辽中县水资源利用现状及管理对策

随着国民经济和社会的发展,辽中县的水资源短缺问题已经引起了政府部门的高度重视,合理开发利用水资源、实现水资源的优化配置、保证水资源的可持续利用已是摆在我们面前的首要问题。本文就辽中县的水资源利用现状做了阐述,针对水资源利用中存在的问题进行了分析,并提出相应的管理对策。     

CFB锅炉启动多次结焦原因与对策

阐述某440t/h循环流化床锅炉启动结焦的经过,分析其原因,并提出时策.     

轧辊残余应力及残余奥氏体检测浅析

简述了轧辊残余应力及奥氏体检测原理,结合残余应力及奥氏体检测的实际情况,对残余应力及奥氏体检测工作在生产中所起作用及目前存在的问题进行总结分析.     

NSGA-II中一种改进的分布性保持策略

NSGA-II以其良好的收敛性和时间效率广泛应用于多目标优化中,然而其基于聚集距离的种群维护策略并不能很好地保持解集的分布性。提出一种改进的分布性保持策略,设置随种群密集程度自适应变化的阈值,动态地维护种群,使得分布性优秀的个体有更大的生存机会。与NSGA-II和ε-MOEA在5个测试函数上进行比较实验,结果表明改进算法在有效提高分布性的同时,拥有良好的收敛性。     

基于ZnO结瘤下SiC塔盘导热性能研究探讨

为了研究韶关冶炼厂铅塔燃烧室SiC塔盘的外壁在存在ZnO结瘤层下的导热性能 ,根据ZnO结瘤层的不同厚度 ,并结合对塔盘的热工测试 ,对铅塔燃烧室烟气向ZnO结瘤层的外表面的辐射传热以及通过ZnO结瘤层导入塔盘内的热量进行了详细的分析和推导 ,结果发现 :随着ZnO结瘤层的增加 ,ZnO结瘤层外表面的温度升高 ,而沿ZnO结瘤层传入塔盘内的热量急剧减少。当ZnO结瘤层厚度为 3 0mm时 ,传入塔盘内的热量为未结瘤时的 3 0 3 4%。这种情况将在很大程度上减少锌蒸气的产量以及降低锌蒸气的质量     

200升闭口钢桶镀锌工艺实践

前言 200升闭口钢桶作为金属包装容器,内表面无防护涂层,极易锈蚀。近几年来,出现了镀锌钢板制的镀锌桶,用进口镀锌钢板制成,不但成本高,而且焊缝处需要喷锌(有些刷银灰漆),颜色、质量比桶身差,不能保证包装质量我厂在碳素钢钢桶上镀锌,生产200     

一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法

通过定义反映个体之间邻近程度的指标(个体的树邻域包含关系),在考虑个体间支配关系的基础上,利用个体与其周边个体的树邻域密度进行适应度赋值;提出了一种2,3维情况下个体独立支配区域的Hypervolume指标的计算方法,该方法用于评价个体对群体的贡献时只需要1次计算(同类方法需要2次计算);当外部种群中非支配个体数目超过规定规模时,根据个体独立支配区域的Hypervolume指标的大小对其进行修剪;在此基础上,提出了一种基于Hypervolume指标的自适应邻域多目标进化算法ANMOEA?HI.对比实验结果表明,ANMOEA?HI在保证了解集收敛性的同时亦拥有良好的分布性.     

决策空间定向搜索的高维多目标优化策略

传统的多目标进化算法（MOEA）对于低维连续的多目标优化问题已经具有良好的性能,但是随着优化问题目标维数的增加,优化难度也将剧增,主要原因是算法本身搜索能力不足,维数增加时选择压力变小,收敛性和分布性冲突难以平衡.利用连续多目标优化问题的特性,针对高维多目标优化的难点所在,提出了一种在决策空间的定向搜索策略（decision space,简称DS）,该策略可与基于支配关系的MOEA相结合.DS首先对优化问题进行采样分析,对问题特性进行解析,得到收敛性子空间控制向量和分布性子空间控制向量.将算法搜索过程分为收敛性搜索阶段和分布性搜索阶段,分别对应收敛性子空间和分布性子空间,在不同阶段搜索时,利用采样分析结果,对生成子代个体的区域进行宏观的影响.将收敛性和分布性分阶段考虑,避免了收敛性和分布性难以平衡的难点,同时,具体在某一阶段内搜索资源相对集中,一定程度上增加了算法的搜索能力.实验结合了DS策略的NSGA-Ⅱ,SPEA2算法与原NSGA-Ⅱ,SPEA2算法进行实验对比,并以DS-NSGA-Ⅱ为例,与其他高维算法MOEAD-PBI,NSGA-Ⅲ,Hype,MSOPS,LMEA进行对比实验.实验结果表明,DS策略的引入,使得NSGA-Ⅱ,SPEA2算法在高维多目标优化问题上的性能有了显著提高,DS-NSGAⅡ与现有的经典高维多目标算法相比有较强的竞争力.     

基于SD-MODE的WSN覆盖优化策略

改进经典差分进化算法,得到一种基于空间距离的多目标差分进化(SD-MODE)算法,将其应用于无线传感器网络的覆盖优化。仿真结果表明,相比经典的NSGA-II算法和ε-MOEA算法,SD-MODE算法能更好地定位移动节点,增大覆盖率,减少节点的平均运动距离。     

用进化算法和函数优化模型分析回溯算法上界

研究的是常出现在求解NP难问题的Davis-Putnam型指数时间回溯算法中的一类多变量递归问题。首先引入适当的赋权函数,把多变量递归函数转化为单变量递归函数;然后提出有效的优化模型,把求解单变量递归函数问题转化为一般的带约束条件的函数优化问题。传统的算法计算精度较差,并且求得的结果多为局部最优解。所以,引进新颖的遗传算法求解优化模型以改进求解精度和速度,并应用此算法求解了set packing问题,计算结果具有很高的精度。