美国城市树木多样性一般规则对我们的启示——以纽约市为例

我国目前没有城市树木多样性一般规则指导城市树木的种植。通过对美国城市树木多样性一般规则及纽约市行道树现状的介绍,期望能为我国在今后制订自己的城市树木多样性一般规则时提供参考。

一种新型的差分演化算法及其应用研究

提出了一种新的基于简单多样性规则的改进差分演化算法,并把它运用于约束全局最优化问题的求解中。新算法的特征是:1)提出一种新的混合自适应交叉变异算子,以增强算法的搜索能力;2)采用具有保持群体多样性的约束函数处理技术;3)简化基本差分演化算法的缩放因子,尽量减少算法的控制参数,方便工程人员的使用。通过对13个标准测试函数进行测试,并与其他演化算法结果进行比较。实验结果表明,新算法在求解精度和稳定性具有很好的性能,而且其函数平均评价次数要低于所比较的其他演化算法。

正交差分演化算法在工程优化设计中的应用

提出一种基于正交设计的快速差分演化算法,并把它应用于工程优化设计中。新算法在保留传统差分演化算法简单、有效等特性的同时,还具有以下一些特点:(1)引入一种基于正交设计的杂交算子,并结合约束统计优生法来产生最好子个体;(2)提出一种简单的多样性规则,以处理约束条件;(3)简化基本差分演化算法的缩放因子,尽量减少算法的控制参数,方便工程人员的使用。通过对2个工程优化实例进行实验,并与其他算法的结果作比较,其结果表明,新算法在解的精度、稳定性、收敛性和收敛速度上表现出很好的性能,并且对所优化的问题没有特殊的要求,具有很好的普适性。

正交约束差分演化算法研究

提出一种适合求解约束问题的基于正交实验设计的差分演化算法。引入一种基于正交设计的杂交算子,并结合约束统计优生法产生最好子个体,采用决策变量分块策略,以减少正交实验次数,加快算法收敛速度。给出一种简单的多样性规则,以处理约束条件。提出基于非凸理论的多父体混合自适应杂交变异算子,以增强算法的非凸搜索能力和自适应能力。通过对13个标准测试函数进行实验,结果表明,该算法在解的精度、稳定性和收敛性上表现出较好的性能。

热力学遗传算法计算效率的改进

热力学遗传算法(thermodynamical genetic algorithms,简称TDGA)借鉴固体退火过程中能量与熵的竞争模式来协调GA中"选择压力"和"种群多样性"之间的冲突.然而TDGA目前极高的计算代价限制了其应用.为了提高TDGA的计算效率,首先定义一种等级熵(rating-based entropy,简称RE)度量方法,它能以较小的计算成本度量种群中个体适应值的分散程度.然后引入分量热力学替换规则(component thermodynamical replacement,简称CTR),有效地降低了替换规则的复杂度.同时也证明了CTR规则具有驱动种群自由能近似最速下降的能力.在0-1背包问题上的实验结果表明,RE方法和CTR规则在保持TDGA良好的性能与稳定性的同时,极大地提高了其计算效率.

工业安全及其治理:社会学的视角

工业安生生产政策与工业生产过程中人的行为之间的关系,是重要的社会学课题。社会学家研究与职业危害相关的主要技术风险,首要的就是要研究职业规则的生成与作用机制。高风险生产体系的治理,尤其要考虑到规则的多样性,以及这些规则如何相互衔接来避免事故的发生。工业生产及其安全规则的多样性,既来自管理者制定和实施的控制性规则,也来自一线的工人们在生产实践中基于经验的不断积累和职业背景而形成的自治性规则。因此,工业安全是基于服从的安全、基于应变的安全和灰色安全共同作用的社会过程。

自适应差分演化算法及其在全局优化中的应用

差分演化算法(DE)是一类基于种群的启发式全局搜索技术,对于实值参数的优化具有很强的鲁棒性。为了提高差分演化算法的寻优速度、克服启发式算法常见的早熟收敛问题,对差分演化算法进行了改进,提出一种的新的自适应差分演化算法(称为ISADE)。其结果表明,新算法在解的精度、稳定性和收敛性上表现出很好的性能。