简介：摘要：随着经济和各行各业的快速发展，我国水资源总量在全球水资源中位居第一，并作为占比重最大的清洁能源被大力开发利用，但是水资源在时空上分布不均造成了水资源整体利用率较低的局面．充分利用水资源发挥其作为调峰电源的优势显得尤为重要．跨流域调水工程是把来水丰富且有富余的地方水资源引到水资源匮乏的地方利用，针对单一流域梯级水电站丰水期弃水，枯水期发电量低、调峰调频效益差等问题实现水资源在不同时空上的再配置，提高水资源的利用率，也带来能源互补上的发展效益．研究梯级水电站群补偿调度，对充分利用水资源和提高水电站群整体调节能力具有重要意义．

简介：【摘要】随着我国民航事业的快速发展，新监视系统的研发与应用已是必然趋势。本文首先对多点定位技术 MLAT 与其他监视技术进行了比较，说明了多点定位技术的优势，并对其最具代表性的两种算法 Taylor 算法和 Chan 算法进行了深入研究以及仿真对比分析，提出了一种约束初值高精度迭代目标定位算法或者称为协同算法，即把 Chan 算法得到的初始解应用于 Taylor 算法，从而得到精度更高的目标位置。

简介：摘要：当前，计算机技术被广泛应用于社会生活中的不同领域，在社会生活中的重要性日益凸显。编程软件是计算机技术的核心内容，当计算机编程频率上升时，计算机的效率也将随之上升，而数学算法与编程密切相关。因此，本文基于计算机编程的研究，探究出数学算法的优化方案，最终推动计算机技术的进步。

简介：摘要电动汽车及其相关技术是目前汽车行业的研究热点。电动汽车的能量储存在动力电池中，无法直接测量，而电池能量状态的影响因素众多，很难估计准确，从而使电动汽车续驶里程估计不准。本文针对电动汽车各种使用条件，考虑了温度、电池耐久性、 和电流因素对电池产热的影响，分析了产热比例。

简介：摘要：文章分析了算法对程序时间和空间方面的的性能优化。在软件开发过程中，算法发挥着至关重要的作用，可以为程序的性能方面奠定基础。针对计算机科学领域内的一些问题，可以通过算法对其进行总结和归纳，尽可能使用数学方式计算。 作为一种算法思想，在解决一些实际应用方面的问题，一个优秀的算法可以大大提高程序的速度，大大提高用户体验。在软件开发的过程中借助算法可以对编程过程进行优化，使程序更为简便，发挥出算法的基础价值。

简介：摘要 ：根据理论公式分析了影响相控阵天线波束跃度的关键因素，并对在工程应用中两种波束控制量化算法进行了仿真对比，结果表明在量化波束控制移相码的过程中将阵元位置信息代入解算，可降低误差达到减小波束跃度的目的，使相控阵天线波束扫描特性得到提高。

简介：摘 要：海上兵力投送装载过程中，如何合理分配装载泊位，使整个装载任务在最短时间内完成是部队制定装载方案时需要解决的一项重要难题。根据泊位装载配置特点和要求，运用运筹学理论构建装载泊位分配模型，并运用递归算法和计算机编程软件工具对模型进行求解，能够有效提高海上兵力投送泊位装载方案制定的时效性和科学性。

简介：摘要：为降低网络运营成本，可通过传统算法改进方式，提出切换自优化算法。基于此，本文先分析了异构网络架构的安全性，随后，探讨面向5G的异构网络切换自优化算法运行模式，具体如下。

简介：摘要：为了 防止因过度开采造成的地质灾害和水资源短缺等问题出现。 本 文在分析了经典 PSO 算法 和 SVM 理论知识的基础上，建立了 W-PSO优化的 SVM 时间序列预测模型。

简介：摘要：目前，我国农业用水短缺现象严重，农业灌溉面临严峻危机，合理地对灌溉水资源进行调度配置，有助于调节水资源供需矛盾，保障经济持续健康稳定地发展。针对灌区农业灌溉用水利用效率低下、灌溉时间集中、水资源短缺等问题，构建基于遗传算法的水资源优化配置模型，通过选择、交叉、变异，对灌溉方案不断进行优化。并在宁夏农场渠20个取水口进行验证和应用，结果表明：模型将总灌溉时间从147615分钟降低至120993分钟，提高灌溉效率18.04%，优化效果显著。

简介：摘要：在当前电力体制改革的背景下，各发电企业不断推进大数据、人工智能等技术与传统电力业务的深度融合，以进一步提升竞争力。本文针对电力系统燃煤机组经济负荷优化分配问题，引入樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm ,SSA）。应用结果表明，樽海鞘群算法能有效进行负荷分配，并具有较高的实用性。

