差分准对立学习多目标蚁狮算法

为解决多目标优化问题，对经典的蚁狮算法进行改进，提出了基于差分进化的准对立学习多目标蚁狮算法（DEQOMALO）。该算法针对蚁狮算法易陷入局部最优的不足，一方面，该算法引用差分进化的思想，充分利用种群和精英蚁狮的信息对原算法中蚂蚁个体的位置更新方式进行改进；另一方面采用反向学习策略对蚂蚁种群进行优化，将原种群个体和其准对立个体进行混合并择优作为新的种群，大大增加种群的多样性。选取典型的标准测试函数，将提出的算法与原始蚁狮算法以及其他传统进化策略优化的蚁狮算法进行比较。实验结果表明，改进算法在收敛性和分布性上均有很大程度的提升，在解决双目标优化问题上具有较好的鲁棒性和有效性。     

转化器溫度失控与处理措施

本文分析了转化器温度失控的原因,以及采取的处理措施。信阳磷肥总厂年产四万吨硫酸装置于一九九一年五月二十六号投料试生产,全系统经过一段时间的运行与调整,主要工艺技术指标基本达到原设计要求。但也存在一项令人     

转化器温度失控与处理措施

信阳磷肥总厂40kt/a硫酸装置于1991年5月26日投料试生产,经过一段时间的运行与调整,主要工艺技术指标基本达到了设计要求,但转化器各副线阀门全部调整后,二、三段进口温度仍高出设计值40℃左右,最终转化率仅96.06％。     

计算机网络安全的分析与研究

本文全面分析了威胁计算机网络安全的各种因素,剖析了网络安全系统的基本构成,提出了网络系统安全的策略及实施方案.     

多中心维修任务分配研究现状

目前战争形式发生变化，装备结构变得复杂，在作战环境多变、维修时间紧迫、维修资源有限等情况下，维修任务的合理分配显得越发重要。因此本文对多中心维修任务分配的研究现状进行了综述，总结现存的任务分配方法，以促进其进一步发展。本文首先对多中心维修任务分配问题进行了描述；然后，对基本概念进行了说明，对问题进行了分析；之后，对优先级排序、任务分配及路径规划常采用的模型与算法等进行了概述；最后，总结了当前研究的不足，并展望了未来发展的方向。     

资源受限条件下车辆维修工序调度优化

车辆装备战时维修时间紧、任务量大、突发情况多,装备维修调度对部队作战效能快速恢复至关重要。现有维修调度方法主要围绕单一约束条件进行工序优化,难以满足实际保障需求。结合实际维修班组编配,提出融合多工种、多人员技术等级要素的多优化目标函数,以单工序工时、总工时、紧前工序、总人力资源为约束条件建立了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法。在传统非支配精英策略的基础上加入二元锦标赛选择算子,重新设计符合多目标函数优化的交叉算子,利用二重编码对一次抢占式维修工序调度模式进行测算求解,并以实际维修案例对算法进行仿真验证。结果表明,该算法在满足战时复杂目标优化的条件下,降低了维修时间,实现了优化人力资源调度效能的目的。     

创新载体推进农村安全用电

1月20日，国网江苏单宁县供电公司组织专人，对每个农网台区的规范管理进行节点式综合考评，这是该公司通过载体创新推进并常态开展农村用电安全“强基固本”工程全面回头看的一个掠影。     

Protel99SE在过压欠压保护电路设计中的应用

基于电子设计自动化（EDA）软件Protel99SE设计了过压、欠压保护电路；利用Protel99SE的“DCSweepA—nalysis”、“Transient／Fourier Analysis”两种方式对所设计的电路进行了仿真测试，并依照仿真结果完善了设计；当电气设备的电源电压波动超出正常范围时该电路能自动切断电源，待电源电压恢复正常并经过一定的延时之后又能自动接通电源，使电气设备得到保护。     

装备维修保障资源配置综述

装备维修资源配置优化方法的研究对提升维修保障效率具有不可估量的作用,然而当前装备维修保障系统的维修资源的研究已经不能满足多中心系统高效保障的实际需求。因此,本文详细分析了装备维修保障维修资源配置优化问题的相关研究。首先概述了多中心装备保障系统主要包括维修任务预测、维修资源配置和多中心维修任务调度3个任务模块,并以此确定了维修保障资源配置流程。然后重点针对维修人员和维修备件资源配置优化问题参数、理论方法以及研究现状进行了综述。最后针对多中心维修保障系统资源研究的缺陷对未来发展趋势进行了展望,形成一种新的研究思路,为后续开展多中心系统资源配置优化研究提供参考。