小生境

摘要： 磁耦合谐振式无线电能传输系统中,当耦合系数较大时系统将发生频率分裂现象导致输出功率降低。采用软件调频的输出控制可以稳定输出性能。然而输出功率是一个极值个数和半径都可变的多峰函数,因此需要改进标准人工蜂群算法以搜索所有极值。首先通过系统模型的分析,说明频率分裂现象的影响和多峰搜索的必要性,提出一种原边控制方法,得到输出性能的函数。然后提出3种策略对标准人工蜂群算法进行改进,包括采用正交生成法改进了食物源的分布;采用比较父代与子代之间的欧式距离选择食物源,避免漏峰;通过对适应度排序确定个体增量动态地缩小小生境的范围。最后搭建了一个两线圈无线电能传输系统,通过计算和实验证明,改进的人工蜂群算法收敛速度快、优化精度高,在保证传输效率的前提下,能够提高并稳定系统在过耦合状态时的输出功率。

摘要： 设计基于机器视觉技术的船舶智能导航系统,有效规划船舶路径,避开障碍物,实现船舶智能导航。该系统利用CCD摄像头拍摄船舶航行环境信息,利用机器视觉图像采集模块采集并处理环境信息,提取导航需要的信息;核心控制器利用基于小生境粒子群优化的多路径规划算法,设计导航路径,并传输至控制电机驱动模块与舵机控制模块;舵机控制模块接收导航信息后,精准调整舵机角度,控制船舶航行方向。通过电机驱动模块为船舶电机提供可靠的驱动电路,令船舶按照指定速度航行;利用电源模块为整个系统各模块提供可靠电源电压;无线通信模块依据控制器局域网络总线,为整个系统提供信息传输服务。实验证明:在不同障碍物数量时,该系统均可有效规划多条船舶航行路径,实现船舶智能导航;在不同发送速率与波特率时,该系统均可成功传输信息,且信息传输完整性较优。应用该系统后,可有效降低船舶舵角,提升船舶航行稳定性。

摘要： 为探究喀斯特小生境类型对土壤团聚体稳定性影响,揭示小生境土壤团聚体主要失稳机制,选取研究区内石缝、石沟、石槽、石土面和土面5种典型小生境为研究对象,采用干筛法、Elliott湿筛法和Le Bissonnais法测定土壤团聚体稳定性。结果表明:湿筛后,团聚体分布以水稳性团聚体(WR;)为主,含量在81.26%以上,团聚体破坏率(PAD)介于8.93%—17.39%之间,平均重量直径(MWD)在1.94—2.85 mm间,均小于干筛,团聚体稳定性表现为石槽最好,土面最差,石土面次之。LB法处理后,MWD值变化趋势为慢速湿润(SW)>预湿润后扰动(WS)>快速湿润(FW),即小生境土壤团聚体最大破坏机制为大雨或暴雨时快速湿润FW产生的消散作用,团聚体稳定性同样以石槽最好,土面最差,石土面次之。相关性分析显示,LB法测定的MWD均与湿筛法的WR;呈显著正相关,与PAD呈显著负相关,即LB法和湿筛法具有良好的相关性,LB法用于测定喀斯特地区土壤团聚体稳定性是可行的(P<0.05)。LB法FW处理的MWD值与有机质呈显著正相关,即有机质对团聚体稳定性有重要影响;全氮、全磷、全钾与WR;、SW处理的MWD值呈显著正相关,与PAD呈显著负相关,即稳定的团粒结构对养分蓄积有正向效应(P<0.05)。综合不同测定方法的结果表明,土面、石土面易造成土壤流失,应加强雨季对喀斯特生态脆弱区土面、石土面小生境的防护。

摘要： 配电网重构属于复杂的多目标、多约束非线性组合优化问题。基于Pareto多目标优化理论,本文对应用于配电网重构的小生境遗传算法作了改进,并将改进后的算法对一个实际配电网络进行算例分析与验证。结果表明算法具有实时性、高收敛速率和强全局稳定性的优点。

