城市污泥人工土壤中重金属生物有效性及综合毒性研究

以城市污泥为主要成分,添加不同比例的单一辅料(草炭、磷矿粉、粉煤灰)配成不同的城市污泥人工土壤,研究各配比人工土壤中重金属生物有效性和综合毒性,并揭示人工土壤中重金属向黑麦草的动态迁移.结果表明:各配比人工土壤中重金属生物有效性和综合毒性均较污泥明显下降;当粉煤灰添加比例为20%时,人工土壤中Cu、Zn、Pb、Ni生物有效态含量下降最多,分别为28.75%、36.09%、34.85%和36.52%,此时,重金属综合毒性指数降幅最大,为2.7×10-3;与污泥相比,各配比人工土壤中重金属向黑麦草的迁移能力显著降低,非线性回归分析显示黑麦草中重金属富集浓度与人工土壤中重金属的生物有效态含量间存在正幂函数关系.     

遗传-人工蜂群融合算法及其Markov收敛性分析

本文研究了遗传算法易发生"早熟"以及人工蜂群算法在搜索初期寻优速度慢的问题.基于将遗传算法与人工蜂群算法融合以实现二者互补的思想,提出遗传-人工蜂群融合算法(G-ABCA),利用马尔可夫理论对其收敛性进行了理论分析,证明其适应度函数值序列(即优化解满意值序列)是单调且收敛的,并利用四个经典的多峰测试函数对遗传-人工蜂群融合算法、改进的遗传算法以及人工蜂群算法进行了对比实验分析,结果表明:遗传-人工蜂群融合算法不仅收敛,而且其寻优性能显著优于其它两种算法.     

共享单车调度优化问题研究

针对共享单车站点经常出现的供需不平衡问题,提出人工调度策略,以提高单车利用率和用户满足率.首先将一天划分为几个用车高峰时段,根据每个站点的单车使用历史数据,计算各站点在每个时段的需求量区间;在区域内单车总投放量不变的前提下,基于每个时段初期各个站点存放的单车数量,确定单车调出站点和单车调入站点,进一步以站点之间的单车调...     

求解多维0-1背包问题的人工鱼群算法

对于多维0-1背包问题,国内外学者提出了诸如模拟退火、遗传算法、蚁群算法以及其他启发式算法.给出一种新的智能寻优方法——人工鱼群算法.算法通过各人工鱼的局部寻优,从而在群体中体现出全局最优.描述了人工鱼群算法的具体步骤并编程实现,通过多维背包算例进行了求解测试,获得了满意的效果.     

基于主成分分析和ABC-SVR的人居环境监测和评价研究

城市人居环境是评价城市居民生活质量和满意度的重要指标.为实现肇庆市人居环境的合理评价,提出一套契合肇庆市经济发展状况和资源环境背景的人居环境评价指标体系.针对评价指标维度过多,采用主成分分析方法对肇庆市人居环境指标体系进行降维处理.为提高人居环境评价精度,针对SVR模型的预测精度受参数组合C、ε和g的值的选择影响,提出一种基于ABC-SVR的人居环境评价方法.研究结果表明,ABC-SVR可以有效提高人居环境评价精度,为人居环境评价提供了新的方法和途径,从而为肇庆人居环境建设提供决策依据,对把肇庆建成可持续发展的宜居城市具有很强的理论和现实意义.     

用改进的人工萤火虫群优化算法求解非线性方程组

针对传统算法复合形法在求解非线性方程组时依赖于初始值的选定和人工萤火虫群算法(GSO)算法在求解非线性方程组时求解精度低的缺点,提出一种基于复合形法的GSO算法(CGSO)求解非线性方程组方法.改进后的算法克服了传统算法的缺点且有效的提高了GSO算法在求解非线性方程组的精度.最后,通过对6个非线性方程组的仿真实验结果和传统算法,以及其他群智能算法进行比较,进而说明了CGSO算法的有效性.     

一类各向异性外问题的重叠型区域分解算法

本文以椭圆外调和问题的自然边界归化为基础,提出了求解各向异性常系数椭圆方程的一种重叠型区域分解算法,并分析了算法的收敛性及收敛速度．理论分析及数值实验表明,该方法对于求解各向异性外问题非常有效．     

ARTIFICIAL BOUNDARY METHOD FOR THE THREE-DIMENSIONAL EXTERIOR PROBLEM OF ELASTICITY

The exact boundary condition on a spherical artificial boundary is derived for thethree-dimensional exterior problem of linear elasticity in this paper. After this bound-ary condition is imposed on the artificial boundary, a reduced problem only defined in abounded domain is obtained. A series of approximate problems with increasing accuracycan be derived if one truncates the series term in the variational formulation, which isequivalent to the reduced problem. An error estimate is presented to show how the errordepends on the finite element discretization and the accuracy of the approximate problem.In the end, a numerical example is given to demonstrate the performance of the proposedmethod.     

蜂群算法求解支持模糊QoS约束的电子采购模型

基于Web的电子物流采购是电子商务的热点.通过将模糊量化的QoS约束加入到Web电子物流采购模型,构造一种带有QoS约束的Web电子物流采购模型,并设计一种改进的人工蜂群算法进行求解.模型基于现有Web采购系统的采购模式,融合了非功能性Web服务评价理论,着重将带QoS约束的电子物流采购选择过程与人工蜂群算法求解过程相结合,从而能快速准确地获得使整体利益最大的解.经仿真计算,验证了模型的有效性.     

求解柔性作业车间调度的动态群智能优化算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种新型两阶段动态混合群智能优化算法.算法初始阶段采用动态邻域的协同粒子群进行粗搜索,第二阶段提出了基于混沌算子的蜂群进行细搜索,既增强了种群多样性,又提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.针对柔性作业车间调度问题特点,采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了算法的有效性和优越性.