一种基于多样性策略的粒子群算法

在扰动粒子群算法的基础上,提出了一种基于多样性策略的粒子群算法(ARPPSO)。该算法通过随机扰动全局极值对速度进行更新,并在速度更新中引入吸引和排斥机制控制种群多样性,同时在位置更新公式中,利用真实物理反弹理论将解空间外的粒子反弹回解空间内,有效地保持了种群的多样性。提出的算法经过基准函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了比较。实验结果表明,除了保持粒子快速收敛性能外,很大程度上避免了早熟收敛,提高了收敛精度。特别是在复杂多峰函数优化上具有很强的竞争力。     

Optimization of highly nonlinear dispersion-flattened photonic crystal fiber for supercontinuum generation

A simple type of photonic crystal fiber (PCF) for supercontinuum generation is proposed for the first time. The proposed PCF is composed of a solid silica core and a cladding with square lattice uniform elliptical air holes, which offers not only a large nonlinear coefficient but also a high birefringence and low leakage losses. The PCF with nonlinear coefficient as large as 46 W 1 · km-1 at the wavelength of 1.55 μm and a total dispersion as low as ±2.5 ps · nm-1 · km-1 over an ultra-broad waveband range of the S-C-L band (wavelength from 1.46 μm to 1.625 μm) is optimized by adjusting its structure parameter, such as the lattice constant Λ , the air-filling fraction f , and the air-hole ellipticity η. The novel PCF with ultra-flattened dispersion, highly nonlinear coefficient, and nearly zero negative dispersion slope will offer a possibility of efficient super-continuum generation in telecommunication windows using a few ps pulses.     

应用理性优化蚁群算法提高激光三维复制的重现度

三维复制人工耳和打印手枪把激光三维复制技术推向新的一页。激光三维扫描是激光应用中一个新兴的重要领域,在三维复制中扮演着无可替代的角色,其复制精度在目前所有复制技术中是最高的。而重现度标志着复制结果与复制对象几何形状上的一致程度,是激光三维复制最重要的指标。分析了激光三维复制的误差,得出激光扫描的点云数据处理是减小误差、提高重现度的关键所在的结论。主要创新点在于,在传统蚁群算法的基础上,将提出理性优化蚁群算法应用于激光三维复制中的数据处理。经计算对比发现,有效减小了复制的误差,提高了复制的重现度。     

运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用

社团结构研究是复杂网络这一前沿领域中的重要问题,同运筹学有着密切的关联。本文介绍了传统社团结构问题的基本定义,以及最近十年通过应用运筹学理论对该问题的研究进展。这些进展包括启发式模型,到随后的概率优化模型,以及组合优化模型。通过这些介绍,说明了运筹学方法论和基本工具在复杂系统研究中所起到的重要作用。     

能耗强度与能源结构优化对内生经济增长影响研究

本文在垂直创新模型框架下,将能耗强度和碳减排比例引入生产函数,将人们对气候变化的警惕意识引入效用函数,建立了一个动态的内生低碳经济增长模型。通过求解所建动态优化模型,找到了经济长期均衡增长的最优路径,讨论了能源强度和能源消费结构变化与经济均衡增长的相互关系,分析了各参数对经济最优增长路径的影响,比较了化石能源内部消费结构不变和逐年清洁两种情景下的经济最优增长路径的异同。长期来看,能源强度、二氧化碳减排速率与经济增长率有相互的负向线性关系,缩小反映化石能源内部消费结构的综合碳排放系数对经济增长有促进作用。非化石能源比例越高,低碳技术应用越广泛,研发成果对技术积累的贡献率越大,消费者对当前消费的偏好程度越小,人们对气候变化的警惕意识越强,则越有利于经济的低碳发展。     

精确简洁解析的原子组态相互作用波函数的计算

使用广义Laguerre类型轨道,在组态相互作用框架内,发展并完善了一套精确、简洁、解析的原子(离子)波函数从头计算的Fortran程序,计算原子中电子的结构.通过对指定能态能量求其最小值实现对波函数节点位置和空间范围的优化,从而求出最优波函数.作为例子,计算了⁵G态下的Ti的能量最小值和优化波函数.     

基于云模型的自适应量子免疫克隆算法

利用云模型能够兼顾随机性和模糊性的品质,提出一种基于云模型的自适应量子免疫克隆算法.使用云算子代替通用的量子旋转门这一量子进化算法核心算子用于寻优变异操作;通过控制云算子间的协作,实现算法在进化过程中对搜索范围的动态调整,使算法具有较强的全局搜索能力;同时,补充针对性的优化方案,有效避免了算法陷入局部最优.对标准数值优化问题的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点;对非线性系统的参数估计仿真实验,该算法也取得了对参数的高精度有效估计.     

一种角速率输入的圆锥算法设计

针对角速率输入的传统捷联惯导姿态算法在高动态环境下精度低的问题,提出一种角速率输入的在期望的圆锥运动环境下的频域最优圆锥误差补偿优化算法。在分析圆锥误差补偿通式的基础上,建立了角速率输入的圆锥误差准则,基于最小二乘原理建立了圆锥误差补偿优化目标,并推导了角速率输入的圆锥误差补偿优化系数,讨论了载体运动环境。在圆锥运动环境下,将新算法与传统的频域泰勒算法通过数字仿真进行了对比分析,结果表明,在高频圆锥运动环境下,新算法的精度明显高于频域泰勒算法。     

结构可靠性分析的自适应子集模拟方法

结构可靠性分析需要精确高效的失效概率计算方法。为解决高维非线性可靠性分析问题中的失效概率计算问题,本文提出了两种以失效概率估计精度为停机控制参数的自适应子集模拟方法。理论分析和数值算例表明:(1) 两种自适应子集模拟方法能根据失效概率的估计精度要求自适应调整样本量;(2) 考虑样本量优化的自适应子集模拟方法能进一步减少总样本量,提高计算效率。本文所提方法为研究者对结构进行精确高效的可靠性分析提供了一条可行途径。     

微波-超声波协同一步提取衍生化-气相色谱-质谱联用快速分析中药材猫爪草中的脂肪酸

建立了一种微波-超声波协同一步提取衍生化、气相色谱-质谱联用快速测定中药材猫爪草中低含量脂肪酸的方法。以总脂肪酸的色谱峰面积为响应指标,采用响应曲面法优化了主要工艺参数,其结果为: 猫爪草粉末5.0 g,正己烷50.0 mL,微波功率500 W,反应温度50 ℃,催化剂用量0.30 g,甲醇用量4.0 mL,提取衍生化时间8 min。以内标法定量各个脂肪酸的含量,一步提取衍生化法获得的总脂肪酸峰面积((3.327±0.023)×107, n=3)和总不饱和脂肪酸含量((13.59±0.30) mg/g, n=3)明显高于传统方法((2.410±0.036)×107(n=3)和(12.05±0.34) mg/g(n=3))。该方法简化了复杂的样品处理过程,缩短了反应时间,降低了分析成本,改善了提取和衍生化效率,尤其是减少了不饱和脂肪酸的氧化和分解。该方法具有简单、快速和实用性的特点,是一种极具应用潜力的中药材中低含量脂肪酸的快速分析方法。