摘要： 【目的】为探究喀斯特森林植物叶片功能性状对不同小生境的响应,阐明喀斯特森林植物在严酷生境下的生存策略。【方法】以10种典型喀斯特森林植物为研究对象,基于其生长的小生境类型(土面、石面和石沟),对其植物叶片的叶面积(LA)、叶厚度(LT)、比叶面积(SLA)、叶片含水量(LWC)、叶密度(LTD)和叶干物质含量(LDMC)结构型性状,以及净光合速率(P_(n))、蒸腾速率(T_(r))、气孔导度(G_(s))、胞间CO_(2)浓度(C_(i))、水分利用效率(WUE)和羧化效率(CE)功能型性状进行了研究。【结果】不同生活型植物,常绿乔木的LDMC与LTD较落叶乔木和常绿灌木均显著偏高(P石沟>土面;G_(s)、T_(r)、WUE均为石沟>石面>土面,而P_(n)、C_(i)、CE则均表现为土面>石面>石沟。【结论】在土面生境中,植物生长所需水分和养分等资源供给稳定,对外界资源竞争压力较小,具有较高的SLA和LWC以及较低的LDMC、LT和光合能力,因此植物自身抗逆性、资源获取与保持能力相对较弱,趋向于生长缓慢、资源竞争力弱的生存策略;石面生境严苛,资源竞争压力大,其LDMC和光合能力均相对高于土面植物,而SLA、LWC及LA则反之,因此其抗逆性及资源获取与保持能力强于土面植物,趋向于生长缓慢、资源竞争力强的生存策略;而在石沟生境中,生存条件相对较好,植物LDMC、LT、LA及光合能力均强于其他生境植物,且SLA则相对较低,因此植物抗逆性、资源获取与保持能力相对较强,趋向于生长快速、资源竞争力强的生存策略;常绿乔木位于叶经济谱“慢速投资收益性”一端,常绿灌木位于“快速投资收益型”一端,而落叶乔木则位于两者之间属于中间型。

摘要： 将小生境技术和聚类思想引入MOEA-D算法,用于改进种群替换中子代的优化问题,具体做法是:首先将子代种群通过小生境技术划分为若干个小种群,在每个小种群中利用聚类方法选择或剔除个体,然后将得到的子代和原父代合并作为下轮算法的父代种群.通过测试函数对改进算法进行了数值试验与性能测试,并与其他算法进行了比较.结果显示,改进算法可在一定程度上提高最优解的分布性.

摘要： 迁徙的海龟背负着一个由海洋微小生命组成的小世界。这些搭乘海龟"顺风车"周游世界的小"乘客"小到可以在沙粒之间生存,小到肉眼很难觉察到它们的存在。一只海龟的壳上可以携带多少个这样的小小"搭便车者"?海龟如何将它们运送到大洋彼岸,让原本生活在某个特定小生境里的生命遍布于世界各个角落?

摘要： 信息安全保障对于电力信息物理系统安全稳定运行至关重要,其关键在于对电力信息物理系统进行全方位实时监控,并对采集到的海量监测数据进行分析以做出准确的安全风险评估结果.作为用于模式分类的进化算法,基因表达式编程(gene expression programming,GEP)算法由于其可以执行全局搜索而受到广泛关注,但其在高维度数据集下的运算极为耗时.针对上述问题,提出了一种基于小生境提高样本多样性的改进基因表达式编程算法用于电网信息安全风险评估,该算法首先利用粗糙集的思想,通过分辨函数求解最优属性对数据样本进行约简,再利用小生境模型提高约简样本个体的多样性以加快GEP算法运算的收敛速度,进而通过遗传算法实现全局搜索并得到安全风险等级评估结果.仿真实验表明,与传统的安全风险评估算法相比,提出的改进GEP算法具有较高的属性约简率和全局收敛率,可以快速实现海量监测数据下的电网信息安全风险评估.

摘要： 将小生境技术和适应度共享思想引入DE算法中,用于改进种群替代中子代选择的优化问题,具体做法是:首先根据DE算法中的变异、交叉及选择操作得到子代种群,其次将这些子代种群通过小生境技术划分为若干个小种群,并在每个小种群中利用适应度共享方法选择或剔除个体,最后将得到的子代和原父代合并作为下轮算法的父代种群.通过测试函数对改进算法进行了数值试验与性能测试,并与其他算法进行了比较.结果显示,改进算法可在一定程度上提高最优解的分布性.

