基于种子优化算法的电力系统物资智能调度方法

常规的电力系统物资调度多数采用强化学习方法原理对物资调度线路介数进行计算,全面覆盖性较差,且线路介数计算精度较低,无法为物资调度提供精确的数据支持,增加了物资调度时效。基于此,引入种子优化算法,提出了一种全新的电力系统物资智能调度方法。首先,设计电力系统物资调度供应网络,满足物资需求点的调度需求。其次,利用种子优化算法,计算物资调度线路介数,获取物资调度最短路径传输网络中包含的信息。在此基础上,构建电力系统物资智能调度优化模型,获取最优化调度方案。由实验分析结果可知,新的方法应用后,电力系统完成物资智能调度任务所需时间较短,调度时效得到了显著提升,具有较高的可行性。

中药材白芷种子优化培育技术

白芷为我国常用大宗中药材品种之一,生产过程中白芷种子质量的好坏直接关系到白芷药材的产量和质量。白芷种子优化技术主要包括种根选择、合理的栽培技术、田间管理、病虫害防治、合理的修剪措施及合理的种子采收与管理等。简要介绍了白芷种子培育过程中的主要技术环节。

基于种子优化算法的救灾物资调度优化问题的研究

研究在救灾物资调度中,建立物资调度问题的数学模型,运用种子优化算法的思想求解该问题,并进行了实验计算。计算结果表明,用种子优化算法解决救灾物资调度问题,可以方便、快速地求得最优解或近似最优解。

基于柯西分布和父种轮换机制的种子优化算法

针对目前种子优化算法存在的空间探索能力不足、后代个体分布多样性较弱的问题,文中提出基于柯西分布和父种轮换机制的种子优化算法.首先,构建基于柯西分布的种群分布模型,用于前期探索阶段,提升算法的全局搜索能力.然后,建立基于赌轮法的父种轮换机制,提高后代种群的多样性.最后,构建个体距离阈值、分布方差和后代比例的自适应调整机制,提高算法对复杂优化问题的动态寻优能力.实验表明,文中算法的平均适应度值和弗里德曼检测指标排名均较优.

一种新的进化算法——种子优化算法

受自然界种子传播方式的启发,提出一种进化算法——种子优化算法.该算法通过模拟植物生存的自适应现象,逐代进化,寻找最优结果,解决复杂的优化计算问题.对该算法的全局寻优性能进行分析证明.通过典型优化问题的实例仿真实验,表明该算法具有较好的寻优性能.

种子工艺优化对链霉菌702发酵产抑真菌生物活性物质的影响

采用单因素实验、正交设计对链霉菌702种子培养基及其培养条件进行了优化研究。优化后种子培养基配方为:蔗糖2.0%、玉米粉2.0%、黄豆饼粉1.0%、酵母膏0.4%、碳酸钙0.6%、豆油0.4%;优化的种子培养条件为:20 mL种子培养基/250 mL三角瓶、接种孢子悬液(T660 nm=80%)体积比为2.5%、起始pH为8.0、培养周期为48 h。链霉菌702菌种在优化的种子工艺上培养、发酵后的抑真菌物质生物效价达到983.62μg/mL,比优化前的770.23μg/mL提高了27.70%。

戊糖片球菌摇瓶种子培养基的优化

【目的】对戊糖片球菌摇瓶种子培养基进行优化,为高效、优质的微生态制剂产品研制奠定基础。【方法】通过单因素试验和正交试验,对戊糖片球菌摇瓶种子培养基进行优化研究。【结果】获得最优的种子培养基配方为:葡萄糖3.5%、酵母粉1.0%、牛肉膏1.0%、乙酸钠0.6%、磷酸氢二钾0.2%、柠檬酸氢二铵0.2%、硫酸镁0.04%、硫酸锰0.009%、吐温80 1.5 mL、碳酸钙1.0%。培养周期为18 h。【结论】戊糖片球菌在优化的培养基培养下活菌数达到8.6×109CFU/mL。

三角网格分割中种子点的优化采样算法

三角网格分割是三维模型处理中一项重要的工作,通过VSA(variational shape approximation)方法分割的结果可以用于轮廓线的生成、模型重建等工作,但由于其种子点选取的随机性,直接通过VSA方法进行不同类型的网格划分会存在划分粒度、划分策略不确定的问题。文章针对三维模型轮廓线提取,基于VSA方法,提出一种三角网格分割中种子点的优化采样算法,通过优化种子点的位置和数量,提升分割效果,生成质量较高的轮廓线。通过对多个模型进行试验表明,利用文中提供的种子点优化采样方法,可以保证在种子点数量尽可能少的情况下,重建质量较高的模型。

