基于粒子群理论的鱼群聚集模型——实现鱼群聚集全过程的自动化建模

随着复杂性科学和群体智能算法的快速发展,群体行为这一基础研究领域逐渐被重视。本文讨论了一类在自然界较为广泛的群体行为,即鱼群的运动和聚集过程。该过程是群体动力学研究的热点方向,但大多研究仅面向鱼群聚集的部分过程,因此本文面向全过程提出了一类依据粒子群理论的有效模型。为了更好地模拟鱼群的聚集,本文将这一过程按系统的有序程度划分为不稳定状态和稳定状态,并对这2种状态分别进行建模。首先,本文使用了一类具有视野域和差异化速率的Boid模型来刻画鱼群的不稳定状态,然后使用了粒子环绕模型来刻画鱼群的稳定状态,弥补了Boid模型的缺陷。最后,模型的仿真结果表明,它较为有效地模拟了鱼群的聚集过程,且容易从二维空间拓展至三维空间中。

基于改进型粒子群理论的大承载车辆盘式制动器优化设计

为了解决大承载盘式制动器产品设计水平较低和可靠性较差等问题,以大承载车辆盘式制动器为研究对象,建立将制动距离与制动温升作为优化目标的优化设计模型,使用改进型粒子群理论对重载车辆盘式制动器进行优化设计,最后通过有限元计算方法对优化后的模型进行验证。分析结果表明,随着车辆制动距离的增加,盘式制动器温升整体呈现下降的趋势;通过对优化设计后盘式制动器进行有限元验证,优化后盘式制动器模型的强度、温度及制动效能特性均满足使用要求,制动器设计方法得到丰富、可靠性得到提高。

船舶网络信息加密中混合型漏洞实时检测方法

由于传统方法忽略了对漏洞位置的检测,导致所检测到的漏洞信息不全面,且漏洞定位准确率也偏低,无法达到理想的漏洞检测效果,为此本文提出并设计了一种基于粒子群的混合型漏洞实时检测方法。在分析混合型漏洞特征的基础上,建立检测规则,结合粒子群理论,建立实时检测算法,利用粒子群间的信息交互方式,寻求精准的漏洞位置,实现船舶网络信息加密中混合型漏洞的实时检测与定位。仿真实验结果表明,基于粒子群的检测方法能够有效提升漏洞检测的准确性与漏洞定位的精准度,具备极高的有效性。