基于吸引排斥机制的粒子群优化算法

针对标准粒子群优化算法在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种改进的PSO算法,该算法把生物学中的吸引排斥思想引入到PSO算法中,充分利用粒子间的相互影响,修正了其速度更新公式,从而维持了群体的多样性,增强了粒子跳出局部最优解的能力。实验仿真结果表明,改进的PSO算法提高了进化后期的收敛速度,有效避免了PSO算法的早熟收敛问题,而且具有较高的收敛精度。

基于含扰动的改进吸引排斥粒子群算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以改善电网的无功分布,有效地降低网络有功损耗,保证经济效益。针对粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在物种多样性下降和易于陷入局部最优的问题,提出含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。该算法通过对物种多样性和迭代次数进行判断,优化速度更新公式和位置更新公式,较好地克服传统粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在的不足,通过对IEEE-14节点系统进行仿真验证,验证提出的算法可以更好地降低有功损耗,证明该方法的有效性。

吸引排斥机制求解全局优化问题

全局优化问题是现代优化设计方法的研究热点。本文在传统全局优化方法的基础上介绍了电磁场吸引排斥机制并将其应用在求解韦伯问题的优化问题中;然后,有效结合传统的优化方法和随机性优化方法,引出了类电磁机制算法,该算法具有收敛速度快、计算精度高的优点,可以实现整个解空间上的分布式信息搜索等特点;最后,试探性的指出类电磁吸引排斥机制目前存在的问题及其研究发展方向。

具有非线性扩散项的拟线性吸引排斥模型的全局有界性

本文主要研究带有齐次Neumann边界条件的拟线性吸引排斥模型,其中趋化敏感项χ(v)和ξ(w)是非线性函数.在适当的假设条件下,我们证明了该模型有全局有界的古典解.

融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法

针对粒子群算法在计算时存在收敛速度慢、易陷入局部收敛等缺陷,提出了一种融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法来提高算法的寻优能力。双向学习策略扩大了粒子的搜索范围、丰富了种群多样性;在吸引-排斥策略中,粒子能够分别被全局最优粒子和全局最差粒子所引导进而朝着更优的方向进化,提高了算法的局部寻优性能和收敛能力。同时,在双向学习策略中,为了克服单一性的学习因子和惯性权重在优化复杂函数时无法很好地调节寻优进程的问题,提出了双重自适应策略,更好地平衡群体中粒子的搜索行为。最后利用标准测试函数对该算法进行仿真验证,并与其他两种改进的算法对比。实验结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面具有明显优势。

抛物-椭圆吸引排斥趋化模型的定性分析

考虑一个抛物-椭圆吸引排斥趋化模型.通过建立合适的熵不等式,利用不动点原理,Lp估计技巧,广义的Gagliardo-Nirenberg插值不等式和Moser迭代,证明了当细胞的初始质量满足条件‖u0‖L1(Ω)≤xαCNG时,该模型存在惟一的整体解.

具有信号相关灵敏度和Logistic源的完全抛物型吸引–排斥趋化系统解的渐近行为

生物趋化性是细胞在化学物质的作用下沿物质浓度梯度方向所做的定向运动,依据对刺激源的靠近或远离又可以分为正趋化性和负趋化性,这种特性对生物体的生存和发展具有重要的意义。对趋化现象的研究在生物采油、生态除污、生物群体动力学、传染病发病原理等领域都有着十分重要的意义。为此,在齐次Neumann边界条件下对一类具有信号相关灵敏度和Logistic源的完全抛物型吸引–排斥趋化系统进行了研究。通过构造能量泛函,在初值及趋化灵敏度函数满足一定的条件下,得到了系统全局有界解的渐近行为。结果表明,系统的解最终会呈指数收敛到一个稳定的状态。

完全抛物吸引-排斥趋化系统爆破时间的下界估计

考虑定义在Ωℝ^(3)上的完全抛物吸引-排斥趋化系统.通过设置适当的辅助函数,利用微分不等式技术并推导辅助函数的微分不等式,得到了爆破时间的下界.

