差分进化微粒群优化算法-DEPSO

微粒群优化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,因进化后期微粒多样性的降低导致算法早熟收敛.文章提出的差分进化微粒群优化算法(DEPSO),拓宽了微粒信息传递的途径,增加了微粒的多样性,保证了算法的全局收敛.实验结果表明,DEPSO比PSO有更好的性能.     

基于差分进化算法的水电站短期经济运行研究

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法（differential evolution, DE）实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。将改进的方法应用于水电站经济运行,模型考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。计算表明,该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了进化算法的精度。     

宽带码分多址系统仿真研究

在分析第三代移动通信系统的基础上,使用EDA工具Cossap,自行开发了WCDMA完整的函数库,重点对WCDMA系统的物理链路层结构进行了系统仿真,建立了上行链路(UL)和下行链路(DL)的仿真平台.本文根据ITU-R M.1225建议的多径衰落环境,分别根据1998年9月ETSI的WCDMA草案和1999年11月"IMT-2000无线接口技术规范"建议,对话音信道和数据信道进行了全面的仿真测试.     

基于差分进化算法的水电站短期经济运行研究

以水电站运行成本最小为目标,提出了一种用差分进化算法（differential evolution, DE）实现大型水电站最优运行的方法。差分进化算法是一种基于群体的多目标进化算法,通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索。将改进的方法应用于水电站经济运行,模型考虑了机组能量特性差异,并能在旋转备用、启停成本、气蚀振动区、机组可用性等约束条件下,制定出电站日内96段最优运行计划。计算表明,该方法避免了动态规划等算法处理多约束、大型优化问题的困难,同时提高了进化算法的精度。     

Ablowitz方程的显式差分格式

讨论Ａｂｌｏｗｉｔｚ方程的具有周期条件的初值问题。构造了“蛙跳”差分格式，其格式是显式，利用有界延拓法及能量估计讨论差分格式的收敛性与稳定性，最后给出数值例子模拟方程的解，并给出了计算误差图，说明了此格式的可信性。     

随机变量函数分布的收敛速度

设随机变量序列Ｘ１ｎ,Ｘ２ｎ．．．,Ｘｒｎ（ｎ≥１）相互独立,分别依分布收敛于Ｘ１,Ｘ２,．．．,Ｘ２,且它们的分布函数满足一定的收敛速度,则这些随机变量经过变换Ψ后亦有相同速度的估计：ｓｕｐ│ＦΨ（Ｘ１ｎ,．．．,Ｘｒｎ）（ｘ）－ＦΨ（ｘ１,．．．,ｘｒ）（ｘ）│〈Ｌ／√ｎ（ｉ＝１,２,．．．,ｒ）,其中ｙ＝Ψ（ｘ、,ｘ２,．．．ｘｒ）是Ｂｏｒｅｌ可测函数。