一种基于免疫遗传的多路搜索蚁群动态路径诱导算法

在交通路径诱导过程中,为了优化出行者的路径选择,提出一种用免疫遗传算法与蚁群系统算法相互融合的算法,主要利用了蚁群系统算法的动态性、正反馈性和分布式计算的优点;同时兼容了免疫遗传算法的全局搜索能力以及容易和其他算法相结合等特点.蚁群系统算法的动态性能够满足交通道路动态变化的各种因素,但是蚁群系统算法固有的缺点是容易陷入局部最优和进化速度缓慢,为了改善蚁群系统算法陷入局部最优的缺点,采用免疫遗传算法的全局搜索的思想来对蚁群系统算法进行改进,避免了蚁群系统算法陷入局部最优的缺点.为了提高算法的进化速度,本文提出了基于多路搜索的蚁群系统算法,能够更好地加快收敛速度,满足交通动态变化的需要,并且满足出行者的需要.在算法的研究过程中,进行了两部分实验对算法进行了论证,在eil51问题中,算法与其它算法相比证明可以得到更优的解;在MapX环境下模拟现实交通状况,运用算法寻找最佳路径,证明了本文提出的算法能够在实际的道路状况中找到满足出行者需求的道路.     

基于低能电子束的绝缘物-半导体样品放电特性研究

消除起因于高能电子束辐照产生的负带电效应对微电子器件的加工、检测和成像具有重要意义。结合数值模拟和实验测量,研究基于低能电子束的绝缘物-半导体结构样品放电特性及中和机理。建立基于电子散射、输运和俘获的数值模型,阐明了空间电荷、空间电位分布及其放电特性,揭示了低能电子束辐照下空间电荷的驰豫特性以及电子束能量、束流对中和特性的影响。研究结果表明,长时间放置下绝缘物-半导体样品内部负带电强度逐渐减弱,但由于陷阱的俘获作用带电不会彻底消除;在低于第2临界能量的低能电子束辐照下,随着正电荷注入样品的负带电较快得到中和,表面电位将趋于0电位;当电子束实际着陆能量接近于使电子总产额最大的能量时中和过程暂态时间最短,束流越大、暂态过程越快达到平衡。