惯性权重是微粒群算法(PSO) 的重要参数, 它可以平衡算法的全局和局部搜索能力的关系, 改善算法的性
能. 对此, 提出一种基于强化学习的适应性微粒群算法(RPSO). 首先将不同惯性权重调整策略视为粒子的行动集合;
然后通过计算??函数值, 考察粒子多步进化的效果; 进而选择粒子最优进化策略, 动态调整惯性权重, 以增强算法寻
找全局最优的能力. 对几种经典函数的测试结果表明, RPSO 能够获得良好的性能, 特别是对多峰函数效果更加明显.

提供以下功能： 快速和并行的遗传算法实现（它在几秒钟内解决了 N=255 的 N Queens 问题）。对于基准查看此文件的基准部分。 根据内置的世代，可定制的突变和选择率具有常数、线性和二次函数（您可以通过MutationRate和SelectionRate特征实现自己的函数）。 可自定义的个体年龄不适合度，没有不适合度，线性和二次不适合度根据个人内置的代数（您可以通过Age特征实现自己的年龄函数）。 AccumulatedRoulette和内置选择函数（您可以通过 trait 实现自己的选择函数Tournaments）。CupSelection SingleCrossPoint,MultiCrossPoint和UniformCross内置的交叉函数（您可以通过Crossovertrait 实现自己的交叉函数）。 许多内置的生存压力功能。SurvivalPressure您可以通过trait实现自己的生存压力函数。 Niches内置PopulationRefitness功能。您可以通过 trait 实现自己的人口适应功能PopulationRefitness。 等等

2022河南毕业班适应性测试数学16题.pdf，这是一份不错的文件

针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题，提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法（AS-UWSN）。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群，以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子，每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径，迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明，在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。

线阵CCD图像特点及识别算法适应性研究.doc

分析了MEMS微惯性姿态系统温度及载体运动等环境因素对MEMS惯性传感器的影响和姿态系统的关键技术;针对MEMS惯性器件的热环境优化,建立了基于有限元分析方法的热分析模型,仿真分析了散热设计方案,基于微惯性姿态系统样机,试验验证了散热设计的有效性;针对MEMS惯性传感器误差的强非线性特性,建立了全温范围分段线性误差补偿模型,改进了误差标定方法,有效提高了MEMS惯性器件的精度;分析了微惯性姿态组合算法的适用性条件,优化设计了基于载体飞行状态的微惯性姿态系统姿态滤波的约束条件。转台试验和飞行试验充分验证了环

偏振扫描仪(POSP)是一台分孔径、分振幅同时偏振测量的遥感器。简要介绍了POSP的光机系统设计以及部分指标要求。为保证测量精度,针对仪器在运输与发射阶段力学以及在轨运行的热环境,对POSP光机进行了环境适应性设计与分析,并通过热真空与鉴定级力学试验进行验证。试验结果表明,仪器的基频约为110 Hz,各阶模态与仿真结果基本吻合,整机强度和刚度满足要求;热真空试验后,仪器遥感测量输出正常,光机各部组件工作正常。在热、力学试验前后分别进行了整机性能测试,结果显示试验前后视场重合度均大于90%,偏振精度优于0.5%。该仪器具有良好的空间热以及力学环境适应性,满足仪器地面和在轨稳定、可靠的工作需求。

分析产品在各种恶劣环境条件下可能出现的不良现象，并对这些现象可能导致的结果进行了论证，给出了避免出现不良后果的解决方案.

机载电子设备环境适应性设计,保证电子设备能够在恶劣的环境下正常可靠的工作，对各种环境下可能产生的后果进行了分析，并提出了解决办法。

作为生命的基本功能单位，细胞是生物学上简单的结构。 即便如此，作为数十亿年自然进化的结果，细胞已经具备了一些吸引人的生物学特性，使它们能够抵御外部损伤并抵抗生物噪音，适应不同的环境条件并推断其环境状态做出明智的决定。 此外，完全分布式的自治和自组织也可以从细胞群体基于简单规则的相互作用中产生，这使得它们能够高效地利用有限的环境资源，以共存和共同进化。 一种称为吸引子选择的大肠杆菌（E.coli）细胞适应性行为所固有的生物学机制，它可以诱导细胞基因网络动态适应其遗传程序以适应环境条件的变化。 大肠杆菌细胞通常更愿意切换到稳定的遗传程序，即选择适应性吸引子，以便在环境条件（如营养物质）发生变化后在新的外部环境中更好地存活（产生更好的代谢表型）。 这种吸引子选择机制启发了简单的鲁棒性和分布式解决方案。 从蜂窝吸引器选择到交通网络的自适应信号控制。 科学报告, 6, 23048; doi: 10