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模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究_李淑霞

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性（即权重）及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。

  • 2021-05-06
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基于模型有效性评价的主动队列管理算法_刘正飞

TCP/AQM系统是一多时滞回路耦合时变系统,源端传输控制协议（TCP）的拥塞控制机制也各不相同,因此其机理模型复杂.设计控制器所采用动态近似模型的参数变化范围很大,这对辨识算法提出了很高要求.本文先从模型误差分配方式这一新的角度对经典辨识算法进行了分析.然后运用新分析框架,结合TCP/AQM系统特征和控制要求,设计了一种基于模型有效性评价机制的辨识算法.该辨识算法能够对控制系数进行自适应调节,满足了主动队列管理（AQM）算法的设计需求.仿真结果表明,基于模型有效性评价机制的AQM算法,能有效应对时滞和不确定性带来的负面影响.与潜在标准化AQM算法相比,新算法在保持低排队时延和高效链路利用率方面取得了更好的平衡.

  • 2021-05-06
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基于CT非线性模型的水下目标跟踪算法比较_张晓娟

针对水下目标跟踪非线性跟踪精度问题,假设目标机动模型为恒转速运动模型,贝叶斯框架下,因扩展卡尔曼滤波跟踪方法进行模型在估计点的泰勒展开,忽略一阶以上高阶项,存在模型误差,比较了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波在高斯噪声干扰下滤波误差均方根,以及3种方法运行时间。仿真证明,非线性系统下状态维度为5,容积卡尔曼滤波跟踪的精度高于无迹卡尔曼滤波,无迹卡尔曼滤波高于扩展卡尔曼滤波。该研究为海上目标非线性测量系统提供仿真实例,为进一步滤波算法改进提供基础。

  • 2021-05-06
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一类流水线车间调度模型及其算法研究_张元康

研究以最长完工时间为目标的置换流水线车间调度问题。流水线车间调度问题,属于典型的N-P问题。首先,设计Makespan指标为目标函数；其次,利用Johnson法则针对两台机器的Flow Shop调度问题及相关算法,给出了第三种算法——关键工件法,用于求解最优加工顺序；然后,根据假设条件及题目内容,建立目标函数并得到其递推公式；最后,应用启发式算法,通过Matlab编程得到3种最优解。

  • 2021-05-06
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工业大数据技术在污水处理中的应用

大数据及人工智能工业节能，包括：供水、污水处理节能、空压机节能、工业及商业空调节能、蒸汽动力驱动等应用，这个项目是哈理工青岛校友会于忠清会长团队开发的，有核心技术，节能效果非常好，投入少产出大，国内没有第二家，具有独特性，并且符合国家大的战略方向：碳达峰、碳中和，市场空间巨大，有需求的校友可以联系合作开发市场，目前此项目由校友聚力平台协助推广！

  • 2021-05-06
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基于Logsitic回归模型和自_省略_密度聚类算法的分行业负荷增长规律_朱涛

电力企业营配大数据的持续积累为电力用户负荷发展规律的研究提供了良好的数据基础。传统分行业负荷特性研究方法在海量数据挖掘上存在一定局限性,且缺乏对用户负荷年度成长模式的研究。应用Logsitic回归模型自动识别电力用户的饱和水平值和增长速度,形成3项用户增长特性参数。应用参数自适应的密度聚类算法,分不同行业、不同规模搜索典型用户,获取增长特性参数的典型值,形成分行业分容量的典型负荷成长曲线。所提方法能够识别电力用户的负荷成长模式,降低数据维度,具备较好的大数据处理分析效果。最后对某沿海城市3万个电力用户进行模型验证,结果表明所提方法识别度较高,经挖掘得到的分行业负荷发展规律对负荷预测、电网规划有较强的指导意义。

  • 2021-05-06
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基于改进的迁移率模型的生物地理学优化算法_王雅萍

生物地理学优化（BBO）算法通过迁移和变异不断更新栖息地,以寻找最优解,其中迁移率模型的优劣会直接影响算法的优化性能。针对原始BBO算法采用线性迁移率模型适应性不足的问题,基于Logistic函数、三次多项式函数以及双曲正切函数提出了三种新的非线性迁移率模型,并应用于原始BBO算法中。对17个典型的基准函数进行优化性能测试,结果表明,基于双曲正切函数的迁移率模型所得解更接近函数的全局最小值,总体表现优于原始线性迁移率模型的BBO算法以及相关改进算法中表现优异的余弦迁移率模型。稳定性测试结果表明,在不同的变异率下,基于双曲正切函数的迁移率模型在多数测试函数上表现优于原始线性迁移率模型。在满足解多样性的基础上,该模型能够较好地适应非线性迁移问题,提高寻优能力。

  • 2021-05-06
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面向工业大数据的对象存储技术实践

对象存储一般是指以“对象”（object）为数据组织形式的存储服务。 从这段描述中其实可以看出，对象存储其实并不适合主动的定义方式，而是通过与其它典型存储类型作比较，突出其自身特点。对象存储的单位称为对象，与文件系统里的文件接近，但对象存储不一定要支持文件系统里树状的目录结构。真实的对象存储服务包括Facebook存储的图片存储和Spotify歌曲库等。

  • 2021-05-06
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