融合改进Tent混沌和模拟退火的灰狼算法

针对标准灰狼算法种群多样性差、后期收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,提出一种改进灰狼算法.利用改进Tent混沌映射初始化种群,增加种群多样性;引入螺旋函数,提高算法收敛速度;融合模拟退火思想,避免陷入局部最优;设置搜索阈值,平衡全局搜索与局部搜索;利用改进Tent混沌映射产生新个体,替换性能较差个体并进行高斯扰动,增加寻优精度;将当前解和新解进行算术杂交,以保留当前解优点并减小扰动差异.使用基准测试函数和共享单车停车点选址及期初配置模型测试算法性能.结果表明,改进灰狼算法较标准灰狼算法、遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,寻优精度更高,性能更优越,并将该算法应用到共享单车停车选址上,验证了算法的有效性.     

硅胶表面苯并噻吩分子印迹聚合物的分子识别与吸附性能

选用γ-氨丙基三乙氧基硅烷和α-甲基丙烯酸修饰的硅胶作为载体,以甲基丙烯酸为功能单体,二甲基丙烯酸乙二醇酯为交联剂,苯并噻吩为模板分子,合成一种具有选择性识别苯并噻吩分子的印迹聚合物。采用红外光谱、元素分析及N2吸附对其结构进行了表征,以模拟汽油通过静态吸附对其吸附性能进行了研究。结果表明,在硅胶载体表面成功地嫁接了多孔的分子印迹聚合物薄层。印迹聚合物对苯并噻吩具有良好的识别性能,对苯并噻吩的吸附动力学满足Langergren准一级反应动力学方程,吸附过程属于单分子层吸附。符合Langmuir吸附模型印迹聚合物对苯并噻吩的平衡吸附容量达57.4×10-3,而非印迹聚合物的吸附容量为33.1×10-3。印迹聚合物在经过多次再生后其吸附容量基本不变,从而为在汽油深度脱硫中有效脱除噻吩类硫化物提供了一种新技术途径。     

自适应混合演化算法

为避免标准的演化算法演化速度慢，易收敛到局部极值的缺点，融合对梯度的随机模拟，免疫算子，模拟退火算法的思想，提出一种自适应混合演化算法，它在不同的演化阶段自适应的采用不同的演化算子，在演化初期具有较强的全局搜索性能，在演化中后期具有较强的精搜索性能，能迅速收敛于全局最优解；对标准测试函数的仿真结果表明，该算法具有精度高，收敛速度快，稳健性强的优点。     

飞秒激光非线性频率转换的自适应优化过程

使用闭环控制的自适应控制光学系统对飞秒激光的波前进行调控,可以有效改善激光与物质相互作用中由于相位畸变或光路偏差导致的效率下降。利用可编程纯相位的液晶空间光调制器结合模拟退火算法设计的自适应优化系统,在BBO晶体的飞秒倍频过程中实现了对相位畸变和光路偏差导致倍频效率下降的自动补偿,从而实现飞秒倍频效率的最优化。     

基于可信性理论的两阶段生产计划模型

为了准确有效地处理农业生产中的不确定性因素,基于可信性理论和两阶段模糊优化方法提出一类新的带有最小风险准则的两阶段模糊农业生产计划模型.然后,讨论可信性函数的逼近方法并且设计一个基于逼近方法、神经网络和模拟退火的启发式算法来求解这个两阶段模糊农业生产计划最小风险模型.最后,给出一个数值例子来表明所设计算法的可行性和有效性.     

Efficient Algorithm for Learning Optimization Of Morphological Filters

An efficient algorithm based on the simulated annealing for the learning optimization of morphological filters is proposed. The learning stage is divided into two consecutive parts; the initial-learning stage finds and fixes the most important parts of the structuring elements, and the precise-learning stage determines details of the rest. This method significantly reduces the number of trials for the modification of structuring elements. The proposed algorithm is applied to the learning optimization of the bipolar morphological operation, whose optimization problem has not yet been investigated. It is shown experimentally that the algorithm optimizes the operator as efficiently as the conventional one and reduces the amount of calculation.     

A Parallel Multilevel Metaheuristic for Graph Partitioning

One significant problem of optimisation which occurs in many scientific areas is that of graph partitioning. Several heuristics, which pertain to high quality partitions, have been put forward. Multilevel schemes can in fact improve the quality of the solutions. However, the size of the graphs is very large in many applications, making it impossible to effectively explore the search space. In these cases, parallel processing becomes a very useful tool overcoming this problem. In this paper, we propose a new parallel algorithm which uses a hybrid heuristic within a multilevel scheme. It is able to obtain very high quality partitions and improvement on those obtained by other algorithms previously put forward.     

钒氧酞菁(VOPc)与钒酞菁(VPc)分子的扫描隧道显微镜图像模拟

利用第一性原理方法模拟了自由钒氧酞菁(VOPc)和钒酞菁(VPc)分子的扫描隧道显微镜(STM)图像,与实验观察结果相当符合.理论STM图像都显示出亚分子内结构,外围呈四叶状.其主要差异表现在VOPc分子中心处的钒氧离子在STM图像中为一空洞,而在VPc分子的STM图像中钒离子为突起的亮斑.通过分析VOPc和VPc分子的电子结构,对模拟结果给出自洽的理论解释.造成两者图像显著不同的物理原因是VPc分子在费米能级附近有明显含dz2成分的分子轨道,导致钒离子在STM图像中央为突起的亮斑.而在VOPc分子中dz2分态密度峰位由于氧原子的加入使之远离费米能级,使STM不能“看到”VOPc分子中钒氧离子. 关键词： 钒氧酞菁 钒酞菁 STM图像模拟 电子结构