摘要： 为了解决多模态优化问题,对郊狼优化算法进行研究,提出了一种基于确定性拥挤的多模态郊狼优化算法—DCCOA.将小生境技术的确定性拥挤方法引入郊狼优化算法中,定义了新的郊狼进化机制,改进了郊狼群组文化趋势的计算方法.同时,为了更真实地模拟郊狼的种群生活,算法还定义了2只阿尔法郊狼并且采用了权重法更新郊狼的社会状况.最后将DCCOA与其它智能优化算法在多个典型基准函数上进行不同决策变量维数的多次对比实验.实验结果表明,小生境技术的引入进一步促进了算法在探索和勘探之间的平衡,提升了郊狼优化算法在多模态情况下的全局寻优能力,从而比原算法具有更好的收敛精度、更快的收敛速度和更强的稳定性.

摘要： 目的:对适用于特征选择的算法进行研究,有效提高文本分类精度和效率.方法:结合特征选择特点,以可拓理论为基础构造小生境量子粒子群算法,通过改进增强算法搜索能力,将不同的特征选择方法用于文本分类并进行比较.结果:实验结果表明,与IG、MI等方法相比,基于可拓小生境量子粒子群算法的特征选择在文本分类中取得了较好效果,算法的求解精度得到明显提升.局限:所提出的特征选择方法在时间效率上有待改善.结论:对量子粒子群算法的改进措施有效提高了算法的搜索能力,在特征选择的应用中达到较好的效果.

摘要： 小生境(niche)为干细胞生存、自我更新以及分化提供了相对稳定的微环境，这一微环境由和干细胞相邻的各种细胞、细胞外基质(extracellular mattix，ECM)以及多种细胞因子等构成。干细胞与niche各成分之间的相互调节实现自我更新和分化的平衡调控，其作用包括直接作用及间接作用两方面，一般认为，干细胞执行心脏修复的功能，需要一定数量的具有活性的干细胞作为基础。但是移植后的存活率极低。诱导MSC定向分化为心肌样细胞的研究取得了一定的进展，随着研究的深入，作用于此过程的的各种调控因子也相继被发现，使得MSC的研究实现重大突破并更好地应用于临床。

摘要： 针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点，对遗传算法中的遗传算子进行了改进，并提出梯度算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。就多峰函数优化易陷入局部最优解的问题，引入了小生境技术。分析结果表明，这种基于小生境的混合遗传算法既发挥了梯度算法局部搜索能力强的特点，又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点，使收敛性能大大改善，同时小生境技术的使用，避免了优化过程中出现局部最优解。具体算例表明该混合遗传算法是一种有效的结构优化方法。

摘要： 针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,对遗传算法中的遗传算子进行了改进,并提出最速下降法与遗传算法棚结合的混合遗传算法.就多峰函数优化易陷入局部最优解的问题,引入了小生境技术.分析结果表明,这种基于小生境的混合遗传算法即发挥了最速下降法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中出现局部最优解.具体算例表明该混合遗传算法是一种有效的结构优化方法.

摘要： 针对遗传算法在迭代过程中经常出现早熟、收敛速度慢、局部搜索能力差等缺点,对遗传算法中的遗传算子进行了改进,并提出最速下降法与遗传算法相结合的混合遗传算法.就多峰函数优化易陷入局部最优解的问题,引入了小生境技术.分析结果表明,这种基于小生境的混合遗传算法即发挥了最速下降法局部搜索能力强的特点,又结合了遗传算法全局搜索能力强的优点,使收敛性能大大改善,同时小生境技术的使用,避免了优化过程中出现局部最优解.具体算例表明该混合遗传算法是一种有效的结构优化方法.

摘要： 针对现有空间信息服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多目标优化策略,通过同时优化多个QoS参数,产生一组满足约束条件的Pareto最优解.针对多峰函数的多目标优化问题,采用基于改进密度聚类的小生境技术,保证了解的多样性.构建了模拟试验环境,验证了算法的可行性和效率.

