一种加权变异的粒子群算法

针对粒子群算法易于陷入早熟、收敛速度慢及收敛精度低的问题,提出了加权变异的WVPSO(Weighted Variation Particle Swarm Optimization)粒子群算法。根据自适应惯性权重和自适应学习因子,平衡了全局搜索和局部搜索能力;基于算术交叉的变异和自然选择机制的替换策略,增加了粒子的多样性,提高了算法的收敛精度;最后加入高斯扰动,使粒子产生震荡,更容易跳出局部最优。仿真实验表明,相比多个具有代表性的群智能进化算法,WVPSO算法在求解精度和收敛速度上效果更佳,并且在高维函数优化问题上具有更好的精度和稳定性。     

基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法（NCNPSO-IAR）。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明：该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。     

基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法

针对基于粒子群的属性约简算法易陷入局部最优、效率不高等问题,充分利用小生境技术在寻求最优解方面优势,提出一种基于小生境圆锥邻域粒子群的不完备决策表属性约简鲁棒算法(NCNPSO-IAR)。该算法通过圆锥分层空间构造小生境半径邻域子集向量,避免过多地依赖于先验领域知识生成小生境半径和早熟收敛,始终保持种群多样性,提高算法收敛速度。另外粒子种群在圆锥解空间充分进行约简集子矢量的协同学习,使属性约简集较好收敛到最优集。相关仿真实验表明:该属性约简优化算法是高效和鲁棒的,适用于不完备、含噪音决策表的属性约简。     

基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值和早熟收敛的缺陷,提出了基于q-高斯分布的自适应变异粒子群算法.采用q-高斯作为变异算子对粒子的全局最优位置进行q-高斯变异,克服了因种群遗失多样性所导致的早熟收敛缺陷,随着种群的进化,非广延熵指数 q 的自适应调整平衡了算法的全局搜索能力和局部开发能力.测试了4个标准复杂函数和优化BP神经网络参数,结果表明,基于 q-高斯分布的自适应变异粒子群算法的优化性能最好,收敛速度快.     

基于TS模糊推理的自适应量子行为粒子群优化算法

为进一步改善量子行为粒子群优化算法的性能,保证搜索过程中粒子群的多样性,本文提出了基于Takagi-Sugeno(TS)模糊推理的自适应量子行为粒子群优化算法。该算法利用群体分布和搜索进程信息,通过TS模糊推理,动态调整算法参数及迭代方式,提升种群在更大空间搜索的能力,减少陷入局部最优的几率,并通过若干标准测试函数仿真和威氏(Wilcoxon)符号秩次检验。研究结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,自适应量子行为粒子群优化算法性能更好,不但迭代初期收敛快,而且能收敛到理论最优值,尤其对复杂高维函数的优化问题更有效。该研究改善了量子行为粒子群优化算法的性能。     

一种高维多模态优化的量子粒子群优化算法

为求解实际工程中的高维多模态优化问题,提出了基于动态邻域的多策略进化的量子粒子群优化算法(QPSO).针对QPSO算法存在的粒子"早熟"问题,首先定义了一种动态邻域选择机制以保持种群的"活跃性";然后结合动态邻域机制,定义了三个不同策略的局部吸引子更新方程以保持种群进化的"多样性".为了防止算法的进化方向不发散,对收敛到全局最优解的局部吸引子更新策略赋予了较大权重;最后为了拓展最优解空间引入了狼群优化算法中的综合评价方法.通过对不同类型的高维多模态基准测试函数的仿真实验结果表明:相比于其余四种优化算法,本文提出的优化算法在收敛精度和稳定性方面具有明显优势,并且随着测试维度的增加,这种优势更加凸显,展现出了较好的解决高维多模态优化问题的性能.文中引入的综合评价方法在所有的测试函数中均具有较高的生效次数,综合评价生效意味着为下一次的进化找到一个更加有利的进化方向,这样能够减少算法找到最优解的次数,也能进一步提升算法的收敛精度.     

基于动态种群的双重学习粒子群优化算法

粒子群算法的全局勘探能力和局部开发能力的不协调往往会导致算法收敛不精、陷入早熟。针对上述问题,提出了基于动态种群的双重学习粒子群优化算法(DP-DLPSO)。首先将粒子种群划分为勘探子种群和开发子种群,让两个子种群以不同的学习机制引导粒子运动,粒子处于寻优期间时,子群体间无信息交流,如果开发种群陷入局部最优也不会影响到勘探种群的寻优能力;其次,采用动态种群思想,勘探种群将会把好的粒子输送到开发种群中去,增加开发种群中有效解的几率,提高粒子的收敛精度;最后,对开发种群采用高斯扰动策略以提高粒子跳出局部最优的能力。将DP-DLPSO与5个改进粒子群算法进行比较,实验结果表明DP-DLPSO在收敛精度和收敛速度上具有更大的优势。     

多角色多策略多目标粒子群优化算法

针对粒子群算法在解决复杂多目标问题时存在过早收敛和多样性不足的问题,提出多角色多策略多目标粒子群优化算法(MOPSO_RS). 该算法根据粒子的角色划分指标,给不同性能的粒子赋予不同角色;提出多策略的学习参数调整方法和多策略的全局最优粒子选取方法,帮助种群执行各种搜索策略. 不同的学习参数使各角色粒子获得不同的搜索策略,以调整粒子的探索和开发能力. 不同的全局最优粒子使各角色粒子搜索不同区域,提高种群的搜索效率. 为了避免算法陷入局部最优,引入带有高斯函数的变异算子,使粒子根据其角色朝向不同的全局最优粒子变异,提高算法的求解精度. 实验结果表明,对比其他改进多目标算法,MOPSO_RS具有良好的收敛性和多样性,并验证了所提策略的有效性.     

基于改进的自适应粒子群算法的给水管网优化设计

针对粒子群算法在优化给水管网设计时易陷入局部最优难以寻找到最优解的问题,提出改进的动态自适应粒子群算法(modified dynamically adaptive particle swarm optimization,M-DAPSO).定义趋同因子和参数调整函数,使算法能根据种群内部信息自适应调整参数,提出自适应变异策略增加种群多样性.最后,将M-DAPSO算法应用到Hanoi管网优化中,仿真结果表明:该算法能以最小的计算代价求得最优的工程造价;与其他优化算法相比,M-DAPSO算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

AISPSO算法在电网无功优化的应用

针对粒子群算法搜索后期的局部收敛问题,提出加入邻域空间和择优替换粒子改进方法的自适应信息选择粒子群优化(AISPSO)算法.将AISPSO算法应用于电网无功优化,选取发电机节点电压、变压器、无功补偿容量为控制变量,代入粒子编码机制寻优,在连续5次迭代无法跳出时,加入邻域空间,替换粒子后再次搜索.通过AISPSO算法优化调度,搜索电网网损最优值,达到电网无功优化目标.根据研究数据对比,AISPSO算法寻优所得网损比基本粒子群算法降低了4.43个百分点.     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

高师物理专业人才培养与基础教育衔接问题的研究

分析了当前高师物理专业人才培养与基础教育人才需求存在的问题,结合调查情况,提出了高师物理专业在培养目标、课程设置、教学内容、教学方法及实践教学环节方面的改革措施。     

JOURNAL OF BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY TOTAL CONTENTS(Vol.23)

正~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.