进化协同进化机制,从而展示出文化进化在智能计算中对种群进化的指导作用及其加速种群进化的重要意义,并对该模型在今后的研究方向作了展望.     

基于α-邻近的改进蚁群算法

为克服传统蚁群系统( ACS)在较大规模问题计算中易陷入局部最优,以及求解精度较低等不足,提出一种新的改进蚁群算法。该算法引入最小1-树中的α-邻近概念,能更好地反映给定边属于最优回路的概率,通过转换邻接矩阵,计算出最优回路的下界,以此提高α值的精度,并给出适应性探索策略,加入3-opt领域搜索算子,有效提高优化解的精度。实验结果表明,该算法具有更好的全局寻优能力,与 ACS 等算法相比能获得更加优化的解。