Analytic Function Expansion Nodal (AFEN) Method in Hexagonal-Z Three-Dimensional Geometry for Neutron Diffusion Calculation

The analytic function expansion nodal (AFEN) method in hexagonal-z geometry is described focusing on its unique features, including the use of node-interface flux moments. Multigroup extension based on matrix function theory and coarse group rebalance (CGR) acceleration are also described. The COREDAX code implementing the AFEN method is verified testing on the VVER-440 benchmark problem, a “simplified” VVER-1000 benchmark problem, and the SNR-300 benchmark problem.     

三维多群P5中子输运蒙特卡罗程序MCMG及检验

本工作介绍了自主开发研制的三维多群P₅中子输运蒙特卡罗程序MCMG及从ENDF/B-Ⅶ库制作的47群P₅中子截面库G47B7P5N。MCMG程序发展了针对物质的碰撞机制,适合ANISN格式和非标准ANISN格式的多群中子截面。程序计算了6个临界基准模型和2个外源问题,模拟取得了与实验和连续截面MCNP程序一致的结果,计算速度较MCNP程序提高3倍以上。     

An energy recondensation method using the discrete generalized multigroup energy expansion theory

In this paper, the discrete generalized multigroup (DGM) method was used to recondense the coarse group cross-sections using the core level solution, thus providing a correction for neighboring effect found at the core level. This approach was tested using a discrete ordinates implementation in both 1-D and 2-D. Results indicate that 2 or 3 iterations can substantially improve the flux and fission density errors associated with strong interfacial spectral changes as found in the presence of strong absorbers, reflector of mixed-oxide fuel. The methodology is also proven to be fully consistent with the multigroup methodology as long as a flat-flux approximation is used spatially.     

改进多种群杂交遗传算法在作业车间调度的研究

通过提出应用最广泛的混合型作业车间的调度问题以及遗传算法的基本原理,并结合生产车间调度问题的特点,对传统单种群遗传算法改进了改进。新遗传算法中加入辅助种群,保证种群的多样性,解决单个种群的遗传算法容易陷入局部收敛而出现早熟的情况。并应用实例对比分析,表明算法在车间调度系统的有效性和合理性。     

群智能优化算法优化支持向量机的方法及应用

水质评价过程具有多变量、非线性、不确定等特点,传统的粒子群算法训练神经网络的水质评价模型收敛速度慢、泛化性能差。为了克服传统模型的缺点,提出了利用动态多种群粒子群算法训练支持向量机的模型,并利用多种群粒子群算法优化支持向量机结构参数。该模型结合了粒子群算法的搜索性能以及支持向量机的高效性、强鲁棒性等优点,提高了模型的泛化能力。通过对新疆某流域站点的水文数据进行仿真,结果得出该方法的相对误差为2.74%,远低于传统粒子群算法4.21%的相对误差,由此证明该模型的应用效率及精度得到提高,适用于日常水质评价工作。     

多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定（Ⅱ）

建立了多组多滞后区间系数时变非线性控制系统的结构概念，采用鲁棒镇定等价法，给出了具有扰动结构参数的多组多滞后区间系数时变非线性关联控制系统的结构与关联鲁棒镇定，同时给出了扰动参数与滞后非线性项界线的估计公式。     

多种群退火贪婪混合遗传算法

遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。为了提高遗传算法的性能,论文通过将局部搜索能力较强的贪婪算法引入遗传算法,并且同模拟退火和多种群并行遗传进化思想有机结合起来的方法,提出了一个改进型的算法——多种群退火贪婪混合遗传算法(MultigroupAnnealingGreedyHybridGeneticAlgorithm,简称MAGHGA)。仿真结果表明,该算法避免了在遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,同时也有效地提高了算法的收敛速度。     

基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法

模拟退火和多种群并行遗传进化是两种较好的改进遗传算法性能的方法 .将这两种思想有机地结合起来 ,提出了一种基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 .仿真结果表明 ,该算法不仅能增强算法的全局收敛性 ,还能加快遗传进化速度 ,得到满意的全局最优值 .     

多种群并行协作的粒子群算法

针对高维复杂优化问题在求解时容易产生维数灾难导致算法极易陷入局部最优的问题,提出一种能够综合考虑高维复杂优化问题的特性,动态调整进化策略的多种群并行协作的粒子群算法。该算法在分析高维复杂问题求解过程中的粒子特点的基础上,建立融合环形拓扑、全连接形拓扑和冯诺依曼拓扑结构的粒子群算法的多种群并行协作的网络模型。该模型结合3种拓扑结构的粒子群算法在解决高维复杂优化问题时的优点,设计一种基于多群落粒子广播-反馈的动态进化策略及其进化算法,实现高维复杂优化环境中拓扑的动态适应,使算法在求解高维单峰函数和多峰函数时均具有较强的搜索能力。仿真结果表明,该算法在求解高维复杂优化问题的寻优精度和收敛速度方面均有良好的性能。     

多组多播集中式大规模MIMO系统的安全性能分析

分析了主动攻击下的多组多播集中式大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统的安全性能。基于上行导频训练估计的信道状态信息,系统采用功率限制下的共轭波束成形方案实现下行多播传输。通过分析合法用户安全速率的下界和窃听者信息速率的上界,得到了系统安全速率下界的闭合表达式。进一步,推导出基站天线数趋于无穷大情况下此安全传输系统能获取的极限安全速率。实验仿真验证了所得结果的正确性。