基于聚类集成的蚁群算法求解大规模TSP问题

ACA（Ant Colony Algorithm）是一种可以有效求解组合优化的TSP（Travelling Salesman Problem）问题的方法。然而,当TSP问题的规模较大时,该算法的求解性能将会明显减弱。本文针对大规模TSP问题提出一种基于聚类集成的蚁群算法IAPACA（Improved AP Ant Colony Algorithm）的求解方法。利用AP（Affinity Propagation）聚类对大规模旅行商问题进行处理,将大规模旅行商问题分为若干子问题,并对每个子问题用蚁群算法进行寻优。然后用改进的集成方案对子问题进行组合,得到问题的结果。最后进行TSPLIB标准库测试算例的实验仿真,实验结果表明,基于聚类集成的蚁群算法具有更好的求解效果。     

四开一回转圆压平烫金机的送箔时间及起止位置的确定

阐述了某型四开一回转压平烫金机在烫印过程中确定铝箔输送时间及起止位置的设计过程，为同类装备的机构设计提供参考和借鉴。     

基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法

针对传统萤火虫算法(FA)中存在的过早收敛和易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于模拟退火机制的多种群萤火虫算法(MFA_SA):将萤火虫种群平均分为参数不同的多个子种群。为了防止算法陷入局部最优解,利用模拟退火机制大概率接受较好的解,小概率接受较差的解。同时,在种群寻优的过程中引入可变的距离权重,通过萤火虫算法的迭代次数动态调整萤火虫的"视野"范围。利用5个标准测试函数对该算法进行了对比仿真测试,结果表明,该算法在4个测试函数中均能寻找到全局最优解,并且在最优值、平均值、方差等指标上均比对比算法高出多个数量级,验证了新算法的有效性。     

基于手机蓝牙的遥控小车的设计

阐述一种通过手机蓝牙遥控小车行走的软、硬件设计。手机蓝牙作为客户端,小车上的蓝牙模块HC-04-D作为服务端。客户端采用Eclipse开发环境,J2ME编程,服务端采用单片机控制。双方通过串口仿真协议进行通信,单片机驱动直流电机控制小车行动。实验结果表明,小车可以接收手机遥控信号并灵活地进行前行、倒退、左转、右转和停止等功能。     

基于改进型进化机制的萤火虫优化算法

分析了萤火虫算法的进化计算机制,并利用实例对萤火虫算法中容易发生进化过早停滞的原因进行了研究。提出了一种基于新型进化计算模式的改进型萤火虫优化算法,该算法在进化初期利用种群最优萤火虫激发群中其他个体的寻优能力,在萤火虫相互之间建构了有效的信息交互网络后,各萤火虫将借助各自视觉范围内的更优近邻个体完成后期搜索和进化,当种群陷入局部最优区域时,利用高斯变异改善萤火虫个体的多样性。利用标准测试函数进行了实验分析,结果表明,改进后的萤火虫算法能有效改善过早进化停滞问题。     

个人局域网的一种实现技术——蓝牙技术

简单介绍了最近发展起来的个人局域网,详细论述了蓝牙技术的特点、功能单元及其协议体系,最后对春发展前景进行了展望。     

基于VRML的虚拟校园的设计与实现

基于Vrml技术完成了三维虚拟校园的设计和实现,对建模、交互控制及优化技术进行了详细的介绍和分析,为研究和探索Vrml技术在虚拟建筑展示领域的应用提供了有益的思路。     

基于粒子群算法的粗轧宽展控制模型优化仿真

粒子群优化算法因为其简单可行以及效果显著而越来越广泛地被应用于模型优化中，采用粒子群算法对粗轧宽展控制模型进行优化，解决了传统方法难以解决的问题，结果表明优化后的模型效果明显优于原来模型，体现了粒子群算法在优化领域的优越性。     

基于人工神经网络的热连轧参数预测模型

将BP神经网络的思想用于预测热连轧参数,研究并建立了基于BP神经网络的预测控制数学模型。以热连轧精轧自然宽展值为例,现场实测数据仿真验证表明,该模型明显优于传统的数学预测模型,具有很高的预测精度。