基于分层叠加的机载LiDAR点云单木分割

【目的】提出一种基于分层叠加的单木分割算法,以充分利用高密度激光雷达点云信息,提高林分中下层单木分割精度。【方法】区别于传统将冠顶点作为聚类种子点的单木分割算法,基于分层叠加的单木分割算法以点云水平切片后各层的局部最大值为种子点进行分层聚类,并通过分层叠加与迭代优化,减少枝杈等因素导致的过分割现象,在保证上层树单木分割精度的同时提高对中下层单木的提取能力。【结果】基于分层叠加的单木分割算法在不同密度落叶松林分均有较高单木分割精度,提取单木与实测单木总体匹配成功率最高达94%,在中高密度林分匹配成功率最高达92%,相较其他算法,对中下层单木的匹配率可提高20%~40%;在单木树高提取精度方面,单木提取树高与实测树高相关系数为0.8,相对均方根误差为8.45%,提取冠幅与实测冠幅相关系数最高为0.83,相对均方根误差为16.5%。【结论】通过分层聚类、聚类种子点优化选取,充分利用林分各层次点云信息,可提高单木分割精度,为森林经营管理提供高精度数据支持。

重组人TNFR-Fc基因水稻种子特异表达载体构建

重组人Ⅱ型肿瘤坏死因子受体-抗体融合蛋白(TNFR-Fc)在治疗系统性自身免疫疾病中有很好的功效。目前TNFR-Fc主要通过动物细胞系生产,高昂的成本限制了其大规模应用。使用水稻种子作为生物反应器有望大幅度降低TNFR-Fc的生产成本,提供优质足量的目标产品。为使TNFR-Fc基因能够在水稻中高效表达,该研究拟构建经水稻偏好密码优化的TNFR-Fc基因的种子特异表达载体。通过对水稻和人全基因组密码子使用偏好性进行比较分析并按照水稻最优密码对TNFR-Fc氨基酸序列进行逐一优化,命名为Rf TNFRFc,通过全基因合成法制备该基因片段;同时采用PCR法扩增水稻种子特异表达启动子Glu-4,构建种子特异表达启动子驱动的Rf TNFR-Fc基因表达载体。结果表明:水稻与人多数氨基酸中密码子使用偏好性较为一致,但在L、S、P、R这4种氨基酸的密码子使用偏好性差异较大,优化时对这些密码子进行逐一替换,优化后30.8%的氨基酸密码子发生了变化;PCR扩增获得种子特异启动子,并连接至p CAMBIA1381载体,同时将全基因合成法制备的Rf TNFR-Fc基因连入该载体,PCR、双酶切验证及测序分析表明载体成功构建。该研究构建的Rf TNFR-Fc基因种子特异表达载体,为在水稻种子中大规模生产TNFR-Fc奠定了基础。

安全雾计算物联网的联合资源配置方法

当前雾计算物联网系统在物理通信传输过程中容易遭受窃听攻击,现有雾计算相关研究未能有效解决这一难题,为实现雾计算物联网的物理层安全(PLS)通信以此对抗多个窃听器的恶意窃听,提出一种物理层安全雾计算物联网(PSFC-IoT)系统,并分析所提系统在安全通信场景下的系统保密速率。针对网络的资源配置问题,提出一种基于量子种子优化算法(QBOA)的联合资源配置方法,并对所提方法的收敛性进行分析。仿真实验结果证明了所提模型的有效性,并揭示了各种环境参数对系统保密性能的影响。此外,仿真结果还表明,所提方法在各种通信场景下均能获得最佳的保密性能。

结合超体素与种子点优化的LiDAR建筑物点云分类方法

针对机载LiDAR城市点云建筑物和相邻植被容易错分的问题,提出了一种基于W-OPTICS改进超体素分割的机载LiDAR建筑物点云分类方法。通过融合体素内部点云特征差异与密度特性构建自适应权值,提出W-OPTICS算法对初始种子体素进行偏移,使得优化后种子体素兼具空间局部相似性和高密度特性,解决在建筑与相邻地类邻接处种子点随机选取导致的跨边界错分问题,结合主成分分析算法聚合关键特征后,通过支持向量机实现建筑物分类。实验结果表明:针对Vaihingen数据集,本文方法的完整率、正确率、检测质量分别达到95.0%、94.0%、89.6%,相比原始超体素方法分别提高1.7%、4.2%、5.3%,建筑物与相邻地类错分和漏分情况得到明显改善;针对实测点云数据,本文方法各项精度指标优于经典超体素方法与TerraSolid自动分类结果,验证了本文算法在建筑物分类上的稳定性和鲁棒性。

