多目标车辆路径问题的粒子群优化算法研究

针对粒子群算法(PSO)及其变种在约束多目标等复杂问题优化过程中所遇到的易陷入局部最优和收敛性问题,提出了一种基于动态学习和突变因子的粒子群算法(DSPSO)。首先,通过分析粒子群群体的学习机制,采用动态的学习策略,使粒子自适应动态调整认知成分和社会成分在迭代更新中的权重,以引导自身向最优解的方向探索,有效改善了群体的收敛速度;其次,通过引入阶梯突变因子的概念,使粒子在陷入局部最优时进行试探跳跃,阶梯突变赋予粒子突破更新步长限制的能力,使粒子在当前位置速度矢量方向上的二维空间邻域内进行试探寻优,当发现更优解时则跳出当前局部最优;最后,通过在BenchMark基准函数测试集中典型函数上的实验,证明了DSPSO的求解精度和收敛速度均优于对比算法。在多目标车辆路径问题实例优化中,解的可接受率和成功率分别为0.91和0.66,远优于对比算法中最优解的0.16和0.11,体现了所提改进算法在车辆路径问题中的优越性。

平面光学元件加工过程中两种数据转换方法的比较

本文提出了两种由图像转换为数控加工代码的方法。一种是将干涉仪获得的图像直接转换为NC程序;另一种是通过OPN软件将图像生成过渡文件,然后再生成NC程序。在转换效率和加工精度方面进行比较后,确定了合理的加工方法。

生态林业建设的重要性分析

对生态林业建设的重要性进行了阐述,并提出生态林业建设的相关对策。

基于模型学习的OpenVPN系统脆弱性分析

OpenVPN在现实网络中有广泛应用,对其安全性进行评估具有重要的现实意义.基于自动机理论中模型学习的方法,利用协议状态模糊测试的技术对OpenVPN系统进行黑盒测试分析,自动化推演出目标OpenVPN系统的状态机.提出了状态机时间压缩模型并进行冗余状态和迁移化简,可以准确得到协议状态机中的行为特征.发现了多条期望行为路径外的特别行为路径及可能的安全隐患,为OpenVPN的安全性评估提供了新的思路与方法,同时对类似缺少协议规范但应用广泛的安全协议的内部设计细节分析具有重要参考意义.

龙门数控陶瓷切割机床控制系统设计

介绍了龙门数控陶瓷切割机床控制系统的组成,构建了控制系统配置传动图,进行了基于台达数控系统的控制系统部件选型,分析了不同双丝杠驱动模式的特点,结合实际需要确定双位置控制模式,设计了控制系统架构并给出了主电路图,并进行了陶瓷切割试验,达到了预期的效果。

基于连续特征的未知协议消息聚类算法

对未知协议消息序列进行聚类处理是分析协议格式的基础。从字符串匹配的角度出发,利用协议格式字段的连续性,在传统K-均值算法基础上提出一种基于连续特征的未知协议消息聚类算法。首先基于协议格式字段连续性对待测数据集进行粗聚类,提取出K-均值算法的初始聚类中心,再使用消息距离及收敛函数改进的迭代算法对数据进行迭代处理实现消息的进一步聚类。实验表明,提出的新方法与传统K-均值算法相比,在聚类准确度上提升了17.58%,迭代次数上减少了约58.27%,与EM算法、DBSCAN算法相比在聚类准确率与时间上均有明显提升。

天女木兰人工不同苗木繁育技术的比较

天女木兰为木兰科木兰属植物,可用于食品、化工、医药、卷烟、糖果、化妆品等方面,是增香剂制品的最好原料。由于近年来的大量不合理的盲目采挖,野生资源锐减,野生资源已经不能满足市场需要。因此,人工栽培已成为大趋势,发展前景广阔。