基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

引入非线性理论分析方法,在分析判定采样周期为实际最大信号控制周期（3min）的交通流数据表现出混沌特性的基础上,用基于相空间重构理论的局部预测方法进行预测,预测数据与实测数据吻合较好。     

一种基于协同进化的随机微粒群算法

在多种群协同进化和随机微粒群算法基础上,提出了一种改进的多种群随机微粒群算法,将各个子种群度独立的按照随机微粒群去进化,周期性的更新共享信息,共同寻求最优解。其中采用了两种不同的更新策略,并对这两种不同的方法进行详细的分析和比较。实验表明：合理调整更新周期能提高算法的收敛性。     

社会理性Agent的研究

在多Agent系统中，关于Agent的理性行为是一个重要的研究领域。如何使Agent具有更多的社会理性，能根据其所处环境及变化情况作出正确的行动决策，成功地进行社会合作以完成目标，对自主的Agent和整个系统都是重要的。本文综述了多Agent系统中有关社会理性Agent主流研究的进展情况，并对未来社会理性Agent的主要研究方向作了探讨。     

一种基于轮盘赌选择遗传算法的随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法--GAR-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以轮盘赌选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。通过对五个多峰的测试函数进行仿真明：在搜索空间维数相同的情况下,GAR-SPSO收敛率及收敛速度均大大优于SPPSO。     

一种基于单纯形法的随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础,本文提出了一种改进的随机微粒群算法--SM-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中,以单纯形法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒,参与下一代的群体进化。这样既可以利用单纯形法的收敛快速性,又可以利用SPSO的全局收敛性。通过对两个多峰的测试函数进行仿真,其结果表明在搜索空间维数相同的情况下,SM-SPSO的收敛率及收敛速度均大大优于SPSO。     

双群体随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。     

基于锦标赛选择遗传算法的随机微粒群算法

以保证全局收敛的随机微粒群算法SPSO为基础。提出了一种改进的随机微粒群算法-GAT-SPSO。该方法是在SPSO的进化过程中．以锦标赛选择机制下的遗传算法所产生的最优个体来代替SPSO中停止的微粒，参与下一代的群体进化。通过时三个多峰的测试函数进行仿真，其结果表明：在搜索空间维数相同的情况下，GAT-SPSO的收敛率厦收敛速度均大大优于SPSO。     

实现PB应用程序多数据库系统配置功能

文章分析了PowerBuilder内部的设置读写函数SetProfileString()、ProfileString()及配置文件格式,实现了PB应用程序可操作于后台多数据库系统,并且可进行灵活的系统配置。     

新沂市中小河流治理重点县试点项目的实践与思考

中小河流治理重点县综合整治是保障和改善民生的重要内容,是推动社会主义新农村建设的必然要求,是加快推进中小河道治理的重要举措。新沂市针对本市中小河流现状,科学规划,明确目标任务,加强项目质量监督及运行管理,全力推动新沂市中小河流治理重点县试点项目建设。