双种群纵横交叉正弦余弦算法

针对基本正弦余弦算法在求解复杂优化问题时求解精度偏低,收敛速度慢及不能跳出局部最优等问题,提出了一种双种群纵横交叉正弦余弦算法。在初始化种群阶段引入Logistic混沌映射,使初始种群均匀分布;非线性调整转换参数并改进正弦余弦位置更新公式,以平衡算法全局搜索和局部开发的能力,加快算法的求解速度;采用双种群和择优选择策略,实现正弦余弦种群和纵横交叉种群优势互补、协同进化,提高算法跳出局部最优解的能力和算法收敛速度。采用23个基准测试函数对改进算法进行仿真实验,并与其它智能优化算法进行比较分析,结果表明改进算法有更好的优化性能。

合宗共济:贺州“过山瑶”的家屋社会及其结群逻辑

贺州“过山瑶”父系亲属和母系亲属并重,传统上流行两性婚姻流动自由的婚姻形式和两性继嗣平等的双系继嗣,形成了以家屋延续作为社会自我保全基础的家屋社会。这种社会有效统合了女嫁婚和男赘婚、父系继嗣和母系继嗣、父系亲属和母系亲属等在许多其他社会中往往难以并行因而厚此薄彼的婚姻家庭和亲属制度,以及复杂社会关系。“合宗共济”“互利共生”便是“过山瑶”式家屋社会的结群和运行逻辑。

基于双向局部开发和黄金正弦的异构导向的鲸鱼优化算法

为了解决鲸鱼优化算法WOA准确率低和稳定性差的问题,提出了一种基于双向局部开发和黄金正弦算法的异构导向的鲸鱼优化算法LEDGWOA。在搜索猎物阶段嵌入黄金正弦算子,结合“更优更近”的原则,增强个体间信息交流的强度。此外,根据适应度值区分出统治鲸鱼群,用自适应惯性权重计算出一个虚拟领导者。在包围猎物阶段时,整合切比雪夫阈值的双向开发策略,从而加强了邻域的开发强度。随机螺旋式更新可以间接地增加种群在迭代后期的分散度。改进后的算法在CEC2017和CEC2019函数上进行仿真实验,并成功应用于压力容器的优化设计。LEDGWOA与17种算法进行对比,结果表明其具有优越的性能。

基于对亚苯基双苯偏三酸酯二酐的聚酯酰亚胺的合成与性能研究

随着柔性光电技术的快速发展,制备出具有优异综合性能的聚酰亚胺成为当前的研究热点。本工作采用自制的对亚苯基双苯偏三酸酯二酐和三种含不同取代基团的4,4′-二氨基二苯基甲烷进行反应,制备了三种聚酯酰亚胺树脂,表征了树脂的热性能、溶解性能、力学性能、光学性能。研究发现:对亚苯基双苯偏三酸酯二酐和2,2′-二(三氟甲基)-4,4′-二氨基二苯基甲烷制备的聚酯酰亚胺薄膜,具有较高的玻璃化转变温度和良好的可见光透过率,有望应用于柔性光电领域。

指数有界双连续n阶m次积分C群的指数公式

利用经典算子半群理论中的研究方法,基于指数有界双连续n阶m次积分C群和预解式的定义,给出指数有界双连续n阶m次积分C群与其预解式间积分的表示关系,得到指数有界双连续n阶m次积分C群的指数公式,从而推广了n阶m次积分C半群的相关结果,丰富了算子半群理论的研究内容.

基于双层规划的页岩油勘探开发投资决策优化方法研究

页岩油作为未来最具有发展前景和最现实的石油接替资源之一,其能否实现规模效益化开发事关能源安全生命线,国内石油企业对页岩油的勘探开发投资力度前所未有。针对页岩油勘探开发投资决策优化问题,考虑到集团公司和各油田分公司共同参与、分散决策、利益诉求不同等特点,提出利用双层规划理论与方法对投资决策问题进行建模:上层规划以经济效益、环境效益和社会效益最大化为目标,获取整体效益最大化;下层规划以利润最大化为目标,获取各油田分公司的最大经济效益。基于模型特点,引入交互式决策方法,设计了基于满意度的交互式迭代算法,并通过算例证明了模型的有效性和可行性,最后进行了基于满意度、目标权重和置信水平的灵敏度分析,解决模型中含有影响模型解的参数问题。研究结果表明,在集团公司和各油田分公司上、下级双重决策作用机制下,所提出的模型可以有效地处理模拟和优化投资过程中以模糊数和随机变量表示的多个不确定性,集团公司总体满意度和油田分公司满意度都有所提升,并且上、下层满意度的差距得以缩小,意味着在保证分公司经济利益的同时,还减少了环境污染,提高了系统整体效益。