基于词汇吸引与排斥模型的共现词提取

共现词提取在信息挖掘和自然语言处理中有着十分重要的地位。而传统的共现词提取方法仅仅局限在单一的一种统计量上 ,其结果十分不精确 ,需要人工再进行整理。本文提出了一种基于词汇吸引与排斥模型的共现词提取算法 ,并通过将多种常用统计量进行组合 ,改进了算法的效果。在开放测试环境下 ,所提取的共现词其用户感兴趣度为 6 0 87%。将该算法应用于基于Web的共现词检索系统 。

国际投资自由化进程中的排斥与吸引博弈关系法辨——以韩国为例

国际投资自由化是经济全球化在国际投资领域中的反映,而经济全球化的内在动因又使其成为必然趋势;同时,它是在发达国家的鼓吹和主导下进行的,呈现出对发展中国家不平衡的结构。对国际投资自由化进程中的内在逻辑——政治学层面和经济学层面的分析可以推论出资本始终处于一种排斥—吸引这样一种矛盾和交互的博弈关系之下。而作为国际投资法所能作的选择就只有平衡这种博弈关系,寻求“最优理性决策”,使之秩序化。将这一理论用于韩国投资自由化的进程予以实证考察,可以得到正面和反面的论证。我国作为发展中国家,在掌握这一博弈关系的理论基础和借鉴韩国实践的成功经验之上,应该适时适度地对投资政策作出相应的调整,才可以主动和谐地融入国际投资自由化的浪潮之中,从而趋利避害,促进本国经济的发展。

带有Logistic源的吸引-排斥趋化性系统的整体有界性和渐近行为

该文研究了有界区域ΩR^N(N≥1)中,齐次Neumann边值条件下带有Logistic源的吸引-排斥趋化性系统u_t=Δu-▽·(u▽v)+μ_1u(1-u),0=Δv+w-v,w_t=Δw+▽·(w▽z)+μ_2w(1-w),0=△z-z+u,其中μ_1,μ_2>0.证明了对任何非负初值u_0(x),w_0(x)∈C(Ω),解(u(·,t),v(·,t),w(·,t),z(·,t))整体有界.此外,如果μ_1,μ_2>1/16,那么当t→∞时,解(u(·,t),u(·,t),w(·,t),z(·,t))在L~∞模意义下渐近收敛于常数平衡解(1,1,1,1).

带源项的吸引-排斥趋化模型解的有界性

研究了以老年痴呆症疾病中小神经胶质细胞集聚现象为背景的一个趋化性吸引-排斥数学模型。对初始数据作合适的正则性假设,利用先验估计技巧和延拓准则,当Logistic阻尼充分强时,证明了带源项的吸引-排斥趋化模型的黎曼初边值问题存在有界的整体古典解。

全抛物型吸引-排斥趋化流体系统解的全局存在性

本文研究一类摩擦力驱动下的全抛物型吸引-排斥趋化流体系统的Cauchy问题.当初始数据满足适当的正则性条件时,通过引入相应的自由能泛函,在排斥占优或平衡或吸引占优且初值质量(χ1−χ2)∫R^(2)n0(x)dx≤8π的情形下,证明全抛物型吸引-排斥趋化流体系统经典解的全局存在性.

求全局最优的类电磁机制算法

针对类电磁机制算法中数据溢出、计算量过大的问题,改进了电量计算公式和合力计算公式,引入了函数值最小下界,增加了粒子过滤公式,从而得到一种新类电磁机制算法。从测试标准测试函数与经典类电磁算法的比较可看出,新算法收敛速度快,并从数值上验证了该算法的可行性和有效性。

采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法

在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群算法(HC-MARPSO)的软件测试数据自动生成方法。实验结果表明,该算法在生成测试数据的效率上高于遗传算法、粒子群算法。

