Design of dispersive multilayer with particle swarm optimization method

<正>We present a new and efficient method for the design of dispersive multilayer by employing a particle swarm optimization(PSO) technique.Its mathematical background is given and an adaptive PSO is realized with computer code.Two practical designing tasks are solved with this method,and the obtained results are competitive compared with other published structures.The adaptive PSO method demonstrates its merits of fast convergence and powerful global search ability,and could be used as a valuable tool for the optical thin film design.     

基于改进模糊神经网络的变电站电压无功优化控制

变电站电压无功控制具有非线性调制和耦合度强的特征,很难创建精准的数学模型,传统的电压无功控制方法没有考虑到调整分接头对电压无功带来的影响,从而造成了设备多次动作等问题。提出了一种基于改进粒子群的模糊神经网络算法,建立了一种多任务优化的变电站无功控制模型。最后对优化后的电压无功控制模型进行了系统仿真。在缺乏精确的系统数学模型的情况下,可以实现相对精确的控制,且设计简单、鲁棒性好。     

Principal Congruence Subgroups of Hecke Groups H（√q）

Using the notion of quadratic reciprocity, we discuss the principal congruence subgroups of the Hecke groups H（√q）,q 〉 5 prime number.     

基于Goose LDW-PSO的管壳式换热器优化设计

管壳式换热器在工业中的应用越来越广泛,对于设计者和使用者来说使其费用最小化是一个很重要的目标。本文以最小化管壳式换热器的总费用为优化目标,提出了运用基于雁群启示的惯性权重线性下降粒子群优化算法(Goose LDW-PSO)对其进行优化设计。为了验证这种方法的有效性,用Goose LDW-PSO对管壳式换热器进行了优化设计,并与原始设计结果进行了比较。比较结果表明,虽然管子数目增加,但是换热器的总费用比传统方法少了很多。     

Investigation of the Potts Model on Triangular Lattices by the Second Renormalization of Tensor Network States

We employ the second renormalization group method of tensor-network states to investigate thermodynamic properties of the ferromagnetic and antiferromagnetic Potts model on triangular lattices. From the temperature dependence of the internal energy and the specific heat, both the critical temperatures and critical exponents are evaluated. For the q = 3 antiferromagnetic Potts model, the critical temperature is found to be Tc = 0.627163±0.000003, which is at least one order of magnitude more accurate than that obtained by other methods.     

基于粒子群算法的车间作业调度问题

通过对车间调度问题的描述,针对传统算法寻优效率低的弱点,提出了一种基于粒子群算法的车间作业调度问题的解决方案.对粒子群算法的基本原理进行了阐述,并对粒子群算法的编码、参数的选择以及解码进行了研究,以最小化最大流程时间作为评价算法的性能指标,将其用于编程求解典型调度问题.仿真结果表明,粒子群算法在求解车间作业调度的应用上是十分有效的.     

合肥电视台演播室技术系统安全运行的探讨与实践

合肥电视台作为一家普通的内地省会城市电视台．由于当年建台起点低,虽后来不断完善和发展,在技术系统的安全运行方面也做过一些工作和努力．但限于初始技术平台所限,只能处于被动的改良状态,而无法进行根本性的安全规划实施。经过多年的建设,合肥电视台新大楼的建设目前进入了尾声．     

基于异步粒子群优化算法的图像分割方法

在标准粒子群优化算法的每一次迭代中,粒子都是同时更新,然而在现实世界中(比如鸟群)粒子的更新并不是同时的.模拟现实的鸟群更新,找到一种异步粒子群优化算法.异步粒子群优化算法是将粒子的更新顺序进行改进,在每次迭代中将所有粒子按适应度的优劣排序,从而每个粒子在更新时都能利用到当代群体的信息,所以算法更易于收敛.提出一种基于异步粒子群优化算法的图像分割方法,用异步粒子群优化算法自适应选取图像的分割阈值.实验表明,与基本的粒子群优化算法相比,该算法比较稳定,易于收敛到最优解,分割速度较快.     

WSNs布局的粒子进化的多粒子群优化策略

在粒子进化的多粒子群算法基础上,提出了一种无线传感网络节点布局的优化策略.该策略通过多个粒子群彼此独立地搜索解空间,提高了算法的寻优能力,有效地避免了"早熟"问题,提高了算法的稳定性.仿真实验表明,与传统的粒子群算法相比,该算法有效覆盖率由75.36%提高到80.96%,收敛速度提高了19.4%.因此粒子进化的多粒子群优化策略具有比传统的粒子群算法更好的优化效果.