带组换装时间的单机调度问题

在某钢铁线材企业的实际调度问题的基础上,研究了一类带有组换装时间的单机调度问题.根据该调度问题的实际需求,以最小化作业的最大延迟为优化目标.由于该问题是NP难的,提出了一类启发式算法来求解该问题,并进一步通过引入问题的性质,提高算法的寻优性能,降低算法运行时间.该算法在随机产生的测试问题和企业的实际调度上均进行了测试,实验结果表明该启发式算法能在短时间内获取近优解.     

基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法

针对复杂网络社团结构挖掘算法复杂度高的问题,定义了一个衡量局部社团结构的指标,提出了一种基于最小社团链接度增量的社团结构挖掘算法.本算法的时间复杂度为O(kd),其中d为网络的平均节点度数,k为搜索的节点数.为了验证本算法的性能和计算的准确性,把本算法与一种经典的挖掘局部社团结构方法——Clauset算法,进行了比较.实验结果表明:本算法抽取的社团结构与Clauset算法相比基本一致,但在性能上有了显著提高.     

一种高性能低复杂度的基于串匹配的屏幕图像无损压缩算法

传统无损压缩算法对屏幕图像的压缩效果不佳。该文根据典型屏幕图像的特性,以LZ4HC(LZ4 High Compression)算法为具体实现基础,提出一种基于串匹配的高性能低复杂度(String Matching with High Performance and Low Complexity, SMHPLC) 的屏幕图像无损压缩算法。相对于传统字典编码无损压缩算法,新算法提出了以像素为搜索和匹配单位,对未匹配串长度、匹配串长度以及匹配偏移量这3个编码参数进行联合优化编码,并对参数进行映射编码。实验结果表明,SMHPLC具有高性能和低复杂度的综合优势,大幅降低编码复杂度,提高了编码效率。使用移动的文字和图形类的AVS2通用测试序列作为测试对象,对于YUV和RGB两种格式,SMHPLC算法比LZ4HC总体节省码率分别为22.4%,21.2%,同时编码复杂度降低分别为34.6%,46.8%。     

平面桁架结构拓扑优化设计的改进智能算法

结构拓扑及形状退火算法(STSA)用于桁架结构拓扑优化设计,其优化特点为注重结构构型的改变而较少考虑结构的力学性能,而针对既定几何构型的桁架结构截面优化,满应力准则法(FSD)具有明显优势,因此,将其引入退火历程改进STSA。提出结构几何构型状态相对稳定判别方法,并以结构构型状态相对稳定作为引入FSD的最佳时机形成杂交算法。算例分析表明：该改进智能算法使寻优搜索过程更为稳定,其表现为搜索效率、鲁棒性和最优解均得以改善。     

一种新型PIR人体探测技术研究

为了提高被动式红外(PIR,passive infrared)探测器的工作性能,从改进PIR探测器空间布局和信号处理入手,提出一种基于复合式布局的PIR探测器人体探测的新方法.采用双PIR探测器复合式布局,通过GA算法得到其最优布局.当人体在探测区域内运动时,两探测器同时多角度检测人体移动情况.验证实验结果表明,提出的新检测方法能使设计的PIR探测器有效且可靠地检测和识别人体的移动情况.该检测方法适用于基于PIR传感的人体移动的智能检测和识别系统.     

智能天线中基于粒子群算法的二维DOA估计

针对二维多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法在进行波达方向（direction of arrival,DOA）估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在谱峰搜索部分应用鸡群算法优化,利用鸡群算法寻优能力强的优点,快速搜索出谱峰所对应的角度.仿真实验表明,鸡群算法能有效克服谱峰搜索中出现的计算量大、计算复杂度高等问题,通过与其他仿生算法相比较,鸡群算法具有更快的收敛性、更强的稳定性以及更好的精确度.

     

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.

     

未来网络与工业互联网发展综述

针对废旧手机回收过程中难以精准定价的问题,提出了一种基于模糊神经网络（fuzzy neural network,FNN）的价值评估方法.首先,设计了一种基于主成分分析（principal component analysis,PCA）的特征提取方法,获得了影响废旧手机回收价值的关键特征变量.其次,建立了基于FNN的价值评估模型,实现了回收价值与关键特征变量之间的非线性关系描述.最后,提出了一种自适应二阶参数学习算法（adaptive second-order parameter learning algorithm,ASOPLA）,实现了价值评估模型自适应调整.将提出的价值评估方法应用于实际交易过程,结果表明,基于FNN的价值评估方法能够实现对废旧手机的准确定价.

     

MW级空间核反应堆系统热管式辐射散热器分析及优化

空间核反应堆是空间核电源和核推进的研究基础,大功率核反应堆的体积和质量一直是限制航空航天设计的重要因素。针对这一问题,本文对MW级空间核反应堆系统热管式辐射散热器进行建模和分析,建立热管式辐射散热器的热阻模型,利用穷举法和遗传算法在给定工况下探讨裸碳纤维翅片长度L_f和厚度δ_f、冷却剂质量流量m、辐射散热器入口温度T_f1对散热器质量M的影响。结果表明,当T_f1=800 K、L_f=5 cm、δ_f=0.16 mm、m=9 kg/s时,M达到最优,为906.593 kg,优化了0.63%的系统质量。     

带有侦察子群的蚁群系统

针对基本蚁群算法收敛速度慢、容易出现停滞等缺陷,提出一种新的蚁群优化算法——带有侦察子群的蚁群系统.该算法从整个蚁群中分离出一部分蚂蚁组成侦察子群,在优化过程中侦察子群以一定概率做随机搜索,提高了解的多样性;在信息素更新策略上同时使用本代和全局最优蚂蚁,兼顾了本代和历史的搜索成果;同时还采用LK变异算子,对每次搜索的解进行局部优化.最后对三个典型TSP实例进行了仿真实验,结果表明新的算法不仅能够克服早熟现象,而且能够大大加快收敛速度.