Levy Flight的发展和智能优化算法中的应用综述

Levy Flight源自纯数学概念,目前已被广泛应用于许多领域,如物理、生物、统计、金融和计算机科学等。目前,国内尚无文献对Levy Flight的发展及其在智能优化算法方面的应用进行总结。因此,文中首先回顾了Levy Flight的发展情况和应用,介绍了Levy Flight相关变体的基本原理和应用;然后着重讨论了近十年将Levy Flight应用于智能优化算法的研究,对其应用的方法进行了分类分析;最后总结了Levy Flight的未来发展趋势。文中的目的是让学者了解Levy flight的基本原理和其在智能优化算法中的发展情况,同时促进Levy Flight及其变体在众多学科尤其是计算机科学的发展和应用。

基于拍卖机制的灾害多主体合作搜救仿真研究

本文通过多主体仿真,用改进后的截断性莱维游走模型(Truncated Lévy walks)对搜索过程进行模拟,研究灾害为"极严重"、"严重"、"普通"三种情景下,搜救队伍之间基于分布式拍卖机制的合作方案对救援效果的影响,以某滑坡灾害频发地区为例进行仿真,结果表明:基于该合作机制的救援方案同比提高伤员相对生存率8.0%-14.5%,伤员救出比例同比提高7.4%-16.7%,各掩埋点平均救援完成时间同比减少25%-26.7%;与知名的F-Max-Sum算法相比,性能并无逊色,并且计算过程复杂度低,更适用于搜救队伍之间的合作;对救援方案的鲁棒性和敏感度分析还表明,搜索半径的变化对救援效率具有显著影响,搜救队伍合作范围的扩大并不会对救援效率有明显影响;掩埋点限定的挖掘时间和游走模型中最大转动角度两个参数都存在最优值,当达到最优值时,可使整体救援效率最高。