带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法.为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群.结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性.算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在...     

单液滴破碎空间尺寸分布特性的实验研究

为了研究液滴破碎后颗粒云空间尺寸分布的机理特性,通过试验方法并建立相应的均匀性指标数学模型,分析了不同We数对液滴破碎后颗粒群空间分布均匀性的影响。结果表明:(1)液滴袋状破碎后颗粒分布类似于袋形的蜂窝结构,并以类似爆破的形式向后方外围扩散分离。(2)多模式破碎后颗粒群为类似于"树"形结构的颗粒分布,前端有分布密集、粒径较小的聚集团,后方分布着大范围的颗粒群。(3)剪切破碎后颗粒群为类似"桶"形的颗粒分布,外围分布着大量颗粒,而内部分布较为复杂。(4)在We数为10~70时,颗粒群的离散率在整体上是呈现先升高后下降再升高的趋势。当We数为30和60时,两个方向上的离散率存在较大差异,而三种不同的破碎模式中,剪切破碎均匀性表现最好。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

基于粒子群优化的光伏阵列最大功率点跟踪法研究

光伏阵列在局部阴影条件下,出现反向雪崩效应,导致输出功率出现多个局部极大值点,此时常规的最大功率点跟踪（MPPT）失效。基于比较完善的光伏电池遮挡模型,对光伏阵列进行建模,验证其输出功率的多峰特性。提出一种基于粒子群优化算法（PSO）的多峰最大功率点跟踪方法,并积累粒子个体搜索经验,提高跟踪速度。仿真表明,当外界条件变化时,此方法可以快速跟踪光伏模块的最大功率,从而有效地利用能源。     

激光加工密集群孔技术

主要介绍了混合器壳体上小孔的激光加工方法和激光制孔工艺参数的选择 ,对激光工艺的加工效果进行了分析。     

格序群的极子群在凸l－子群格中生成的闭子格

设Ｇ是一个格序群，Ｐ（Ｇ）是Ｇ的极子群集合，Ｃ（Ｇ）是Ｇ的凸ｌ－子群集合，Ω（Ｇ）是Ｐ（Ｇ）在Ｃ（Ｇ）中生成的闭子格，本文通过对Ω（Ｇ）的研究得到了一系列重要结果，对有限值格序群给予了一系列新的刻画，证明了ｇ是基元当且仅当ｇ－是ｇ的唯一的Ω－值等结论，实际上对Ｐ．Ｃｏｎｒａｄ提出的问题＂Ｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｓｉｎ＂进行了富有意义的探索。