摘要： 本文针对标准遗传算法的不足,借助最优保留策略对遗传算法中的变异算子进行改进,把生物学的基因突变的概念引入遗传算法中,提高了种群的多样性和全局收敛性能,避免了在进行过程中产生早熟现象.在此基础上,提出了一种小生境正弦遗传算法,并进行实例研究.结果表明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法地缺陷,而且稳定性也得到提高.

摘要： 进入21世纪以后,随着我国快速城镇化,城市绿化作为美化城市、调节环境、吸收CO2城市绿肺等功能日益突出.但是,随着城市绿化面积的扩大,各种绿化植物病虫害的发生日益频繁,严重影响城市植物的美观,同时也对改善城市环境产生一定影响.本文对绿化植物病虫害发生频繁的产生原因进行了分析,并提出一些措施,供城市管理工作者参考.建议严格执行检验检疫政策，在城市绿化病虫害的防治上，可以采用调节小生境的办法，控制各种病虫害的发生。也可以采用生物防治的办法进行治理。

摘要： 肠上皮是动物体自我更新最快的组织之一,3～5天便可从隐窝底部至绒毛顶端完成一次更新,这为科研人员研究成体干细胞提供了一种良好的模型.近年来,随着研究技术的进步,科研人员对肠上皮干细胞的认识越来越深入,但仍旧存在许多未解之谜.本文对肠上皮干细胞最新的研究进展进行综述.涉及肠上皮干细胞如何进行自我更新,干细胞的小生境在维持干细胞的存活及增殖分化中的作用,哪些信号通路参与干细胞的维持、迁移和分化,如何有效地体外培养肠上皮干细胞等内容.

摘要： 为寻求蚁群算法各参数的配置关系，本文采用正交试验优化配置算法的参数α0，β0，kα，kβ，分析了α0和β0，kα和kβ，α0和kα以及β0和kβ之间的交互作用对算法的影响，提高了算法的寻优性能。对不同规模的旅行商问题和车间调度问题基准算例进行求解，证明了本文采用的算法以及优化配置的参数能获得较优求解精度和收敛速度。

摘要： 提供了包含基因修饰的造血干细胞和祖细胞(HSPC)和/或基因修饰的间充质细胞的组合物，其中所述细胞含有包含转基因的载体，以及产生所述基因修饰的HSPC和基因修饰的间充质细胞的方法，以及治疗或预防癌症(例如转移)和神经变性病况、自身免疫病症和炎性病症的方法。

摘要： 本发明提供一种基于小生境差分进化算法的中值滤波方法，其特征在于，包括步骤：将待处理数据划分到一系列重叠的时空窗中；获取单个所述时空窗中的同相轴能量曲线，根据所述同相轴能量曲线的局部极大值获得同相轴位置；在所述同相轴位置处，通过所述小生境差分进化算法获得同相轴倾角及其相干值；根据所述同相轴倾角及其相干值筛选所述同相轴倾角；沿着筛选出的倾角依次进行中值滤波。本发明能同时获得所有交叉同相轴倾角的能力和真三维的特性使其能够获得更好的滤波效果。

摘要： 本发明公开一种混合卷积神经网络与小生境灰狼优化的人体动作分类方法，该方法首先对输入的视频帧生成动作库和局部时空特征，再借助时空特征从视频运动中检测兴趣点并对其提取深度卷积特征，然后用GWO算法获得CNN分类器最优的权重并利用反向传播算法训练多个CNN分类器，最后融合多个分类器的输出以纠正结果。本发明将卷积神经网络与灰狼优化算法相结合，通过训练具有梯度下降和全局搜索能力的CNN分类器来减少分类错误。本发明能够解决无约束视频中人体动作分类准确度不够高的问题，并提高分类性能，具有高度的鲁棒性与实效性。

摘要： 本发明涉及一种小生境遗传算法的单矢量水听器相干源快速方位估计方法，利用小生境遗传算法对求解过程进行优化，能够快速地求得全局最优解，利用方位的时间‑历程图对估计质量作出定性和定量的评价，既能够直观地根据时间‑历程图波动情况对计算结果的质量，即计算结果的置信度，作出定性的评价，也可以利用时间‑历程图的数字特征在数值上的大小对计算结果的置信度作出定量的评价；矢量z的引入给出了多变量小生境遗传算法的设计方案，在不增加算法复杂度的情况下将单变量小生境遗传算法拓展至多变量的情形。

