Optimal binary codes and binary construction of quantum codes

This paper discusses optimal binary codes and pure binary quantum codes created using Steane construction. First, a local search algorithm for a special subclass of quasi-cyclic codes is proposed, then five binary quasi-cyclic codes are built. Second, three classical construction methods are generalized for new codes from old such that they are suitable for constructing binary self-orthogonal codes, and 62 binary codes and six subcode chains of obtained self-orthogonal codes are designed. Third, six pure binary quantum codes are constructed from the code pairs obtained through Steane construction. There are 66 good binary codes that include 12 optimal linear codes, 45 known optimal linear codes, and nine known optimal self-orthogonal codes. The six pure binary quantum codes all achieve the performance of their additive counterparts constructed by quaternary construction and thus are known optimal codes.     

一类具有时变时滞的Hopfield神经网络的全局指数渐进稳定性

利用M-矩阵和不等式方法,绐出了一类具有时变时滞的Hopfield神经网络模型的平衡点的存在性及其全局指数渐进稳定性的充分性判据.     

一种基于精英选择和反向学习的分布估计算法

为了提高分布估计算法的性能,提出一种从选择方式和搜索机制出发的改进分布估计算法.首先,借鉴并改进粒子群种群更新策略,在构造优势群体时,引入精英选择策略替换经典的截断选择,提高算法向全局最优解的收敛速度;然后,引入二次反向反射搜索算子,从搜索机制上对分布估计算法进行改进,提高算法的全局搜索能力.仿真结果表明,所提出的改进分布估计算法能够有效的避免陷入局部最优值,在寻优精度、收敛速度以及算法的稳定性和鲁棒性上都有极大改善.     

基于改进选择性BPSO算法的配电网降损重构研究

为了降低配电网的有功功率损耗以及提高开关利用率,利用Sigmoid函数对二进制粒子群优化(BPSO)算法中的粒子位置更新进行改进,并通过添加修改曲线的参数对函数进行选择,提出了一种改进选择性二进制粒子群优化(IS-BPSO)算法来求解配电网降损重构问题.该算法以降低配电网的功率损耗为目标,有效地控制粒子的变化速率并提高种群的收敛性.通过33母线和94母线的配电网测试系统进行仿真模拟,结果表明,该算法具有很强的鲁棒性和全局寻优能力.     

面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型

为减缓枢纽机场的客流量拥堵问题,减少机场运营成本,设计面向空铁联运的枢纽航线网络优化模型.在枢纽航线网络基础上,引入高铁线路建立优化模型;设计高维多角标变量表示方法和禁忌搜索算法的求解方法,减少算法的计算负担,科学规划线路客流量和运输方式.实验结果表明,与严格和非严格的枢纽航线网络相比,该优化模型可以较好减缓枢纽机场的拥堵,降低枢纽机场的负荷率,减少网络成本.该模型求解算法具有收敛速度快且解分布稳定的特点.     

具有万有引力加速机理的布谷鸟搜索算法

为了解决布谷鸟搜索算法收敛速度较低、全局收敛效率不高的问题,提出了具有万有引力加速机理的布谷鸟算法.该算法基于万有引力搜索无需学习外部环境因素的变化亦能感知全局最优的特点,将布谷鸟巢穴等价为不同质量的个体,使其在优化过程中不仅遵循Levy飞行规律,而且遵循万有引力定律.不仅利用布谷鸟巢穴间存在的万有引力进行加速搜索,而且提出了一种概率变异的方法,增大了种群多样性,有效地平衡了算法的全局搜索能力和局部开采能力,提高了算法的全局搜索效率和收敛精度.通过算法的数学机理分析和26个基准测试函数实验结果表明,所提出的算法与其他改进智能优化算法比较,具有更优的性能.     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.     

基于布谷鸟搜索优化神经网络的锂电池荷电状态预测

锂电池荷电状态(SOC)的预测是电动汽车锂电池管理系统中最为关键的技术之一;为实现对SOC的高精度的预测,提岀了一种基于布谷鸟搜索算法(CS)优化的误差反向传播(BP)神经网络的锂电池SOC预测方法,该方法的核心难点之一,在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而可以改善易陷入局部最优的情况,减小算法对初始值的依赖;Matlab仿真结果表明,CS—BP神经网络算法的均方根误差值比BP算法的均方根误差值平均降低了0.010 6,CS—BP算法具有更高的预测精度和极强的泛化性能.     

具反馈控制和Holling-III类功能反应的修正Leslie-Gower捕食系统研究

利用微分方程比较原理和构造适当的Lyapunov函数研究具反馈控制和Holling-III类功能反应的修正Leslie-Gower捕食系统,得到了保证系统永久持续生存和全局吸引的充分性条件,所得的结果补充了文献[6]的工作.     

保证全局收敛的随机粒子群新算法

针对粒子群算法未成熟收敛的弱点进行了改进。给出了保证算法全局收敛的充分条件,即全局性假设条件和单调性假设条件,进而依据提出的全局收敛的充分条件,设计了具有柯西随机和高斯随机性质的粒子群算法。实验结果表明,本文提出的具有全局收敛性的粒子群算法能够有效地求解全局优化问题。