教与学优化算法在梯级水库优化调度中的应用

针对梯级水库发电优化调度模型存在多约束,求解难度大,传统算法易陷入局部搜索,提出一种改进的教与学优化算法进行优化求解.通过具体案例进行测试验证,并和遗传算法与粒子群算法比较.结果表明,该算法具有求解速度快,求解精度高等优势.     

动态调整策略改进的和声搜索算法

为了得到高维复杂问题的全局高精度最优解,提出一种动态调整策略,并用该策略改进和声搜索算法。算法选取和声记忆库中最差和声向量作为优化调整目标,随着迭代的进行,逐步降低决策变量的调整概率,该方法能够使得算法在全局探索能力和局部高精度开发能力之间实现平衡,有效提高了新和声更新最差和声的成功率。通过6个高维Benchmark测试函数的仿真结果表明,提出的动态调整策略能够有效提高和声搜索算法求解高维复杂优化问题的能力。     

面向高维复杂多模态问题的教与学优化求解算法

针对教与学优化算法（Teaching-Learning-Based Optimization：TLBO）在求解一些高维多模态复杂优化问题时,存在种群容易过早陷入局部搜索,导致丢失全局最优解的问题,提出一种改进的TLBO优化算法（MTLBO）。该算法以更接近人类的学习方式,对标准TLBO中的“教”和“学”过程进行了改进,并引入了新的“自学”机制来加强学员的创新学习能力,从而有效提高了算法的全局探索能力。通过10个复杂的多模态优化问题测试表明,在求解复杂多模态问题方面,与5个具有优异性能的TLBO算法和3个经典的群智能计算方法(SaDE,CLPSO, NGHS)相比,本文算法具有全局搜索能力强,稳定性好等明显优势。     

求解高维多模优化问题的正交小生境自适应差分演化算法

针对传统优化算法在求解高维多模态优化问题时存在收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于正交设计与小生境精英策略的自适应差分进化算法ONDE。首先利用正交表产生初始种群,然后采用小生境精英策略来产生小生境种群(NP),并用小生境种群更新精英个体;接着应用拥挤裁剪避免种群陷入局部搜索,最后利用自适应差分变异算子改进了差分进化(DE)算法。通过对7个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面都有较大优势。     

一种改进的SPIHT图像编码方法

对小波图像压缩的SHHT算法进行了改进,改进算法不再使用链表而是使用两个简单的位图,其占用内存和LZC算法相同而易于硬件实现,改进算法克服了LZC的深度优先搜索的缺点而具有和SPIHT一样的广度优先搜索策略。在同压缩比下,其重构峰值信噪比PSNR比LZC高0．70左右,和SPIHT相当。     

VPN安全-隧道技术研究

本文阐述了VPN及其实现的主要技术——隧道。先探讨了VPN的产生背景及其能够实现的功能，VPN利用不可靠的公用互联网络作为信息传输媒介。通过附加的安全隧道，用户认证，访问控制等技术实现与专用网络类似的安全性能：接着分析了实现VPN的隧道技术和隧道协议，并着重分析了第二层隧道协议和IPSec第三层隧道协议的实现原理。     

根据儿童所处的环境进行设计

正1现代儿童面临的问题全世界的儿童所处的环境各不相同。从2017年联合国儿童基金会发表的各国统计数据来看,5岁以下儿童死亡率第一位是索马里,第二位是乍得,第三位是中非,而日本是第179位,中国是第131位。1年内出生的婴儿数,第一位是印度(2500万人),第二位是中国(1700万人),第三位是尼日利亚(700万人),日本是100万人。对发达国家的11～15岁儿童进行调研,回答"曾经受过欺负"     

噻霉酮的高效液相色谱分析研究

通过一种高效液相色谱-紫外-可见分光光度法对噻霉酮可湿性粉剂中的有效成分进行分析和定量。采用Eclipse XDB-C18不锈钢柱,以甲醇和水为流动相,在波长210 nm条件下对试样中噻霉酮进行分离,外标法进行定量。噻霉酮在0.008～0.040 g/L质量浓度范围内线性关系良好。5次平行测定的相对标准偏差为1.4%,回收率为99.6%～101.5%。方法具有简单、快速、准确、灵敏等优点,适用于制剂中噻霉酮有效成分的定量分析。     

宝钢制氧采用优化系统的探讨

目前国内钢铁企业普遍存在着氧气放散率较高的问题，造成大量的能源浪费。根据对宝钢制氧系统的分析研究，提出了降低氧气放散率，采用制氧优化系统的设想。