基于改进狮群算法的低碳冷链配送中心选址研究

受新冠疫情影响,冷链药品需求激增,为了准时完成医药物资交付,配送中心选址问题显得尤为重要。以物流服务响应概率为约束条件,构建了一种综合考虑碳排放成本和物流成本的物流中心选择模型。引入调节因子和高斯变异对基础狮群算法(LSO)进行改进,并用改进狮群算法(ILSO)对其进行求解。函数测试结果表明,ILSO相比LSO和遗传算法(GA)具有较好的寻优能力和稳定性。相关的案例仿真分析显示,ILSO算法的选址结果总成本相比LSO算法和GA算法分别减少14.63%、17.11%,有效地节约了选址成本。最后,通过对物流服务响应概率进行敏感度分析表明,随着响应概率的增加,碳排放成本呈现先降低、后快速增加的情况。     

基于PSO-SVM模型的液压系统故障诊断

针对液压系统在使用中故障频率较高、诊断方法受各种因素影响以及诊断准确率较低等问题,提出一种新的基于PSO-SVM模型的液压系统故障诊断方法.该方法首先对采集的故障信号数据进行预处理,使用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise,CEEMDAN)结合模糊熵的方法进...     

基于QPSO算法的信道分配方法

由于传统的信道分配方法存在频率利用率低下和处理速度慢的缺点,为此,提出基于量子计算的PSO算法（QPSO）来快速实现信道最优化分配方法。这种优化方法利用了量子计算的并行计算能力强、全局收敛、运算速度极快等特点,主要包括初始化代表每个信道的粒子的速度和位置,根据信道分配的教学模型计算保证信道各种约束条件的适应度函数,根据量子粒子群的规律进行粒子位置更新,直至找到最佳信道分配方案等步骤。仿真结果表明其方法是行之有效的,优化效果优于基于遗传算法和PSO算法的信道分配方法。     

对BT.下载用户说不——烽火网络交换机限速功能

传统的FTP.HTTP下载采用点对多点的方式．即采用指定一个服务器或服务器群方式．所有的用户都到这个服务器上下载。随着用户的增多所需的服务器带宽也会随之增多，当太多的用户同时从服务器上下载文件时．速度会非常缓慢。     

一种粒子群优化原型模式修正力度的协同分类方法

协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较的效果,但易出现信息饱和的问题;提出了一种粒子群优化修正力度的处理机制,能有效改善此问题,获得最优原型;改进的算法应用于纹理和鼻咽癌细胞图像识别,结果表明,该方法能有效地提高协同神经网络的识别率和可靠性,且识速度也有提高.     

舰船远程尾流气泡群的前向光散射特性研究

利用Mie理论计算了舰船尾流气泡群的归一化体散射函数和散射能量分布函数,分析了尾流气泡群的前向光散射特性。计算和分析结果表明,气泡群的前向散射光强度远大于后向散射,前向散射能量占总散射能量的90%以上;散射能量分布函数在小于1°的前向小角度散射角范围内迅速增加到40%以上,然后随散射角的增加缓慢增加;气泡表面附着的有机膜会显著地增强气泡群的后向散射,但对前向散射的影响不大。     

软件质量综合评价的投影寻踪模型

软件质量评价直接影响到软件开发的质量,软件质量是由多维指标因素决定的,投影寻踪模型能够将多维指标综合投影成一维投影指标,根据该投影指标值的大小可以对软件质量进行优劣排序。为了有效地利用投影寻踪模型降维分析和处理数据的能力、粒子群算法和多智能体遗传算法全局快速搜索的能力,文中将粒子群算法和多智能体遗传算法应用于投影寻踪模型,建立了软件质量的综合评价模型。实验结果表明投影寻踪模型为软件质量综合评价提供了一种新的客观、正确可靠的综合分析方法。     

基于OPG理论的自适应滤波器设计及其在图像处理中的应用

本文基于单参数变换群理论提出了一种新的自适应滤波器的设计方法,并且给出了滤波器与图象卷积的算法.参数变化后的滤波器的可以表示为事先给定的一组基本滤波器的线性组合.这种滤波器在不同方向、尺度和位置上和图像进行卷积时,可以显著提高运算效率.最后给出了一个图像边缘提取的算例,表明这种方法是有效的.     

基于改进粒子群算法的舰船电力系统网络重构

舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点,提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上,运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群,提升初始解质量;同时,引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明,该算法具有更好的寻优性能,并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。