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1.
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3.
采用改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)求解含分布式电源的配电网重构问题。该算法在基本和声搜索算法中引入随机位置更新操作、反向学习技术、小概率变异机制、修正音调微调概率等策略,增强了算法的开采与勘探能力,提高了全局寻优能力,避免了算法过早收敛的问题。把分布式电源以PQ和PV两种方式进行处理,对IEEE33节点系统进行网络重构,并与基本和声搜索算法进行对比,仿真结果证明了文中所提IHS算法具有更佳的性能,能够有效的解决含分布式电源的配电网重构问题。 相似文献
4.
为提高水下无线传感器网络(UWSNs)中动态节点的定位精度,降低通信能耗,提出采用节点的运动模型实现预测定位.考虑到近海监控网络中,潮汐运动是海水运动的主要成因,以粗略的近海潮汐运动模型为基础,以高斯径向基函数作为空间基函数构造节点的运动模型;利用K-medoids方法对模型中的高斯径向基函数中心进行聚类优化;提出了采用扩展卡尔曼滤波的方法实现模型系数的估计.考虑到普通节点与锚节点运动的空间相关性,设计了与到锚节点的距离相关的权重系数,以锚节点的运动模型系数估计普通节点运动模型中的系数,进而完成自身定位.对东经117.25°—132.2°,北纬24°—43.45°海域UWSNs的节点定位性能进行仿真分析,结果表明:所提出的节点预测定位方法的定位性能较高,定位覆盖度和定位精度高于SLMP方法和MP-PSO方法,平均通信能耗低于SLMP方法和MP-PSO方法.所提出的节点预测定位方法适用于大规模水下动态无线传感器网络定位. 相似文献
5.
二维带形装箱问题是一个经典的NP-hard的组合优化问题,该问题在实际的生活和工业生产中有着广泛的应用.研究该问题,对企业节约成本、节约资源以及提高生产效率有着重要的意义.提出了一个强化学习求解算法.新颖地使用强化学习为启发式算法提供一个初始的装箱序列,有效地改善启发式冷启动的问题.该强化学习模型能进行自我驱动学习,仅使用启发式计算的解决方案的目标值作为奖励信号来优化网络,使网络能学习到更好的装箱序列.使用简化版的指针网络来解码输出装箱序列,该模型由嵌入层、解码器和注意力机制组成.使用Actor-Critic算法对模型进行训练,提高了模型的效率.在714个标准问题实例和随机生成的400个问题实例上测试提出的算法,实验结果显示:提出的算法能有效地改善启发式冷启动的问题,性能超过当前最优秀的启发式求解算法. 相似文献
6.
专家推荐是在线问答社区的研究热点之一,但现有的算法大多关注用户的静态兴趣和问题信息的匹配,忽视了对用户的动态兴趣表征信息的有效捕捉,从而导致推荐的准确度不足。针对上述问题,提出了融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法。首先,构造由卷积神经网络和注意力机制组成的问题编码器,来处理目标问题和用户历史回答问题,提取对应的问题表征;其次,将用户历史回答问题序列当作时间序列,利用多头自注意力机制学习序列中所蕴涵的动态兴趣表征,结合用户的静态兴趣表征,获取用户的综合兴趣表征;最后,将目标问题表征和用户综合表征进行相似性计算产生推荐结果。利用来自知乎问答社区的真实数据进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,实验结果表明该算法性能要明显优于目前较流行的深度学习专家推荐算法。 相似文献
7.
研究了NHPI/SMA-Co多活性位点催化氧气氧化环己烷的反应。得出该反应的最佳反应条件为:5mL环己烷,10mL乙腈,NHPI/SMA-Co摩尔配比为10:3,0.04g NHPI/SMA-Co复合催化剂用量,反应温度120℃,初始氧压1.0MPa。在此条件下反应6h,环己烷转化率为19.84%,环己醇选择性22.23%,环己酮选择性38.65%,KA油选择性达60.88%。经过对催化剂进行多次重复使用实验,表明催化剂的活性在反应过程中无明显降低,可以循环使用。 相似文献
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9.
为了研究微观断口形貌与珠光体组织的关系,从而揭示断裂机理,做了下面的工作。试样选用含碳量为0.70%的钢轨钢,沿轨长方向取圆棒拉伸试样和冲击断口试样,并观察它们的微观断口,在这两种试样断口的纤维区都发现片层状断口形貌,为了搞清这种断口形貌形成的原因,用断口金相技术进行了研究。一、断口的宏观和微观观察宏观断口形貌如图1所示。断口分为三个区域,暗灰色的纤维区,亮灰色有金属光泽的放射区和最外边的唇边为瞬时断裂区。在扫描电镜下观察各个区域的微观形态。图2(a)为纤维区的形貌有韧窝,撕裂岭和片层状形貌。图2(b)为放射区的形貌,主要 相似文献
10.
3.1 铁碳平衡相图 研究钢、铁的组织和结构,必先从铁碳平衡相图开始,即使最复杂的合金钢,也受铁碳平衡相图(图3.1)的某些基本特征所控制。例如在简单的铁碳二元相图中出现的一些相,同样存在于合金钢中,只是有必要研究所含合金元素对这些相的形成和性能产生的影响。铁碳平衡相图为了解普通碳钢和品种繁多的合金钢提供了重要的基础。首先应该指出,一般的Fe-C平衡相图实际上是铁和铁碳化合物(渗碳体)之间的亚稳平衡,渗碳体是亚稳相,只有铁与石墨间才有真正的平衡。虽然在铸铁中(2—4%*C)存在石墨是很普遍的,但在 相似文献