基于负反馈机制的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用

蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先,利用栅格法对场景进行建模,然后再利用蚁群算法寻找简单环境或复杂环境下的最优路径。针对增强的蚁群算法易陷入局部最优解的问题,本文设计了具有负反馈机制的改进的蚁群算法,并以此来解决机器人路径规划问题。该算法利用搜索的历史信息,并通过获得失败经验,指导蚁群在优化过程中探索未知空间。该算法旨在利用负反馈来改善解的多样性,从而获得最优路径。实验结果验证所提改进算法在路径规划问题上有明显优势。     

生物启发计算研究现状与发展趋势

生物启发计算的宗旨是研究自然界生物个体、群体、群落乃至生态系统不同层面的功能、特点和作用机制,建立相应的模型与计算方法,从而服务于人类社会的科学研究与工程应用．它既是人工智能的继承与发展,同时也是从新的角度理解和把握智能本质的方法．本文阐述了生物启发计算所涉及的生物进化论、共生进化论和复杂适应系统的理论起源．在对生物启发计算进行分析、归纳和总结的基础上,介绍了现有生物启发计算算法研究成果,并从最优设计、最优分析和最优控制3个方面对生物启发计算的应用研究成果进行了梳理．以此为基础,进一步地提出了生物启发计算的统一框架模型．最后,围绕并行生物启发计算、具有学习推理和知识学习生物启发计算、生物动力学启发计算、基于微生物群体感应的生物启发计算以及人工大脑、进化硬件、大数据、群集机器人、虚拟生物和云计算等前沿热点理论问题和工程应用问题对生物启发计算的发展方向和研究挑战进行了展望及分析．     

喷墨打印太阳电池的液滴状态智能控制方法

采用喷墨打印印制太阳电池具有碎片率低、栅线高宽比大、太阳电池转换效率高等优点。为提高栅线打印精度和高宽比,采用有限元技术对压电式打印喷头进行建模,并采用一款新型基于生命周期理论的菌群觅食算法对打印喷头的驱动波形参数进行优化,以获得期望的液滴特性(体积、速度和卫星液滴数量),数值仿真结果显示此算法性能优良,液滴状态模拟仿真结果及液滴实测结果证实上述液滴状态优化仿真方法可准确获得期望液滴特性。     

多种群协同进化算法在经济调度中的应用

为解决同时考虑环保要求、发电费用等多个目标的经济调度问题,基于生态系统中不同物种间的互利共生现象,提出一种多种群共生进化优化(SMSO)算法。对一个30节点IEEE系统进行计算,结果显示SMSO算法在获得最优Pareto解集、降低计算复杂度、提高收敛效率等方面具有较大的优越性。     

激光熔化沉积微观组织原位光谱监测:以CoCrMoW合金为例

研究了激光熔化沉积CoCrMoW涂层的微观组织与发射光谱的关系,及不同激光功率的光谱信号与CoCrMoW涂层一次枝晶间距、显微硬度的关系。提出了一种新的光谱信号指数积分面积,由4条离散Cr I谱线计算出电子温度。结果表明,当激光功率从400 W增加到1000 W,平均一次枝晶间距由3.426 μm增加到7.420 μm,显微硬度HV_0.2由3461 MPa降低到3095 MPa。光谱的积分面积和电子温度随激光功率的增大而增大。涂层的一次枝晶间距与光谱信号呈正相关,而涂层的显微硬度与光谱信号呈负线性相关。与电子温度相比,积分面积在预测一次枝晶间距和显微硬度方面显示出更好的潜力。     

激光诱导制造石墨烯研究现状与发展趋势

石墨烯作为备受关注的二维纳米材料,具备优异的机械强度、电导性和导热性,广泛应用于各个领域.传统的石墨烯制造技术存在高成本、低产率等问题,不利于石墨烯的工业化生产;近年来发展的激光诱导制造石墨烯技术具有工艺简单、成本低、产率高的优势,这使激光诱导成为石墨烯制造技术的热点.简要阐述了激光产生的机理,展开介绍了激光诱导石墨烯...     

改进的PSO算法在RFID网络调度中的应用

为在寻优过程中有效地保持算法的种群多样性,提出了一种改进的PSO(Particle Swarm Optimization) 算法--PSOPC(Particle Swarm Optimizer based on Predator-prey Coevolution).PSOPC算法将生态系统中捕食者和猎物的竞争协同进化机制嵌入到PSO算法中.基于PSOPC进行RFID(Radio Frequency IDentification)读写器网络调度模型的求解,根据读写器冲突关系的变化在线进行读写器的时隙分配求解与控制,在不影响读写器工作效率的同时,有效消除密集读写器环境下的读写器冲突问题,并优化整个读写器网络的工作效率.     

Improved multi-objective artificial bee colony algorithm for optimal power flow problem

The artificial bee colony（ABC） algorithm is improved to construct a hybrid multi-objective ABC algorithm, called HMOABC, for resolving optimal power flow（OPF） problem by simultaneously optimizing three conflicting objectives of OPF, instead of transforming multi-objective functions into a single objective function. The main idea of HMOABC is to extend original ABC algorithm to multi-objective and cooperative mode by combining the Pareto dominance and divide-and-conquer approach. HMOABC is then used in the 30-bus IEEE test system for solving the OPF problem considering the cost, loss, and emission impacts. The simulation results show that the HMOABC is superior to other algorithms in terms of optimization accuracy and computation robustness.     

基于共生粒子群优化的RFID网络调度

为了提高PSO算法性能以及避免其在求解复杂工程时的早熟收敛问题,本文提出了一种新型改进PSO算法——Parasitism PSO.Parasitism PSO算法将生物共生机制中的寄生进化机制嵌入到PSO算法中,从而在寻优过程中有效地保持了算法的种群多样性.在4个测试函数的仿真实验中,Parasitism PSO与基本PSO算法相比,能够取得更好的搜索性能.然后,本文基于Parasitism PSO进行RFID读写器网络调度模型的求解,根据读写器冲突关系的变化在线进行读写器的时隙分配求解与控制.仿真实验表明,基于Parasitism PSO的RFID 网络调度结果相比于基本PSO具有更高效率和实用性.     

面向离散制造业的过程监控管理系统设计与实现

为解决目前离散制造业过程追踪与作业管理对数据采集与信息处理的更高需求,提出基于多移动Agent的过程监控管理系统的应用服务代理体系结构,给出应用服务代理结构中多移动Agent的实现机制与复杂逻辑控制方法,建立了进度分析模型,采用RFID技术实现数据实时采集,通过嵌入式技术与图形引擎技术实现采集终端可视化管理,最后给出了过程监控管理原型系统及智能终端的实现,证明了该系统在实际应用中的可行性与有效性.