基于ISFLA的K均值聚类算法

针对K均值聚类算法和基于混合蛙跳(Shuffled Frog-Leaping Algorithm,SFLA)的K均值聚类算法的一些缺点,提出了基于改进混合蛙跳(Improved Shuffled Frog-Leaping AlgorithmI,SF-LA)的K均值聚类算法。该算法首先将生物学中吸引排斥机制应用在SFLA中,修改了更新策略,形成了ISFLA算法;再用该算法优化K均值聚类算法。理论分析和实验结果表明,该算法提高了收敛速度,有效地避免了SFLA早熟现象,从而改善了对高维复杂数据的搜索效率,仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。

迷迭香挥发物不同组合对假眼小绿叶蝉行为的调控

为探讨茶园群落中非茶植物气味引诱或驱避重要茶树害虫假眼小绿叶蝉的效应,遂将茶园常见杂草迷迭香挥发物中樟脑、α-松油醇和石竹烯分别配成10-2g/m L剂量,再等量组成混合物,在每个橡皮头上载100#L制成诱芯,附于素馨黄粘板上,于茶园中诱捕假眼小绿叶蝉,发现这种三组分诱芯明显地驱避假眼小绿叶蝉。将行为反应中分别对假眼小绿叶蝉呈现显著引诱效应的10-2g/m L樟脑、10-4g/m L石竹烯、10-6g/m Lα-水芹烯、10-4g/m Lα-松油醇和10-8g/m L桉树脑等量配成五组分混合物,同法制成诱芯,附于素馨黄粘板,诱捕假眼小绿叶蝉。发现五组分诱芯:(1)显著引诱假眼小绿叶蝉,诱效稍强于现价段茶园中使用的源于茶梢挥发物的诱芯;(2)每日诱捕的假眼小绿叶蝉数与天数呈抛物线关系;(3)加入液体石蜡作为缓释剂,可将诱效的半衰期延长2.5—4.0d;(4)18:00—6:00诱得的假眼小绿叶蝉数量占全天的70%—75%。分析认为:非茶植物迷迭香的挥发物中含有显著引诱假眼小绿叶蝉信息物质,这类信息物质制成的五组分诱芯的诱效较强,可以作为一种防治假眼小绿叶蝉的手段,早晨和黄昏是最佳诱捕时分。

求解无约束优化问题的类电磁机制算法

针对标准类电磁机制算法中电荷溢出和参数敏感的问题,提出了新的电荷计算公式;基于电磁场中的吸引-排斥原理,引导粒子沿着合力方向向较优的区域移动;为提高算法的局部搜索能力,结合邻域搜索技术来改进种群中的粒子.在此基础上,提出了求解无约束优化问题的类电磁机制算法.理论分析表明新算法以概率1收敛到问题的ε-最优解集.对28个标准测试函数进行了仿真实验,并和已有算法对比,结果表明新算法具有收敛快、求解性能好的优点.

多条水力裂缝偏转延伸规律的影响因素

非常规油气田开发时,通常采用水平井分簇射孔分段压裂的方式,一次可以压开多条裂缝。施工过程中,新形成的裂缝延伸可能会逐渐靠近前一级所形成的裂缝,造成压裂液流道偏移,使裂缝难以有效分布开来而影响最终压裂效果。一条裂缝的存在或者延伸,对后续裂缝或者其他正在延伸的裂缝产生一定的吸引或排斥作用。文中通过有限元模拟裂缝的形成,对应力场进行了分析计算,得到了裂缝的间距和尺寸对裂缝间相互作用的影响规律。计算结果表明:当2条裂缝同步延伸时,裂缝相距越近、裂缝吸引会越强烈,反之亦然;当2条裂缝不同步延伸时,近距离时两裂缝均会偏向短裂缝那一边;新起裂的裂缝在前一级水力裂缝影响下,当二者距离较近时,前一级水力裂缝会对新裂缝产生吸引作用,当间距较远时,前一级裂缝对新裂缝产生排斥作用。通过对上述模型的计算结果分析,可以为分段压裂的多裂缝分布设计和射孔簇间距的优化设计提供指导。