新型无人仓AutoStore的货物合箱方法研究

目的为减少AutoStore系统在共同存储策略下的订单处理时间,解决经营品类繁多,但仓储面积有限的企业货物存储问题。方法提出货物合箱的存储方法,设计关联规则挖掘算法与混沌种子优化算法的混合优化算法进行求解。从机器人翻箱操作、料箱的分配规则、系统布局三方面进行分析,结合AutoStore运作规律,建立以机器人拣货行走距离最短为目标函数的数学模型,通过Apriori算法输出货物热度,输入混沌种子算法,得到储位分配结果,实现联动决策。在基本种子算法的迭代中加入混沌序列,帮助种子避开局部极小值。结果实例分析表明,货物合箱方法能够显著减少共同存储下AutoStore系统的订单处理时间,缩小与指定存储策略订单处理时间的差距,与粒子群算法和基本种子优化算法相比,混沌种子优化算法的优化效率更高、稳定性更好。结论文中的研究为经营品类繁多,但仓储面积有限的企业提供了一种更适合的货物存储策略,具有较强的操作性和实际意义。

考虑客户价值的车辆调度干扰管理

针对物流企业中资源不能有效地分配到不同客户手中,难以实现物流企业经济效益最大化的问题,基于客户关系管理理论,在考虑客户价值的情况下,从客户、物流配送运营商以及物流配送员三方面对物流配送系统的扰动建立了车辆调度干扰管理模型,并结合免疫算法设计了改进的种子群优化算法对模型进行求解.结合具体实例,对考虑客户价值的干扰管理模型与未考虑客户价值的干扰管理模型进行比较,结果表明,考虑客户价值的干扰管理模型能够获得更大的客户满意度.

基于行为的救援车辆调度干扰管理研究

为降低车辆调度计划中天气、车辆故障与顾客需求变动等干扰事件对配送系统中各参与主体的影响,运用干扰管理思想,结合对人的行为感知的研究方法,在考虑配送活动各参与主体行为感知因素的前提下,建立客户、配送人员以及物流供应商三个配送主体感知的救援车辆调度模型,分析干扰事件对车辆调度计划的影响。针对这一模型运用免疫算法对种子群优化算法进行改进,并结合仿真对问题进行求解,证明了模型和算法的实用性。

探讨优化玉米种子栽培技术的方式及管理措施

玉米种子的质量对玉米的产量有直接的影响,如果玉米种子的质量差,那么将会极大的减少我国玉米的产量,不利于我国农业经济的发展,而玉米种子的栽培技术则是影响玉米产量的另一个重要因素,如果种子质量好但是在栽培技术出现问题,那么也将减少玉米的产量。所以,我们要对玉米栽培技术进行研究,从而提高我国的玉米产量,促进我国农业经济的发展。

Improved PSO for integrating dynamic cell formation and layout problems

To decrease the impact of shorter product life cycles,dynamic cell formation problems(CFPs)and cell layout problems(CLPs)were simultaneously optimized.First,CFPs and CLPs were formally described.Due to the changes of product demands and the lim it of machine capacity,the existing layout needed to be rearranged to a high degree.Secondly,a mathematical model was established for the objective function of minimizing the total costs.Thirdly,a novel dynamic multi-swarm particle swarm optimization(DMS-PSO)algorithm based on the communication learning strategy(CLS)was developed.Toavoid falling into local optimum and slow convergence,each swarm shared their optimal locations before regrouping.Finally,simulation experiments were conducted under different conditions.Numerical results indicate that the proposed algorithm has better stability and it converges faster than other existing algorithms.

Entropy Spectrum of Black Holes of Heterotic String Theory via Adiabatic Invariance

Using adiabatic invariance and the Bohr-Sommerfeld quantization rule we investigate the entropy spectroscopy of two black holes of heterotic string theory,the charged GMGHS and the rotating Sen solutions.It is shown that the entropy spectrum is equally spaced in both cases,identically to the spectrum obtained before for Schwarzschild,Reissner-Nordstr？m and Kerr black holes.Since the adiabatic invariance method does not use quasinormal mode analysis,there is no need to impose the small charge or small angular momentum limits and there is no confusion on whether the real part or the imaginary part of the modes is responsible for the entropy spectrum.