一种自适应的遗传算法

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出一种基于交叉概率和变异概率的自适应遗传算法.该算法通过将交叉概率和变异概率随适应度自动改变,实现有目标地对不同个体进行交叉和变异操作,以达到快速扩大搜索空间、稳定群体中个体多样性的目的.仿真结果表明,该算法的收敛性能优于基本遗传算法,有效地避免了基本遗传算法中因选择压力过大造成未成熟收敛现象,显著提高了遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.     

羊毛/羊绒/莫代尔纤维混纺针织物热湿舒适性能综合评价

为客观综合评价混纺毛织物热湿舒适性能,将丝光羊毛条、无毛绒和莫代尔纤维以6种不同比例混纺,分别织制纬平针组织针织物,并对透气率、透湿率、克罗值、回潮率、散湿速率和芯吸高度进行测试,分析混纺比对织物热湿舒适性能的影响。研究结果表明:当丝光羊毛条、无毛绒和莫代尔纤维的混纺比为60∶20∶20时,织物透气率、克罗值达到最大;当混纺比为20∶20∶60时织物透湿率、回潮率达到最大,且散湿速率相对较优;针织物芯吸高度最高时的纤维混纺比为20∶60∶20。采用变异系数法为影响针织物热湿舒适性能的物理指标赋权,得出了综合评价羊毛/羊绒/莫代尔纤维混纺针织物热湿舒适性的计算式。     

筛网对木葡糖醋杆菌变异的控制

以1000 m L烧杯为容器,木葡糖醋杆菌在静置培养时,培养液体积为100 m L时,没有变异;增至300 m L时,发生变异,纤维素产量下降38.8%,培养液体积增至700 m L时,变异菌数量高达1.3×10^6 C FU /m L,纤维素产量下降76.3%;120 r/m in振荡培养更易发生变异,两种方式培养下的变异现象通过筛网使用而得到控制,从而提高了纤维素产量。     

煤层底板采动破坏特征及突水危险性分析

以山西某矿9#煤底板带压开采为研究目标,结合研究矿区水文地质工程地质条件,运用数值模拟的方法探究了采动条件下底板应力分布特征、塑性区发育特征,分析得到了底板破坏深度为18 m;同时运用突水系数法公式,计算了该矿4个水文地质钻孔9#煤底板的突水系数分别为0.039、0.064、0.110、0.087,对煤层底板带压开采安全性分析及突水危险性分区有一定的参考意义。     

下组煤层底板奥灰突水脆弱性评价分析

为解决保利合盛煤业公司某矿带压开采过程中,面临下组煤层底板奥灰突水的潜在威胁问题,通过对矿井煤层地质条件和水文地质条件的分析,确定选取影响下组煤层底板奥灰突水脆弱性评价的9个因素作为主控因素,应用GIS对主控因素数据进行采集并归入化处理后建立主控因素图层,然后运用层次分析法(AHP)确定各主控因素的权重比例后,对指数进行频率直方图统计分析,按照相应的阈值将矿井划分成突水安全区、较安全区、过渡区、较脆弱区和脆弱区等5个区域。研究结果表明:在矿区范围内10号、11号煤层底板奥灰突水区域呈西向东由较安全区、过渡区过渡至较脆弱区,局部构造区域为突水脆弱区。     

因地制宜 屋顶架设变异DP天线

所有的HAM都梦想有一套理想的天线系统,尤其是住在小区楼房里的朋友,但是架设天线并不是那么容易的。笔者曾经在小区屋顶架设了一个垂直地网天线,高出电梯问屋顶6m,后来被物业发现后责令拆除。     

美军担心军事机器人程序变异 可能毁灭世界

毫无疑问,在未来的战争中,自动机器人士兵将成为作战的绝对主力。但是美国海军研究室最近在关于机器人士兵的研究报告《自动机器人的危险、道德以及设计》中,对军方使用机器人提出警告,建议为军事机器人设定道德规范。研究人员认为,必须对军事机器人提前设定严格的密码,否则整个世界都有可能毁于他们的钢铁之手。     

基于混合多值离散粒子群优化的混合极性Reed-Muller最小化算法

针对布尔函数系统的混合极性Reed-Muller(Mixed-Polarity Reed-Muller,MPRM)最小化问题,该文提出了一种混合多值离散粒子群优化算法.为解决多样性损失,改善优化结果,兼顾算法的效率和精度,算法采用多群协同优化方法,并提出了概率变异更新、没有重复的更新以及群间重复最优变异3种更新和变异策略.实验结果表明,和模拟退火遗传算法相比,所构造算法能够在获得基本相同优化结果的同时,提高MPRM最小化的时间效率.     

基于改进遗传算法的单目标柔性作业车间调度系统的研究

单目标柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的重要扩展,对其的研究有着重要的理论意义和工程实践意义。首先对单目标柔性作业车间调度问题进行了描述;然后结合FISP问题,改进设计了遗传算法;接着应用Visual Studio 2008开发工具设计开发了原型系统,并对系统进行了测试,得到了运行结果;最后对全文工作进行了总结。     

基于VLPSO算法的100Gbit/s光传输系统的偏振模色散自适应补偿

针对标准粒子群优化(PSO)算法后期迭代效率不高和容易陷入局部极值问题,提出了一种基于变异机制的局部粒子群优化(VL-PSO,varied local particle swarm optimization)算法。在单信道100 Gbit/s光传输系统中,以VL-PSO算法作为逻辑控制算法,进行二阶偏振模色散(PMD)归零(RZ)码自适应补偿实验。结果表明,搜索补偿后,眼图张开度明显增大,平均搜索补偿时间为1.650 ms;并且VL-PSO算法能够实时跟踪补偿PMD的变化,跟踪时间小于0.431 ms。