舰船艉管水润滑橡胶板条轴承与铜背衬的机械接触力学

基于对起伏和凹凸不平的表面微观几何学形貌统计分析,考查衡量微接触点的弹性和塑性变形区域,建立橡胶板条轴承与铜背衬接触的法向接触载荷、实际接触面积、弹性实际接触面积、塑性实际接触面积、橡胶塑性指数等的理论解。计算及分析结果表明：发生接触的突起期望数随着法向接触载荷的增加而增加,随着表观接触面积的增大而略微增加;橡胶板条轴承与铜背衬之间的间距随着法向接触载荷的增加而减小;在法向接触载荷一定时,橡胶板条轴承与铜背衬之间的间距随着表观接触面积的增大而增加;对于给定的表观接触面积,实际接触面积近乎恰恰与法向接触载荷呈正比,但不依赖于表观接触面积;平均实际接触压强随着法向接触载荷的增加而增加,随着表观接触面积的增加而减小;接触表面之间的接触电阻随着法向接触载荷的增加而降低;当橡胶塑性指数小于1.77或金属制品塑性指数小于0.6时,接触表面发生弹性变形;当橡胶塑性指数大于2.95或金属制品塑性指数大于1.0时,接触表面发生塑性变形。相关模型及仿真曲线图可为橡胶粗糙表面弹塑性接触的精确求解提供一定的理论基础。     

多智能体系统中的协商模型

目前,对多智能体系统的应用多是以开放的、复杂的、变化的网络为平台,为了更好地与环境相匹配,同对提高智能体之间协商的效率,从全局与单个智能体两方面着手,提出了一种新的MAS全局模型,并相应地提出了全局协调Agent的三维模型以及智能体之间的协商模型。通过这一系列模型的模拟实现,证明了此协商模型是正确的与接近自然的。从理论上基本上解决了与当前流行的基于网络的各种先进的智能系统,分布式问题求解等领域的衔接,因而有一定的指导意义并具有广阔的发展前景。     

一种基于聚集距离的多目标进化算法

在多目标进化算法的研究中,解群体的多样性和运行效率是最重要的两个指标。在进化算法中一般采用构造非支配集的方法来保持算法的运行效率和解集的分布性;采用聚类技术来计算和维持解群体的分布性和多样性。文章提出了用庄家法构造非支配集和基于个体距离的聚类方法的多目标进化算法。经试验证明,该算法能够趋近到Pareto最优解,并且能保证较好的分布度。     

多目标进化算法搜索鲁棒最优解效率研究

鲁棒最优解是进化计算研究的重要方面,同时也是研究难点。多目标进化算法搜索鲁棒最优解时,通常要用蒙特卡罗积分（MCI）近似估计有效目标函数（EOF）,而已有求解方法近似精度不高,使得算法搜索鲁棒最优解的性能较差。提出用拟蒙特卡罗方法（Q-MC）来估计有效目标函数方法,其所引入的Q-MC方法——Korobov点阵能更精确地估计EOF。实验结果表明,与现有的原始蒙特卡罗方法（C-MC）相比,拟蒙特卡罗方法（Q-MC）可以较大地提高多目标进化算法搜索鲁棒最优解的效率。     

基于多目标遗传算法求解时间窗车辆路径问题

有别于传统的单目标方法,将带时间窗约束的车辆路径问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种多目标遗传算法。在算法中设计了擂台法则作为构造非支配集的方法,提出了可变爬山率的局部爬山法,并通过将组合种群分成多层非支配集来实现精英保留策略。实验结果表明,该算法能有效地求解车辆路径问题并且为决策者提供了强有力的决策支持。     

NSGA-Ⅱ中重复个体产生原因分析及影响研究

进化种群中出现重复个体意味着搜索区域的重叠,使得算法探索新可行区域的效率降低。另外个体重复浪费了解集中的个体名额,且造成信息冗余,使得解集的有效代表性变差。这在用NSGA-Ⅱ处理低维问题时体现得较为严重。分析了NSGA-Ⅱ中出现重复个体的原因,测试了编码方式和变量维数与重复个体数量的关系;通过实验检验了重复个体对于算法性能和解集质量的影响。实验结果表明,去除重复个体的算法能获得分布性更好的解集,且具有更强的稳定性。     

基于分布存储的并行狭义遗传算法

讨论了基于分布存储的并行狭义遗传算法,实现了数据级的并行操作,具有较高的并行度。它具有收敛速度快,搜索过程稳定性好、可控制性强,以及通讯开销小等特点。     

遗传算法和单体型组装加权最小字符翻转问题

单体型组装加权最小字符翻转（WMLF）问题指定个体联配的加权DNA片断数据,翻转权值和最小的SNP位点以推测出该个体的一对单体型。该问题是NP-难的,至今尚无实用的搜索寻优算法。根据DNA测序片段数据的特点提出了一种遗传算法。对于实际的生物实验数据,即使数据很大,该算法也可以在较短的时间得到WMLF问题的满意解,具有良好的可扩展性和较高的实用价值。     

基于多种群进化的遗传算法

针对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,提出了一种新的多种群遗传算法,用多线程并行处理的方法实现种群之间同步进化。实验证明,基于多种群的遗传算法能够有效地避免局部收敛问题,通过与简单遗传算法进行比较,所提出的新算法不仅收敛速度快,而且收敛效率高,是一种可行、有效的算法。     

DFDL—辅助结构分析的软件工具

本文讨论了结构分析的软件民具数据流图语言（ＤＰＤＬ）的设计和实现。ＤＦＤＬ具有结构简单、实现方便、易学易懂等特点。同时，它解决了用图形方式编辑、修改ＤＦＤ所遇到的困难。ＤＦＤＬ是软件开发的有利工具。