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基于遗传算法与方案优选的多目标优化模型求解方法_单宝英

为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m3,总产量达到8.667×107 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。

  • 2021-05-03
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一种基于OBJ三维模型纹理贴图的信息隐藏算法_任帅

为改进三维模型信息隐藏的鲁棒性,提出了一种基于OBJ(3D模型文件格式)三维模型纹理贴图的信息隐藏算法.选取三维模型贴图进行多元数小波变换;运用奇异值分解理论进行静态系数提取;利用三维Arnold置乱和纹理映射算法对隐秘信息和静态系数进行融合与正交投影.实验结果表明,算法能显著提高线框渲染、顶点绘制、面片挤出和剪切等攻击的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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电动汽车物流配送路径优化模型及求解算法_常乐

为了对电动汽车物流配送路径问题进行优化,建立多目标电动汽车路径问题模型,并设计一种具有处理多约束条件的改进非支配排序蚁群算法。首先根据电动汽车配送与燃油汽车配送的不同,综合考虑客户和运输商的不同利益及要求,以客户满意度最大、系统配送时间最短和运输成本最小为优化目标,建立带软时间窗的多目标混合车辆路径优化模型。其次,运用NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解,并考虑本模型约束条件多的特点,设计进行求解。随机生成算例进行实验,结果表明:构建模式可根据不同配送商提供不同优化路线,方便做出适合其发展的决策,提出的算法在求解问题中也具有较好的性能。

  • 2021-04-21
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基于改进宏观交通流模型的MPC算法设计_潘红光

为了得到稳定有序的道路交通流,针对高速公路系统,提出了一种基于改进宏观交通流模型的模型预测控制方法。考虑到由于匝道的流入和流出给交通流带来的不确定性,该方法以各路段的交通流密度和速度为控制目标。再以传统的宏观交通流模型为基础,改进得到一个宏观交通流状态空间模型。针对多变量和控制量约束的问题,设计了基于模型预测控制的交通流密度和速度控制器,以保证更好的控制效果。仿真结果表明,交通流的密度和速度最终趋于期望值,即该方法可有效避免交通拥堵。

  • 2021-04-23
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区块链数字版权应用

版权是知识产权的重要组成部分,与文化和创新有着天然的联系, 强化版权保护是推动我国建设创新型国家,由文化大国向文化强国转 变的关键所在。然而,随着自媒体时代到来,数字内容创作门槛逐渐 降低,网络文学、图片、音视频等数字内容爆发式增长,数字内容市 场迎来迅速繁荣的同时,版权侵权问题日益严重。海量的数字内容通 过当下的互联网生态环境快速传播,数字内容的“可复制、非独占性、 易篡改性”等“先天不足”问题,导致数字版权侵权行为无所不在, 网络著作权官司纠纷频发。网络转载、短视频、动漫、网络直播、知 识分享、有声读物、网络影视、网络文学、网络音乐等领域,以及电 子商务平台、应用商店、网络云存储空间等平台都是盗版侵权的灾区。

  • 2021-03-26
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基于图模型分割和大气光细化的天空区域去雾优化算法_陈燕

针对传统暗通道先验去雾算法在处理天空区域时效果存在偏差,且易出现大面积色块色斑、光晕等问题,提出了一种区分天空的改进暗通道先验去雾算法。通过图模型分割策略得到初始的分割结果,在此基础上建立区域合并准则生成完整的天空区域。在去雾过程中,从修正大气光值的角度出发,设计了2种大气光细化方法对天空区域进行自适应优化以克服传统暗通道方法的缺陷。实验结果表明,与暗通道先验去雾算法相比,本文算法可以有效消除色斑、光晕等现象,对天空区域的去雾效果有着显著提高。

  • 2021-05-06
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艾瑞咨询2020年面向人工智能新基建的知识图谱行业白皮书

新型基础设施建设是为加快国家规划建设推出的重大工程和基础设施建设项目,面向新产业、新业态和新模式,同时助力传统基础设施的智能化改造。新基建三大规划领域中,两大领域都直接提及人工智能:信息基础设施领域,人工智能与云计算、区块链一起被视为新技术基础设施;融合基础设施领域中,人工智能则被视为支撑传统基础设施转型升级的重要工具。新基建背景下,人工智能将迎来新一轮快速发展。

  • 2021-04-19
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vivo AI计算平台的监控高可用方案

vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座,是基于 Kubernetes 构建的容器平台,具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。VContainer 的容器集群有上千个节点,拥有超过 100PFLOPS 的 GPU 算力。集群里同时运行着上千个 VTraining 的训练任务和上百个 VServing 的推理服务。本文主要分享了 VContainer 的监控高可用方案的选型和部署实践,以及各种踩坑经验。

  • 2021-04-20
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