基于双因子改进型粒子群算法的混合滤波系统的多目标优化设计

大容量混合滤波系统的应用前景十分广阔,其滤波器组的参数优化,尤其是无源滤波器的参数设计对综合性能的影响很大。本文提出基于双因子改进型粒子群优化算法的混合滤波系统中无源滤波器组的多目标优化设计方法。通过将加速因子和交叉因子引入优化算法,针对无源滤波器的多目标优化,高效搜索参数空间以获得最优解。与以往的优化设计相比,带双因子的改进型粒子群算法采用自适应的惯性权重,交叉因子增加了粒子的多样性,克服了算法寻优过程中易局部收敛等问题,提高其全局搜索能力。而收缩因子可以加快PSO的运算速度,明显提高了算法的寻优速度。测试结果表明利用该算法设计的混合型滤波系统具有较强的鲁棒性。

Kafka节点认证的电力用户信息联盟链管理技术研究

为了保障电力用户信息的安全和隐私,提出一种基于联盟区块链技术的电力用户信息管理系统,利用联盟链去中心化、不可篡改等特点保证信息安全。同时,为了提高系统运行效率,采用Kafka作为共识机制,并且使用改进2FA双因子认证技术来保证登入节点的合法性,进一步增强对电力用户信息的保护。系统通过链码和前端的设计,可以实现对用户信息的查询和修改。从不可篡改性、隐私性和抗攻击性三方面论证了系统的安全性,通过测试证明了系统的可用性和高效性。

混合智能算法在机器人路径规划中的应用

为了提高移动机器人路径规划问题的效率,首先,将参考文献中提到的两种改进蚁群算法融合得到新的改进蚁群算法。其次,根据机器人路径规划问题的解决思路以及遗传算法的优势,将这融合改进的蚁群算法和遗传算法混合应用于此问题中,构成了一种新的解决该问题的混合智能算。最后,依据改进算法的高效性和正反馈特点使得蚂蚁搜索路径时可以快速收敛。利用MATLAB在20×20和30×30的栅格环境下,将融合双因子改进的蚁群算法和遗传算法分别应用于机器人路径规划的不同阶段,多次实验的结果证明,混合智能算法能够帮助移动机器人快速寻找到最优路径。