基于边缘搜索的蚁群算法

蚁群算法是根据真实蚁群的觅食原理提出的一种新兴的启发式搜索算法。算法应用于解决组合优化问题，取得了良好的效果。定义了一种新的旅行商问题，即过程旅行商问题，针对这个问题提出了一种基于边缘搜索的改进蚁群算法。该算法通过限制蚂蚁的起点城市，提高了蚁群算法的搜索效率；并通过减少蚂蚁数量加快计算速度。应用于过程旅行商问题的仿真计算表明，该算法具有相同的计算结果和更快的求解速率。     

梯级水电站短期优化调度研究

在市场环境中系统电价和负荷一定的情况下,将效益最大化作为系统优化准则,运用水资源价值系数、设备运行费、折旧费及其他费用等成本因素,建立分时电价梯级水电站短期优化调度模型;构造了求解该模型的层结构蚁群算法,采用启发式规则解决解的多样性和机组启停问题,采用精英策略节约计算内存和优化时间。最后,运用我国西南地区某梯级流域中三个连续水电站的数据建立了调度模型并运用层结构算法进行仿真;并从理论方面分析了仿真结果中的每一个变化,对精英区大小的选择作了讨论,分析表明仿真结果与理论分析保持一致,说明建立的模型是合理的,提出的方法是可行而有效的。     

基于遗传算法的小波神经网络

介绍小波神经网络的基本原理.利用遗传算法来优化小波神经网络,达到提高逼近精度,简化网络结构,提高收敛速度的目的.通过实验将其与传统的小波神经网络进行比较,证实前者具有更优的网络结构,更高的逼近精度.     

市场机制下梯级水电站群短期优化调度模型研究

讨论市场机制下梯级流域水电站间短期优化调度模型,确定了利益最大化为准则的目标函数。考虑市场竞争的电价和电量、水库存水价值、水流时滞以及设备折旧等因素,给出了相应的约束。重点讨论市场机制对弃水量的影响、发电量和发电引用流量的函数关系式以及存水价值系数的确定方法。最后给出在梯级电站运行管理中引入竞争机制和加强市场预测研究的建议。     

同心协力,发展纺织科技——庆祝上海纺织科学研究院建院二十五周年

我国的纺织工业,在国民经济发展中,处于举足轻重的地位。建国三十二年来,我国纺织工业有了很大发展,目前全国共有纺织企业四千五百多个,职工三百多万人,安装的棉纺设备比解放初期增加二倍多,而产量增加八倍。就我国纺织工业的设备规模和产品的绝对数量来说,都是世界上规     

CAN总线及其在UPS网络监控系统中的应用

本文给出了CAN总线新的应用-UPS网络监控系统，介绍了系统的总体结构，并且在总结CAN总线及DSP的特点基础上，详细介绍了CAN总线硬件构成和软件设计。     

基于SPD的网络演化仿真研究

复杂网络结构演化研究中多探讨"如何形成",而忽视了 "为什么这样形成"的问题.基于合作演化的角度,利用空间囚徒困境理论,对社会网络中的个体进行了分类,并建立网络演化中个体选择的微观动力学机制,建立了社会网络的结构演化模型.使用多主体系统仿真工具Repast进行了仿真.利用度分布、聚集系数、平均最短路径及社会总收益作为演化判据,给出了网络演化的仿真结果.结果表明合作机制下的演化网络展现出明显的小世界特性,说明合作机制可以在一定程度上解释现实网络形成的原因.并且指出对于社会整体来说,即使在合作者较少的情况下,也能够通过社会关系的改善极大的提高社会的总体收益.     

大型水利工程物资核销模型研究

研究了大型水利工程建设中典型的物资管理模式,利用数学矩阵对物资管理中的合同工程量、物资消耗定额、单价等基础数据集进行了规范化表达并描述了各类数据集间的关联,在此基础上提出了大型水利工程建设中物资核销的控制指标,建立了合理的物资核销管理模型.实例表明,应用效果较好.     

CAN总线在UPS网络监控系统中的应用

介绍了CAN总线新的应用--UPS网络监控系统,并在总结CAN总线及DSP的特点基础上,详细介绍了其硬件构成和软件设计.