基于共享免疫粒子群算法的电力系统无功优化

针对电力系统无功优化中的粒子群算法计算效率较低,而且易陷入局部最优解等问题,将共享免疫粒子群算法应用到无功优化中,该算法在进行初始化时,运用正交的思想,使得粒子分布均匀;并用记忆粒子和克隆选择来更新粒子,这样可以很好地保持优化过程中粒子群的多样性。经过算例计算证明,共享免疫粒子群算法与其他算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。     

Chaperone-Mediated Autophagy in Pericytes: A Key Target for the Development of New Treatments against Glioblastoma Progression

Glioblastoma (GB) cells physically interact with peritumoral pericytes (PCs) present in the brain microvasculature. These interactions facilitate tumor cells to aberrantly increase and benefit from chaperone-mediated autophagy (CMA) in the PC. GB-induced CMA leads to major changes in PC immunomodulatory phenotypes, which, in turn, support cancer progression. In this review, we focus on the consequences of the GB-induced up-regulation of CMA activity in PCs and evaluate how manipulation of this process could offer new strategies to fight glioblastoma, increasing the availability of treatments for this cancer that escapes conventional therapies. We finally discuss the use of modified PCs unable to increase CMA in response to GB as a cell therapy alternative to minimize undesired off-target effects associated with a generalized CMA inhibition.     

城市暴雨强度公式拟合方法研究

为了寻求精度更高的暴雨强度公式,提出嵌入共轭梯度的自适应小生境遗传优化算法,该算法基于绝对均方差最小准则和相对均方差最小准则构建暴雨强度公式参数优化模型.通过标准遗传算法中引入小生境技术提高了种群多样性,同时与共轭梯度算法相结合增强了算法的局部搜索能力,使得遗传算法全局搜索能力强和共轭梯度法局部搜索能力强这2个优势有效结合,并应用于暴雨强度公式参数的优化计算.以北京、广州和郑州的降雨资料为基础进行暴雨强度公式优化研究,并将本文算法与传统方法和标准遗传算法进行比较.结果表明：运用本文算法对暴雨强度公式参数进行优化时,优化结果较好且能满足规范要求.与传统方法和标准遗传算法相比,优化结果具有更高的精度,为暴雨强度公式的推求提供参考依据.

     

基于小生境协同互联的黑启动网架重构策略研究

随着电网规模的扩大,大停电引发的后果愈发严重,黑启动是重启瘫痪电网的有效措施,网架重构是黑启动过程的重要环节。为提高大停电后电力系统的黑启动效率,充分利用分布式黑启动电源在网架恢复过程中的优势,本文提出了基于小生境协同互联的黑启动网架重构策略。首先,借助图论中的Kruskal算法,以节点和支路权重为导向对待恢复网架进行图抽象,并以网架恢复时间最短为主要目标,构建黑启动网架重构优化模型。然后,在排挤和预选择的双机制作用下,采用改进小生境遗传算法对该模型进行求解,在此基础上融入串并行配合的恢复策略实现小生境协同互联。由上述求解过程,达到对网架重构过程的优化调节。最后,通过与改进前方法的对比,用恢复时间、电压偏移量和有功损耗的指标对IEEE39仿真结果进行评价,结果表明所提方法能有效提高网架重构速度,保证协同互联的稳定。同时,借助江苏省镇江市局部电网数据,证实了所建模型的有效性和可行性。     

小生境粒子群优化的SVM钢坯定重预报

连铸钢坯定重切割,对提高棒材轧制成材率,降低钢坯原材料浪费及能耗具有重要意义.首先针对特定钢流,实验研究了影响钢坯重量的因素,确定了钢坯拉速这一关键影响参数.其次建立了钢坯重量的支持向量机(SVM)回归预测模型,以钢坯拉速作为特征输入量,对钢坯重量进行预测.最后,采用小生境粒子群优化(PSO)方法,优化SVM模型参数,得到PSO优化SVM参数的钢坯重量预测模型.并通过建立神经网络钢坯定重预报模型A及最小二乘钢坯定重预报模型,进行对比研究,研究结果表明,采用小生境粒子群优化后的SVM预报模型可显著提高钢坯定重预报精度.     

联合编码开销与安全性能的网络编码优化方案

网络编码技术在提高网络吞吐量和传输效率等方面具有很大优势,但该技术需要在节点处进行额外编码操作,增加了编码开销。针对在保证最大多播速率的前提下,降低编码开销的同时兼顾网络编码安全程度的问题,现提出一种联合编码开销与安全性能的网络编码优化方案。该方案首先在基于预选择机制的小生境遗传算法的基础上加入了预处理机制。其次,构建了新的适应度函数。最后采用了一种更科学的种群规模的确定方式。仿真结果表明,该算法比传统的基于遗传算法的网络编码优化方案在收敛时间、进化代数、编码开销和安全程度四个方面更具优势。     

新的小生境萤火虫模糊聚类

模糊C均值算法因其简单、快速得到了广泛应用,但仍存在对初始值敏感和容易陷入局部最优的不足。提出了一种新的小生境萤火虫模糊聚类算法。该算法使用遍历性较好的立方混沌映射序列初始化萤火虫种群,并将随机惯性权重引入萤火虫算法,改变了基本萤火虫算法的位置更新公式,不仅减少了迭代次数,而且平衡了算法局部搜索和全局搜索的能力;并在迭代过程中合适时机实施小生境算法,进而增加了种群的多样性并加快了算法运算速度。仿真实验结果表明,该算法有效地抑制了早熟,并保证了种群的多样性和避免陷入局部最优,取得了较好的稳定性及良好的聚类结果。     

基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。实验证明：与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

基于变长基因型遗传算法的多供应点应急物资调度优化

如何及时高效地调度应急物资以减小突发事件带来的伤害成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下,构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络,并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点,尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性,提出了一类考虑完全可行域思想的变长基因型混合小生境遗传算法,并借助23个基准测试实例验证了这一算法的有效性,更新了部分实例的现有最优解。在此基础上,通过比较多供应点应急物资多式联运算例中四类遗传算法的仿真结果进一步验证了混合小生境等改进策略的优越性。     

循环经济中工业生态产业链构建——以广西优势资源木薯为例

通过对循环经济产生的历史背景的分析,阐述了循环经济的实施原则,提出生态工业是循环经济的重要发展模式.引入生态位理论对工业生态产业链进行分析,认为工业生态产业链的生态位包含2层含义,一是整个生态产业链的生态位,二是组成生态链的单个环的个体企业的生态位.最后以广西优势资源木薯为例,简要介绍了生态产业链的设计.