一种基于混合差分策略的改进差分进化算法

对启发式优化算法中的差分进化算法进行改进．在进化过程中并行交叉采用DE／rand／1／exp和DE／best／1／exp差分策略，应用聚集度因子进行种群重构，缩小了种群重构后的搜索范围，有效避免了种群重构的随机性．仿真结果表明，改进算法与使用单一差分策略的差分进化算法及PSO算法相比．寻优能力得到了显著提高．     

一种基于分组遗传算法的聚类新方法

为提高聚类效果,提出了一种基于分组遗传算法的聚类新方法。以改进的分组编码方式表示种群中的个体并基于此制定了合理的种群初始化方案,采用改进的遗传操作算子和种群更新规则,利用遗传算法高效的全局搜索能力实现聚类。通过非线性排序选择机制和精英保留策略提高了遗传进化的稳定性;引入同类并行交叉和合并分割变异算子提高了算法运行效率,增强了全局寻优能力。实验结果表明,该聚类新算法能够自动获得最优聚类数和最优划分方案,具有良好的性能和聚类效果。     

基于K-近邻域搜索的遗传算法求解旅行商问题

针对传统遗传算法在求解旅行商问题时存在容易陷入局部最优和运算时间较长的问题,着重考虑影响算法局部搜索能力和种群多样性保持两个方面的因素,提出改进策略.将交叉变异产生的新个体与父代种群合并后剔除重复个体,再选择优势个体作为新种群,防止种群中适应度值较低但具有优质基因的个体被剔除,促进种群多样性的发展;通过分析旅行商问题的内在特性,采用K-近邻域搜索的方式减少变异算子的无效操作,提高算法局部搜索能力及算法寻优效率.实验结果表明：与BLS算法相比,改进遗传算法的平均解误差降低了15.36%;相较于传统遗传算法,应用新型变异算子的改进遗传算法收敛速度明显提高.全精英选择法能较好地保持种群多样性,新型启发式变异算子在全局搜索的同时加强了局部搜索能力,对提高算法求解精度和寻优效率都有较好的效果.     

自适应并行混沌免疫进化规划

基于克隆选择原理,提出一种新的并行混沌免疫进化规划算法.在算法中,根据抗体抗原亲和度将抗体种群分为两个子群,相应的提出混沌克隆算子和超变异算子,混沌克隆算子在局部空间具有较强搜索能力,超变异算子在广阔空间具有大范围搜索能力,通过两个算子的并行操作使局部寻优和多样性保持相结合,从而提高算法的搜索效率.仿真表明,与传统进化规划(EP)和基于混沌变异的进化算法(EACM)相比较,并行免疫进化规划搜索效率高,能有效抑制早熟收敛现象,可用于解决复杂的机器学习问题.     

混沌局部搜索策略的差分进化算法

提出了一种应用混沌局部搜索策略的差分进化算法(CLSDE),在每一代中通过DE/best/2/bin形式的差分进化算法找到最佳个体,然后在最佳个体的附近用混沌的方法进行局部搜索.6个基本测试函数的优化结果表明:CLSDE寻优结果得到的最大值、最小值、平均值、标准差都比DE/best/2/bin好,而且收敛速度比DE/best/2/bin快.     

自适应差分进化算法的研究及其在聚丙烯牌号切换优化中的应用

针对常规差分进化算法易"早熟"的问题,提出了自适应的差分进化算法,该算法在计算过程中自适应地调整变异率,使得种群在初期保持个体多样性,避免早熟,到后期保留优良信息,加快全局搜索速度;同时该算法还引入了扰动交叉算子,有助于在搜索过程中保持群体的多样性.测试表明,新算法的寻优性能有明显改善,并成功地应用于聚丙烯牌号切换优化问题.     

基于多种群改进差分进化算法的环境／经济电力调度优化

应用多种群改进差分进化算法求解环境/经济电力调度(Environmental/Economic Dispatch,EED)这一多目标优化问题。将多种群策略引入差分进化算法,有助于保持群体多样性,有效避免经典差分进化算法的早熟收敛问题。采用自适应变异因子及交叉因子,使算法在搜索初期保持全局搜索能力,在搜索后期增强局部搜索能力,加快收敛速度。将该算法应用到IEEE 30节点-6机组系统的环境/经济调度优化,仿真计算结果以及与其他算法的对比分析验证了该算法的有效性。     

基于反学习和正交交叉算子的元胞差分进化算法

提出了一种基于正交交叉算子的元胞差分进化算法. 进化初期采用反学习初始化方法获得初始候选种群,利用元胞结构的局部搜索方法替代控制参数调节差分进化算法的选择压力,从而平衡差分进化算法的探索能力和开发能力,利用元胞自动机的并行演化机制保持种群的多样性,从而避免陷入局部最优. 该算法利用无交叉因子的正交交叉算子,通过多元素重复试验加速种群收敛速度. 对多个典型测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法相较于多个差分进化改进算法具有更快的收敛速度和更好的计算精度.     

自适应差分进化算法

提出了一种自适应差分进化算法,该算法在计算过程中自适应调整缩放因子,在搜索初期保持种群的多样性和增强全局搜索能力,后期有利于局部搜索提高算法的精度。数值实验结果表明,该算法有效的避免早熟,提高了全局寻优能力。该算法的性能优于基本微分进化算法。     

触觉传感器非线性补偿仿生算法

为解决触觉传感器非线性误差大的问题,本文提出了一种基于动态密度聚类改进的自适应多种群遗传算法(IMPGA)。IMPGA算法通过对个体相似度的动态聚类分析生成多个子种群,各子种群采用自适应交叉、变异概率并行进化,提高了搜索全局最优解的效率。通过动态邻域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通过移民算子保持每个种群的多样性和进化动力。实验表明通过IMPGA算法优化的BP神经网络能够有效减小触觉传感器非线性拟合误差,鲁棒性能好。     

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>~~     

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.     

CVD涂层硬质合金刀具的失效机理

通过系统的实验研究和理论分析,揭示了 CVD(化学气相沉积)涂层硬质合金刀具在磨损和破损状态下的不同的失效机理,并在机理分析的基础上,阐明了涂层硬质合金刀具对于切削条件的特殊适应性.     

特征关系与工艺决策

从并行工程的原理出发,提出了一个基于特征的并行 CAPP 系统.在特征建模的基础上,系统能够推理特征之间的关系,产生零件的特征向量图;利用加工知识库,通过动态规则匹配,系统可以确定特征的加工方法、加工参数及其加工顺序;通过优化确定最佳的工艺计划.