基于相似度的自适应异类多种群蚁群算法

针对原有的多种群蚁群算法收敛速度慢,运行时间长,容易早熟等缺陷,提出了一种新型异类多种群蚁群算法。算法由多类不同特性蚁群构成,不同蚁群具有不同特质,且优势互补,彼此间具有潜在的合作性。不同种类蚁群搜索时,通过子蚁群间的相似度,自适应选择最互补的蚁群进行信息交换,以加强不同种类蚁群间的协作,增强解的多样性,增强跳出局部最优的能力。TSP仿真结果表明,该算法在搜索速度以及搜索质量方面都有明显的提高。     

基于多种群蚁群算法的柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间调度的特点,设计了柔性作业车间调度析取图模型,结合蚁群分工组织的工作方式,给出了基于竞争规则的多种群蚁群算法求解方法。算法中不同种群的蚂蚁被放置在析取图中不同的工序节点上,通过核心种群的引导,充分发挥蚁群协作竞争的并行高效特点,满足柔性作业车间调度的要求。仿真实验表明该算法求解柔性作业车间调度具有可行性和有效性。     

MC68VZ328的智能家庭网关的解决方案

本文给出MotorolaVZ328芯片实现的智能家庭网关的解决方案。该方案中给出智能家庭网关的硬件体系结构和软件体系结构。该方案可以实现通过Internet网和智能家庭网关对家庭内部网络上的家电设备进行控制,并且实现远程自动报警功能。也对智能家庭网关系统中,实现网络功能的TCP/IP协议栈的开发作出说明。     

嵌入式智能家居系统连入Internet的研究和实现

智能家居系统如何接入Internet是一个难点问题。在对现有嵌入式系统连入Internet技术分析的基础上,结合嵌入式Internet技术、计算机网络技术、电力线数据通信技术,设计出一种高性价比的电力线载波智能家庭网关系统。最后给出了智能家庭网关系统的应用实例,实现了对智能家电的远程监控。     

节能减速器的研制(Ⅱ)-节能减速器的受力及强度分析

本文对文献节能减速器的结构进行了受力分析,推导出了联轴节、钢球以及转臂轴承与余摆线盘之间的作用力公式,为进一步改进减速器的设计提供了理论基础。     

边缘智能背景下的手写数字识别

随着边缘智能的快速发展,现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求,且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络（CNN）经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及自适应和混合池化思想构建了基于LeNet-DL改进网络的手写数字识别模型,分别在大样本数据集MNIST和小样本真实数据集REAL上与LeNet、LeNet+sigmoid、AlexNet等算法进行对比实验。改进网络的大样本识别精度可达99.34%,性能提升约0.83%;小样本识别精度可达78.89%,性能提升约8.34%。实验结果表明,LeNet-DL网络相较于传统CNN在大样本和小样本数据集上的训练成本更低、性能更优且模型泛化能力更强。     

基于移动代理的网格资源发现与监控模型研究

介绍了Globus中网格资源的发现和监控模型.在此基础上提出了基于移动代理网格资源发现和监控模型,并对该模型中资源发现和监控过程进行了说明.最后给出了该模型和Globus在资源的发现和监控上进行了比较,给出了该模型所具有的优点.     

基于优胜劣汰规则的异类多种群蚁群算法

提出一种基于优胜劣汰规则的异类多种群蚁群算法,该算法由多类不同特性的蚁群构成,彼此间具有潜在的合作性和对抗性。根据蚁群间定期信息交换的结果,引入自然界优胜劣汰准则,设定蚁群间的合作规则、竞争规则、裂变规则。以旅行商问题为例进行相关实验和比较。通过多个种群间的相互合作与竞争,保留优势种群,淘汰劣势种群,提高求解效率,改善解的多样性,使算法更容易收敛到全局最优解。     

基于Mobile Agent的分布式计算模型的研究

本文阐述了Mobile Agent的基本概念,研究和分析了Mobile Agent的基本系统结构和服务设施。在此基础上对目前所使用的分布式计算模型进行了分析提出了基于Mobile Agent的分布式计算模型,评价了该模型的可行性和优点。