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考虑动态需求的外卖配送路径优化模型及算法_李桃迎

外卖业务模式高度复杂,现有文献中缺少针对外卖配送路径优化问题的研究.鉴于此,基于同时送取货VRP问题的求解策略,引入时间惩罚成本衡量外卖配送超出时间窗的情况,定义目标函数为外卖配送成本增量总和,包括新订单的固定配送成本、额外配送成本和时间惩罚成本之和.考虑随机参数对计算复杂程度产生的影响,设定配送区域范围,对新订单进行调度时,已指派但尚未完成的订单仍由原车配送,且将时间惩罚成本作为变动成本修正目标函数,直接去掉时间窗约束,降低算法求解难度.设计"商家-客户"配对策略,引入k-means对"商家-客户"进行聚类,同一类内设计"商家-客户"遗传算法,得到启发式路径优化方案.最后,采用随机模拟算法生成动态订单测试算例,通过R语言测试模型及算法的有效性.

  • 2021-05-07
  • 阅读801
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基于改进NSGA_算法的多级服务设施备用覆盖选址决策模型_宋艳

为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际应用。首次通过设计分段的染色体编码方式改进NSGA-Ⅱ算法提升运算效率以更好地解决多目标选址决策问题,将改进方法下得到的Pareto解分布与NSGA-Ⅱ算法下的仿真结果进行对比分析,结合设施点的部署策略得到不同的空间布局方案。证明了模型的可行性及改进NSGA-Ⅱ算法在解决设施点多目标选址决策问题时的有效性。

  • 2021-05-07
  • 阅读750
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基于XGBoost算法的用户评分预测模型及应用_杨贵军

【目的】基于用户网络评论构建有效的评分预测模型,挖掘用户消费行为特征。【方法】基于LDA模型,量化用户评论为主题特征向量作为解释变量,将用户评分作为被解释变量,采用XGBoost算法,并加入样本扰动和属性扰动生成多个模型进行集成,构建用户评分预测模型。【结果】针对某汽车门户网站的用户评论评分预测结果表明,该模型较好地揭示了用户对汽车商品的偏好。较逻辑回归、随机森林算法,其预测准确度分别高出13.73%、0.64%,且具有较高的计算效率。【局限】未融合其他方面的数据对用户行为特征进行更全面的刻画。【结论】将用户评论量化为主题特征向量,基于XGBoost算法能够准确、高效地预测用户评分。

  • 2021-05-07
  • 阅读865
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支_省略_法的农杆菌发酵过程混合建模与优化_邵玉倩

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机（least squares support vector machine,LSSVM）算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优；然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型；最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

  • 2021-05-07
  • 阅读767
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基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法_蒋冬婷

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.

  • 2021-05-07
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逃逸IE浏览器沙箱：在野0Day漏洞利用复现

它是一个存在于脚本引擎中的内存破坏漏洞。熟悉IE浏览器漏洞的同学应该知道，从2018年开始，黑客组织就一直在针对IE浏览器的一些脚本引擎漏洞发起攻击。微软在发现VB脚本引擎存在漏洞之后，索性将其在IE中默认禁用了。但是黑客的攻击并没有因此停止，紧接着他们又将攻击目标转向另外一个IE浏览器的老版本Java脚本引擎j.dll。

  • 2021-05-07
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Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法_王玲

本文针对响应变量取值为（0,1）区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法；然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点；最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。

  • 2021-05-07
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基于遗传算法_支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究_熊浩

为提高快速公交到站时间预测的准确性,提出应用以遗传算法参数寻优的支持向量机方法。将公交行程时间分为行驶时间和站台时间,用遗传算法训练参数,用支持向量机（SVM）进行学习和预测。利用上海某中运量公交线路11月的3天调查数据训练支持向量机模型,用另一天的数据进行验证。实验表明,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型跟实际更加匹配。

  • 2021-05-07
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