简介：摘要：相较于因特网，电力通信网络承载着电网协调控制、负荷切换控制、连锁故障预警、系统解列等实时控制业务，这类型业务对带宽、时延等都具有明确要求，因此需要提升电力通信网络的业务数据质量，保证网络运行稳定有效。而电力通信网络的路由规划是保证网络性能的主要方向，目前大部分通信网络路由采用的是最短路由算法。网络链路是根据链路传输容量、链路状态、队列延时进行加权的，最短路由算法就是寻找到包括指定源和目标节点的最小成本路径。

简介：摘 要 介绍了逐步回归统计模型建立的步骤，指出了计算过程中存在的问题，针对存在的问题进行了分析，并提出了优化该问题的方法，最后通过 VB 6.0采用优化算法编程完成了大坝变形监测逐步回归统计模型建立，并将该程序应用于丹江口大坝 1975-1981年间变形监测资料的数据处理，建立了逐步回归统计模型，验证了优化算法的正确性。

简介：摘要：如今，在教学中培养和提升学生的计算思维已成了教学中的重中之重。本文主要通过在“百钱百鸡问题”的教学中引导学生对枚举算法进行优化和完善来提升学生的计算思维，并迁移到类似问题中，提高学生解决问题的实际能力。

简介：摘要目的探讨三维后装治疗计划中一种逆向剂量优化算法(GBPO)的实现方法和结果。方法GBPO使用标准的二次目标函数，优化代码基于LBFGS算法。回顾性选择了7例使用不同施源器治疗的宫颈癌患者和15例使用了三管施源器治疗的宫颈癌患者，先用等剂量线定性评估GBPO计划的质量，然后统计剂量体积直方图(DVH)参数(CTV D100%、V150%，危及器官D0.1cm3、D1.0cm3、D2.0cm3)，评估GBPO计划、IPSA计划和Graphic计划之间的差异。结果对于使用不同施源器的7例患者，GBPO都可以优化出适形的剂量分布，GBPO计划、IPSA计划和Graphic计划之间靶区和危及器官的DVH参数相近。对于使用了三管施源器的15例患者，GBPO计划和IPSA计划之间DVH参数也相近，GBPO计划和Graphic计划之间危及器官DVH参数也相近，但是GBPO计划CTV的D100%高于Graphic计划(P<0.01)，V150%低于Graphic计划(P<0.01)。结论采用逆向剂量优化算法GBPO制订的计划在靶区覆盖和危及器官保护方面与IPSA计划相似，GBPO可集成在三维后装治疗计划系统中。

简介：摘要：

简介：摘 要：针对磁计量仪器故障模式多样的特点，提出了一种基于改进的贝叶斯优化算法的故障模式聚类分析方法。该算法通过将免疫算法选择优良个体方法与先验信息运算算法这两种方法相结合对贝叶斯优化算法进行改进，既提高了优良种群的多样性同时又避免了信息浪费，从而综合提高了算法的全局性和快速收敛性。在理论上对贝叶斯优化算法在故障模式分析的应用进行了研究。

简介：摘 要：针对电子战武器系统故障模式多样的特点，提出了一种基于改进的贝叶斯优化算法的故障模式聚类分析方法。该算法通过将免疫算法选择优良个体方法与先验信息运算算法这两种方法相结合对贝叶斯优化算法进行改进，既提高了优良种群的多样性同时又避免了信息浪费，从而综合提高了算法的全局性和快速收敛性。在理论上对贝叶斯优化算法在故障模式分析的应用进行了研究。

简介：【摘要 】 在 Linux实时进程调度算法中 ， RM算法是一种针对任务周期的长短来确定优先级调度算法 ， EDF算法是以最后期限的顺序来指定优先级的动态调度算法 ， 这两种算法在 Linux内核调度算法中都得到广泛应用。在深入分析以上两种算法优缺点的基础上 ， 提出将两种算法优点合并 ， 根据进程的重要程度和紧急程度来选择确定进程调度的优先级 ， 得到一个新的高效 RAD( Rate And Deadline) 算法。

简介：摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，电力系统无功优化可以改善电网的无功分布，有效地降低网络有功损耗，保证经济效益。针对粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在物种多样性下降和易于陷入局部最优的问题，提出含扰动的改进吸引排斥粒子群算法。该算法通过对物种多样性和迭代次数进行判断，优化速度更新公式和位置更新公式，较好地克服传统粒子群算法在电力系统无功优化问题中存在的不足，通过对ＩＥＥＥ－１４节点系统进行仿真验证，验证提出的算法可以更好地降低有功损耗，证明该方法的有效性。