镁铁—超镁铁质岩浆中铂族元素的富集机理:综述与实例

目前陆地上可利用的铂族元素(PGE)资源主要来自与镁铁—超镁铁质岩浆密切相关的岩浆硫化物矿床。岩浆硫化物矿床成矿理论关注的一个重要问题就是镁铁—超镁铁质岩浆中PGE的富集机理。经典成矿理论认为,由于PGE在平衡的硫化物熔体与硅酸盐熔体之间具有极高的分配系数(10^(5)~10^(6)),PGE富集成矿主要与成矿体系中硅酸盐熔体与硫化物熔体的质量比有关(R-factor)。但是近些年来,许多新的实验岩石学结果和天然矿石样品纳米尺度PGE赋存状态的观测结果对这一经典理论提出了挑战。本文列举了一些相关的研究实例,显示硅酸盐熔体中的PGE纳米颗粒可以被硫化物或铬铁矿机械捕获、并通过定向附着生长、聚集、粗化和融合,最终形成纳米颗粒集合体和纳米合金。另外,岩浆中半金属元素(TABS,即Te、As、Bi、Sb、Sn)和Se可以与PGE优先形成各种互化物,从而富集于砷化物、铋化物、碲化物或硒化物中,而非硫化物中。因此,镁铁—超镁铁质岩浆体系中PGE的富集可能不仅受其在硫化物熔体中极高的分配系数控制,一些物理过程导致的PGE分配以及半金属元素对PGE的富集作用也不容忽视。由于矿石中的铂族矿物一般为纳—微米级,采用聚焦离子束(FIB)和高分辨透射电镜(HRTEM)、纳米二次离子质谱技术(Nano-SIMS)和原子探针(APT)等先进的微区分析技术对矿物相中PGE的赋存状态进行深入研究,有望获得PGE富集机理的新认识,并不断完善和发展经典的岩浆硫化物矿床成矿理论。

达斡尔族《莺莺传》与《满汉合璧西厢记》关系考述

文章介绍了达斡尔族《莺莺传》作者及其抄本的情况,考证了达斡尔族《莺莺传》与《贯华堂第六才子书西厢记》、康熙四十七年(1708)刻本《精译六才子词》、康熙四十九年(1710)刻本《满汉合璧西厢记》、巴伐利亚国家图书馆藏本《满汉合璧西厢记》、蒙古文译本《西厢记》的关系,认为达斡尔族《莺莺传》来源于康熙四十九年(1710)刻本《满汉合璧西厢记》,进一步比较了达斡尔族《莺莺传》与《满汉合璧西厢记》的关系。敖拉·昌兴的《莺莺传》说明了达斡尔族与满族、汉族存在着复杂的多层次文化交流关系。

考虑多编组的城轨列车跨线运营开行方案研究

随着城市轨道交通网络化进程不断加快,传统的单线独立运营模式已经难以满足乘客多样化的出行需求,以跨线运营为代表的网络化运营模式成为城市轨道交通的发展趋势。为不断提升跨线运营的服务水平,针对在跨线运营模式下因列车服务水平不同导致的运能利用不均、跨线列车和非跨线列车满载率差异过大的问题,构建考虑多编组的城轨列车跨线运营开行方案双层规划模型。上层模型在考虑乘客对跨线列车选择偏好的基础上,以乘客出行时间节省量和企业运营收益最大为目标,以列车开行频率和跨线列车折返站为决策变量;下层模型以跨线列车与非跨线列车间满载率均衡为目标,以列车编组数为决策变量。设计“内罚函数+枚举法”并利用MATLAB编程求解最优列车开行方案。算例结果表明:在“多编组、跨线运营”下,上、下行方向跨线列车与非跨线列车平均满载率之差分别减少7.3%和28.1%,列车满载率均衡性优化率为52.1%,跨线列车的最大满载率从120%降为114%。上述结果说明“多编组、跨线运营”可提高列车间满载率均衡性,使得运能利用更加均衡,缓解跨线列车超载现象,提高乘客的乘车体验。

峨山彝族毕摩经籍绘画图像考

彝族是一个历史悠久的民族,峨山作为我国第一个彝族自治县,是历史上彝、汉民族大融合的中心地带。毕摩经籍绘画作为彝族原始宗教的典型文化遗存,是彝族文化至关重要的组成部分。毕摩(祭司)对彝族先民的生产生活和精神世界具有重大的影响,峨山彝族毕摩经籍绘画是《峨山百乐书》的插图,再现了昔时峨山物质文化生活,是彝族古老的传统绘画。毕摩经籍绘画体现着彝族原始宗教信仰中“万物有灵”多神崇拜观念,包括对火的自然崇拜、以虎为代表的图腾崇拜及祖先崇拜。