摘要： 本发明公开了一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，包括下述步骤：S1.建立多目标函数，提出各种参数的指标为多约束条件，建立配料优化数学模型；S2.基于差值粒子群优化方法对多目标函数进行加权处理，将多目标模型转化为单目标函数的问题；S3.根据K均值聚类算法把种群分为K个聚类并确定聚类中心；S4.选择、自适应交叉、自适应变异和小生境淘汰操作；S5.判断是否满足终止条件得到最终配料的加入量。本发明针对配料优化中现存的多目标求解难和易陷入局部最优解等问题，对基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法中的多目标函数确定权值、小生境半径和交叉和变异算子这三个过程进行改进，并且有效显著提高配料比的准确度，节约成本。

摘要： 本发明公开了一种基于小生境遗传算法的环形张拉整体结构拓扑优化方法。该方法根据确定跨度、等分数以及每段节点数的环形张拉整体结构模型，以拓扑关系为控制变量，以环形张拉整体结构总质量达到最小为控制目标，并以预应力整体可行、成型态杆件不交叉、荷载态应力控制和位移限值为约束条件，结合小生境技术，搜索出拓扑关系的最优解。本发明可对任意跨度、任意等分数以及每段任意节点数的环形张拉整体结构进行拓扑优化，具有通用性强、所得结果用钢量低等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于改进小生境遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法。由多目标柔性作业车间所有工件的工序数据构建排产序列，以排产序列作为个体，并生成初代种群；计算个体的总目标函数值，用改进小生境法计算个体的适应度值；根据适应度值采用轮盘赌的方式选择出个体集合；实施遗传算法的交叉操作和变异操作；将获得的个体与本代种群中适应度值最高的个体组成新种群；重复步骤直到终止条件，输出末代种群中的最优个体，采用最优个体的排产序列安排加工处理，实现多目标柔性作业车间调度。本发明采用了改进小生境遗传算法处理生产过程中的调度问题，能够稳定地获得优质的调度结果，优化车间资源配置，从而提升车间的生产效率。

摘要： 本发明公开了一种基于小生境遗传算法的基坑栈桥排布优化方法，包括步骤：建立相邻单元数据库、单元尺寸数据库、出入口处单元数据库、必须单元数据库、必无单元数据库；随机生成初始父代种群P(t)，定义目标函数f和罚函数g，建立栈桥多目标优化的适应度函数F；根据各排布组合个体的适应度函数值F，生成组合N(t)；利用交叉、变异运算及小生境技术生成新种群PN(t)，并形成新的父代种群PNew(t)进入下一步迭代计算，直至达到预设的终止条件，得到栈桥优化方案。本申请通过设立目标函数和罚函数，并建立统一的适应度函数，利用遗传算法中的交叉、变异运算，通过迭代获取最优布设方案，为基坑栈桥布置提供科学、合理的优化方案。

摘要： 本发明公开了一种无需模式识别的小生境粒子群面波反演方法。本发明根据野外地震炮集记录获取研究区的实测面波频散曲线，结合地质资料建立反演初始模型，利用实测面波频散曲线确定面波行列式失配函数并作为目标函数，对目标函数进行反演并利用小生境粒子群算法搜寻局部最优值和全局最优值，输出每次反演的个体最优解组成模型解集后，确定理论面波频散曲线，并根据最短距离适配函数对模型解集进行筛选和升序排序，基于改进的基本顺序算法对筛选后模型解集进行聚类分析，根据给定的容许误差统计分析各聚类中的个体最优解，获取多个反演结果。本发明避免了对面波频散曲线的模式判断和求根计算，获取了面波反演的多解特征，具有良好的鲁棒性和适用性。

摘要： 本发明公布了一种利用小生境蚁群规划取药路径的方法。面向多类别售药机构，构建了取药路径规划模型；进而，考虑到取药路径规划问题的多模态特性，以最小化取药时间为目标，设计了一类小生境蚁群算法，用于寻优获得最佳取药路径。基于患者处方、售药机构的实际位置和存药量，采用所提方法可以在用户满意的时间内提供给用户最佳的取药路径，在满足用户取药实际需求的同时，提高用户满意度。