韦伯分布布谷鸟搜索算法颗粒粒径分布反演

韦伯分布在非线性寻优问题中具有较好的寻优精度和全局搜索能力,为此提出一种基于韦伯分布的布谷鸟搜索（WCS）算法来解决颗粒粒径分布反演的问题。使用WCS算法对服从Johnson’s S_B分布、Rosin-Rammler分布和正态分布的单峰颗粒系和双峰颗粒系进行颗粒粒径分布的反演,并分别与其他传统算法的处理结果进行比较。结果表明,WCS算法的整体效果优于人工鱼群算法和人工蜂群算法,且改进后的4种重尾分布CS算法的标准差比原CS算法提升2～3个数量级。目标函数散射光能加入噪声后,WCS算法比其他三种重尾分布的相对均方根误差值至少可降低1/2。使用小角前向散射测量系统对单峰颗粒系和双峰混合颗粒系进行实验研究,发现WCS算法的相对均方根误差比原CS算法降低约为40%。     

一种改进的新三步搜索算法

在对三步法工作原理进行研究的基础上提出了新三步搜索算法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性．在三步搜索算法的基础上引入了十字型分布的4个点构成搜索点群。实验结果表明。新三步搜索算法解决了三步法的小运动估计效果较差问题．提高了搜索精度，保持了三步法的高效率。     

清华物理系量子信息研究的新进展

在清华大学物理系成立60周年之际,我们对近年来清华大学物理系量子信息研究的主要进展情况作一介绍,包括量子搜索算法研究,核磁共振量子计算的实验研究,量子通讯的理论与实验研究.在量子搜索算法研究方面,我们提出了量子搜索算法的相位匹配,纠正了当时的一种错误观点,并且提出了一种成功率为100%的量子搜索算法,改进了Grover算法;在核磁共振量子计算实验方面,我们实现了2到7个量子比特的多种量子算法的实验演示;在量子通讯方面,我们提出了分布式传输的量子通讯的思想,应用于量子密钥分配、量子秘密共享、量子直接安全通讯等方面,构造了多个量子通讯的理论方案.在实验室,我们实现了2米距离的空间量子密码通讯的演示实验.     

一种带时间窗和车辆数目限制的车辆路线问题及其算法

本文提出了带时间窗和车辆数目限制的车辆路线问题的数学模型,针对该问题的特征构造了一种路线生成算法和禁忌搜索算法,并对Solomon提出的C1、R1、RC1类数据集给出了数值运算的结果,实验结果表明算法是有效的.     

作业车间调度问题的改进混合遗传算法

作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题,本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法相结合,提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明,该算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的算法相比较,有明显的优越性.     

基于遗传禁忌算法的双资源约束下并行生产线调度研究

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点,是一类新型的调度问题。在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源并行作业车间的调度优化问题算法,即考虑到了产品的调度受到机器、工人等资源制约的影响,对算法中种群的构造,适应度计算,遗传操作等方面进行了研究,最后给出了实例仿真和结论。     

基于BAS-BP-Bagging模型的光纤陀螺温度补偿

为提高光纤陀螺的输出精度,以天牛须搜索算法(BAS)优化后的BP神经网络模型为基学习器,采用Bagging并行集成学习算法建立了BAS-BP-Bagging温度补偿模型,并对某型号光纤陀螺进行了温度补偿实验。实验结果表明,在-40～+60℃温度变化环境下,该方法补偿后的光纤陀螺温度漂移相较于补偿前减小了近80%,相较于多项式补偿算法减小了55%,相较于BP神经网络补偿算法减小了30%左右。同时该模型在对新鲜样本的补偿过程中表现出了较为优越的泛化性能。     

基于改进麻雀搜索算法优化BN的变压器故障诊断研究

针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。     

基于甲虫搜索的改进粒子群无人机辅助网络部署优化算法

在体育赛场等用户大规模聚集或者突发灾难的情况下,地面基站经常面临过载甚至瘫痪的问题。此时,多无人机(UAV)辅助网络系统可以很好地为地面基站提供信号补偿,有效地增强局部地区的通信质量。然而,无人机的机动性和网络流动引起的拓扑结构变化,会导致频繁的间歇性连接甚至出现传输故障。因此,UAV基站的有效部署以及网络性能的优化成为亟待解决的问题。该文提出一种基于甲虫搜索的改进粒子群UAV辅助网络部署优化算法—智能高效算法(IEA),利用甲虫搜索算法(BAS)的个体寻优优势,对粒子群算法(PSO)进行改进,并首次采用双门限约束保证用户通信质量,使得多UAV系统下的网络性能得到了改善。仿真结果表明,相对于传统算法,该文提出的IEA算法在系统吞吐量、用户平均吞吐量以及频谱效率等方面都获得了较大提升。     

基于SSA优化BP神经网络的冲击地压数据预测研究

为解决目前冲击地压实验数据误差较大,冗余信息较多的问题,结合神经网络和麻雀搜索算法各自的特点,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的数据预测模型。结合三轴声发射试验的试验数据,运用MATLAB等软件进行综合仿真模拟实验,并将SSA-BP算法的预测结果与BP神经网络的模拟预测结果进行仿真比较。仿真结果表明,引用SSA算法优化BP神经网络避免了BP权值平衡的缺点,不仅提高了学习的速度,而且具有更高的计算精度。