跨界民族音乐视域下彝族毕摩音乐文化研究述要

国内对彝族毕摩(或呗耄)音乐文化的研究文献,主要有汉文、彝文及翻译文献。汉文文献主要涉及到毕摩相关综合研究、跨界民族研究、跨界民族音乐研究三个方面。其中,关于彝人毕摩的相关记载和研究较为丰富,研究视角主要涉及到毕摩职能、毕摩执仪过程中的性别角色构建、毕摩文化符号与彝文化教育等毕摩与其共生文化的研究以及跨界民族研究等方面。彝文以及翻译文献的数量也非常丰硕且自成体系。在国际部分,越南学者的研究集中于倮倮人社会文化、倮倮人的铜鼓等方面;以法国传教士为代表的其他国家学者,主要是记录、研究彝族早期的文化和语言,对于“瞄比萨/西玛朗”研究的文献极少。整体来看,国内外学界现有研究主要为彝文化综合研究,对彝文古籍的翻译整理较成熟,对彝人毕摩(或呗耄)音乐文化体系性的研究成果,在目前收集到的资料中尚未发现。

催化剂在双氟代磺酰亚胺钾合成中的应用

主要介绍催化剂在双氟磺酰亚胺钾合成中的应用。通过在双氟磺酰亚胺钾中添加特定的催化剂,使双氟磺酰亚胺钾在合成中可以不使用氟化氢,从而获得一种纯度高、收率高、工艺简单、环保性高、无氟化氢产生、危险系数低的双氟代磺酰亚胺钾的制备方法。

半二面体群上的三度连通边传递双凯莱图分类

如果一个图Γ存在半正则自同构群H,且H作用在图Γ的点集上有两个相同长度的轨道,那么称图Γ为群H上的双凯莱图。双凯莱图的对称性的研究是代数图论中重要的研究课题。利用三度四循环图的结构,对半二面体群上三度连通边传递的双凯莱图进行了研究,给出了这类双凯莱图的完全分类。

一种双种群进化规划算法

在分析了导致进化规划算法早熟原因的基础上,提出了一种新的双群进化规划算法.在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力.通过子群重组实现子群间的信息交换.对该算法性能进行的理论分析以及基于典型算例的数字仿真均证明该算法具有更好的性能.

一种双种群差分蜂群算法

人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高.

基于改进粒子群优化算法的矩形Packing问题

针对具有NP难度的矩形Packing问题,提出一种带变异算子的双种群粒子群算法,该算法将粒子群分为2个不同的子群,使种群在全局和局部都有较好的搜索能力。通过子群重组实现种群间的信息交换。同时在算法中引入变异算子,对产生的局部最优解的邻域进行搜索。实验结果表明,该算法是一种求解矩形Packing问题的高效实用的算法。

基于单纯形法的双群人工鱼群算法

针对基本人工鱼群算法中人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集的不足,提出了一种基于单纯形法的双群人工鱼群算法。在该算法中,两个不同的子群并行游动,通过子群重组进行子群间的信息交换,实现鱼群在解空间的探索和搜索能力,然后通过单纯形法进行局部再搜索。基于典型的函数和实例测试验证,表明该算法收敛速度快、精度高,具有更好的性能。

用双种群进化策略算法求解复函数方程的根

分析了导致进化策略早熟收敛的原因,提出了一种新的双种群进化策略算法,进化分别在两个不同的种群间并行进行,两个种群采用不同的变异算子。将该算法用于求复函数方程的解,该方法具有计算精度高、自适应性强等特点,最后的实例表明该算法优于传统的迭代法、下山法等方法。其目的为求复函数方程的根给出一新算法,该算法在科学与工程计算中有着重要地应用。

双种群差分进化规划算法

标准差分进化算法(SDE)具有算法简单,控制参数少,易于实现等优点。但在难优化问题中,算法存在收敛速度较慢和容易早熟等缺陷。为克服此缺点,提出一种改进算法——双种群差分进化规划算法(BGDEP)。该算法将种群划分为两个子群独立进化,分别采用DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin版本生成变异个体。每隔δt(取5～10)代,将两个子群合并为一个种群,再应用混沌重组算子将之划分为两个子群,以实现子群间的信息交流。在双种群协同差分进化的同时,应用非均匀变异算子对其最优个体执行进化规划操作,使得算法具有较快的收敛速度和较强的全局寻优能力。为测试BGDEP的性能,给出了4个30维benchmark函数优化问题的对比数值实验。结果表明,BGDEP的求解精度、收敛速度、鲁棒性等性能优于SDE、双种群差分进化(BGDE)和非均匀变异进化规划(NUMEP)等4种算法。

装卸一体化车辆路径问题的自适应并行遗传算法

为了同时实现总配送成本最低、车辆行驶距离最短、车辆数最小等目标,综合考虑车辆指派成本及运输路径成本,建立了装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种自适应并行遗传算法。算法以C-W节约法为基础,设计了三种基于双重需求的启发式种群初始化方法,缩小搜索空间并优化初始解;引入多样性种群和高质量种群的双种群并行策略,实现深度与广度的同步搜索;设计自适应交叉变异操作,改善高质量种群个体搜索停滞,并针对全局最优个体采用特殊变异的后优化操作以进一步提高全局优化性能。采用标准数据集作为算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。