基于压缩速度范围PSO的图像自适应增强

基于对惯性权重ω和最大飞行速度Vmax的分析,结合完全覆盖图像增强典型变换函数类型的非完全Beta算子,提出压缩速度范围改进粒子群算法(CV-PSO)的灰度图像自适应增强方法。用于基本图像和交通图像的增强,并与基本及其他改进PSO算法做性能比较。实验结果证实了CV-PSO算法的有效性和优越性,且在视觉效果上优于传统直方图均衡化法。

基于LZM-WKPSO算法的RFID网络优化部署

针对RFID网络防碰撞优化部署问题,提出一种基于Lozi映射的带有收缩因子和惯性权重的粒子群改进算法。在存在读写器交叉覆盖和标签干扰等影响因素的复杂传播环境中,寻找读写器的最佳位置,收缩因子和惯性权重保证了算法前期搜索的快速性和后期搜索的精确性。利用Lozi映射的遍历性、随机性等特点,对粒子群算法全局最优位置进行重新映射,摆脱了传统粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点。使用Matlab软件模拟搭建车间环境RFID网络部署环境。仿真结果表明,在保证覆盖率最大和交叉干扰水平最小约束条件下,该算法较基本PSO算法以及基于Logistic映射的PSO算法迭代次数更少,适应度更佳,更具优越性。

面向柔性作业车间调度问题的混沌编码量子粒子群优化算法

为解决柔性作业车间调度问题,提出一种混沌编码量子粒子群优化算法。针对标准量子粒子群优化算法中粒子过早收敛于局部最优值的缺点,提出具有扰动行为的自适应收缩-扩张系数和关联粒子适应度值的计算方法,改善算法的全局搜索能力;通过引入混沌边界变异策略,减少粒子大量聚集在边界的概率,增加种群的多样性来提高搜索最优解的能力;针对量子粒子群优化算法的迭代特性,设计一种适用的混沌编码策略。将提出的改进量子粒子群优化算法应用于柔性作业车间调度问题,并通过多种基准算例与标准量子粒子群优化算法、粒子群优化算法和混合遗传算法进行对比,验证所提算法的性能。实验结果表明:混沌编码量子粒子群优化算法具有更好的稳定性和更强的寻优能力。

基于区块链的家政服务交易群智合约算法研究

为解决家政服务交易存在第三方平台上信息的不透明性、可篡改性,且在服务交易过程中缺少智能化,导致了家庭用户、家政服务提供者和家政服务交易平台等多方参与者之间存在信任问题,提出基于区块链的家政服务交易群智合约算法。根据家政服务的业务流程和交易特征,结合区块链的技术,并提出家政服务交易的区块链基本概念,构建去中心化的家政服务交易智能合约区块链模型。运用粒子群算法的群智特点,建立一种区块链的家政服务交易群智合约算法。通过实例和实验验证,该算法实现了去中心化和智能化,整个交易过程中信息公开透明、不可篡改。因此,该算法是解决家政服务交易信任问题的一种有效方法。

季节性负荷需求下智能电网电力交易体系研究

针对传统智能电网电力交易中按需交易模式复杂,交易流程繁多的问题。设计出一种电网电力交易体系,通过建立电力交易体系使电力市场的电力负荷能够按季节需求进行合理化交易,通过电力交易定价模型使电力负荷在交易过程中有个标准价格;通过粒子群优化(PSO)算法对季节性负荷需求数据合理交易分配;通过签订差价合约对后续交易成功的订单进行安全防患处理。最后通过Simulink软件得到电力市场季节性需求测试曲线,在此基础上对两种交易体系中需求量和交易量进行对比,发现本研究体系交易量和需求量大致相同,春秋季为10000 MW,夏冬季为15000 MW,提高了电网电力交易评估能力。

基于多维决策变量的工程项目最优激励契约设计

在工程项目中,业主需要通过激励契约来调整与承包商相冲突的利益关系,激励其有效工作。考虑同时引入成本、工期和质量三个激励系数,在一个统一的框架下进行激励契约设计。针对业主对工程目标的不同偏好,采用能反映其主观态度的多属性效用函数作为目标函数,承包商则以收益的最大化作为目标函数,进而建立了成本加激励酬金契约模式下的主从递阶决策模型。本着风险共担、效益共享的机制设计原则,量化了双方的风险系数从而可以确定成本激励系数,最后运用粒子群算法获得激励模型的最优均衡解。算例结果表明,在这一激励机制下可有效达到业主效用和承包商收益的帕累托改善。

一种基于合同理论的动态频谱分配模型

针对认知无线电技术中的频谱分配问题,考虑一个主用户和多个次用户的认知场景,提出一种基于合同理论的动态频谱分配模型,并引入粒子群优化算法对模型进行求解。模型中,主用户对不同次用户提供不同质量的频谱资源以获得收益最大化,达到优化资源分配、提高频谱利用率的目的。经仿真分析验证,该模型下获得的系统效用接近理论上可获得的最大系统效用,具有实际应用的可行性。

基于改进粒子群算法的齿轮传动优化设计研究

针对齿轮传动系统多目标优化设计问题,选取了齿轮传动系统的体积和重合度作为优化目标函数,建立了以可靠性约束、齿数约束、模数约束等作为约束条件的齿轮传动系统多目标优化数学模型。将收缩因子和线性递减惯性权重引入到基本粒子群算法中,得到了带收缩因子的线性递减惯性权重粒子群寻优算法;利用该算法具有收敛速度快和搜索能力强的特点,对二级斜齿圆柱齿轮传动系统的优化数学模型进行了求解,最终得到了齿轮的关键参数(齿数、模数、螺旋角)的最优解。研究结果表明:在齿轮传动优化设计中采用带收缩因子的线性递减惯性权重粒子群寻优算法,可以使二级斜齿圆柱齿轮传动系统的体积减少39.8%,重合度提高7.3%,降低成本,提高齿轮传动的稳定性;该结果可为齿轮传动系统的优化设计提供参考依据。

欧盟铁路公益性服务合同的授权与补贴机制启示

梳理了欧盟铁路公益性服务(PSO)合同的政策与发展现状,介绍公益性服务合同的授权与补贴机制。授权机制方面,阐述了合同内容、授权主体分类、授权程序、合同时限、市场化招标等情况;补贴机制方面,阐述公益性服务补贴的计算方式以及各成员国在实践中的执行情况。以此为基础,得出欧盟铁路公益性服务合同机制的启示。