经费分配中基于多目标优化的遗传规划模型

在传统遗传规划中引入多目标优化原理,探索新的经费分配方法和管理模式,建立了一种多目标优化的非线性遗传规划模型,提出了一种先进的基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题.对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验,得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体.这种基于多目标优化的遗传规划模型能产生精度更高的最优解,通过对经费分配问题的实验验证,得到了较好的结果.     

多目标设备经费分配的混合遗传优化方法

为了探索新的经费分配方法和管理模式，建立了一种新的多目标非线性规划优化模型。提出了一种先进的基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题。对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验，得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体。仿真结果表明，该算法收敛寻优能力强，并能产生很多次优解，是一种高效的方法。     

多目标设备经费分配的混合遗传优化方法

为了探索新的经费分配方法和管理模式,建立了一种新的多目标非线性规划优化模型,提出了一种先进的基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题。对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验,得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体。仿真结果表明,该算法收敛寻优能力强,并能产生很多次优解,是一种高效的方法。     

聚氯乙烯离心母液高品质回收工艺的研究

采用膜生物反应器(MBR)和反渗透(RO)工艺对聚氯乙烯离心母液废水进行回收。研究了该系统工艺对有机物和悬浮固体的处理效果以及系统的耐冲击能力;观察了生物相在MBR系统中的变化情况及MBR膜片和反渗透膜的污染情况。试验结果表明,该工艺在稳定运行的情况下,废水总COD去除率可达到95%以上,MBR出水COD浓度低于40 mg/L,达到直接排放标准,再经过反渗透、离子交换或连续电解除盐(EDI)处理后,出水可以达到聚合回用水标准,回收率达到70%以上,而且,整个试验过程中膜耐污染性能良好。     

熟料生产各环节对钢渣中铬离子的转换率研究

通过对熟料烧成各个环节与钢渣引入的铬离子转化率的分析,表明熟料中的碱含量、窑尾CO浓度、硫碱比的改变可以有效改变钢渣中的铬离子的转化率,企业通过降低原料中的碱含量、提高窑尾的CO浓度、提高硫碱比等措施,在加入钢渣的情况下,使钢渣中的总铬转化为水溶性铬（Ⅵ）的比例达到最低,最终在生料配料中加入1.5%~3.0%的钢渣,有效降低了生产成本。     

基于MAS的智能交互界面研究及应用

自适应人机交互界面的设计是应用系统能否成功实施与使用的关键,基于此提出了将多Agent系统引入用户界面设计中.分析了交互Agent模型的性质、作用和结构,讨论了几种典型界面模型的特点.实现了一种通过广义状态转移网络学习、进化、预测用户行为并能自主动作的自适应界面Agent模型,并结合应用实例说明了其工作机制.     

Socket服务程序的创建原理及其程序设计方法

阐述了Linux中创建守护进程的原理、方法及其注意事项。并以SOCKET服务程序作为守护进程程序示例。详细分析了创建守护进程的程序设计方法与技巧，     

基于MAS的智能交互界面研究及应用

自适应人机交互界面的设计是应用系统能否成功实施与使用的关键,基于此提出了将多Agent系统引入用户界面设计中。分析了交互Agent模型的性质、作用和结构,讨论了几种典型界面模型的特点。实现了一种通过广义状态转移网络学习、进化、预测用户行为并能自主动作的自适应界面Agent模型,并结合应用实例说明了其工作机制。     

遗传算法的基本原理及其应用研究

介绍了遗传算法的基本概念和基本原理,分析说明了遗传算法求解实际问题的基本步骤以及应用领域,指出了遗传算法在应用中的几个关键问题,同时简要介绍了遗传算法研究新动向及存在的问题。