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双层结构模型预测控制算法性能分析_孙浩杰

双层结构模型预测控制是在常规模型预测控制的基础上集成了稳态目标计算层,所增加稳态目标计算层通过对给定外部目标进行调节或执行独立经济优化为底层动态控制提供设定值.本文着重于分析增加稳态目标计算层对常规模型预测控制策略在控制性能、经济性能、及鲁棒性方面的影响.阐明稳态目标计算是在动态不确定性下的最优决策过程,可实时考虑当前工况环境给出最佳设定值,使动态层控制量的计算更加合理,并可保证在动态控制层实现无静差控制；稳态目标计算层可利用包含目标跟踪和经济优化的性能指标,在保证跟踪控制要求的同时利用操作自由度进行经济性优化,有助于提高系统经济性能,此外由于操作自由度增加使得系统对于特定方向的扰动和通道失配具有更强的鲁棒性.最后通过实验仿真验证了所做分析的正确性.

  • 2021-05-06
  • 阅读536
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基于改进PSO算法的人群疏散模型_李昌华

针对粒子群优化算法（PSO）在疏散模拟中局部寻优能力差、易过早收敛的问题,提出了一种基于改进PSO算法的人群疏散模型。在原有模型基础上引入正向驱动力、排斥驱动力、疏散人员的恐慌程度等因子；根据环境因素和人群移动动态调整疏散人员的方向,并在最佳出口选择机制下趋向理想出口；对出口位置等物理因素进行疏散效率的参数化仿真实验。实验结果表明了疏散模型的有效性,可有效避免疏散过程中的局部拥堵现象,从而为建筑设计与管理人员提供合理参考。

  • 2021-05-06
  • 阅读458
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基于ARMA模型预测的交换机流表更新算法_刘钊

针对SDN网络中交换机在网络流量高峰期流表匹配率低以及控制器负载过重的问题,提出了一种基于自回归移动平均（ARMA）模型预测的交换机流表更新算法。算法首先收集每个取样周期内的新增流表项数量作为历史数据,然后使用ARMA模型对收集的历史数据进行分析,预测下一个周期内新增加的流表项数量,并结合当前流表空间的使用情况,清除交换机中过去一段时间内使用频率较低的流表项。采用真实数据中心网络数据的模拟实验结果表明,与流表更新的一般方法相比,该算法有效地提高了交换机流表的匹配率,并减少了交换机与控制器之间交互的次数,降低了控制器端的负载。

  • 2021-05-06
  • 阅读492
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一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度模型与算法_袁帅鹏

从钢铁企业的管加工生产中抽象出一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度问题.与传统阻塞约束不同,工件是否发生阻塞并非取决于缓冲区容量,而是取决于工件自身的规格、尺寸等属性.针对此调度问题,以最小化最大完工时间（makespan）为目标建立混合整数线性规划模型,并通过三划分问题的多项式归结证明问题的强NP难特性,进而将问题划分为工件组排序和工件组内工件排序两个子问题,提出一种基于协同进化的分布估计算法.算法针对两个子问题各自特点进行独立编码,分别设计启发式规则构造初始种群,并提出带有工件区块结构特征的概率模型来指导种群进化.基于实际生产数据设计多种问题规模的实验,从而表明所提出模型和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型研究_刘冲

针对传统ARX模型对非线性系统模型辨识精度比较低的问题,进行了模糊模型和ARX模型相关优化算法的调查,介绍了遗传算法优化模糊模型的现状,提出采用改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法以提高模型的辨识精度。改进的变焦遗传算法能在不同前代种群情况下更新不同数量基因,以提高搜索速度；用不同的概率选择交叉位置,可避免早熟现象,并能在较短时间内达到最优或次优解。变增益模糊ARX模型可根据非线性系统的变化改变其增益,使模型的辨识精度提高。利用改进变焦遗传算法的优点,对变增益模糊ARX模型的参数进行优化,并通过两入两出多时滞离散非线性系统进行试验仿真。试验结果证明了改进变焦遗传算法优化变增益模糊ARX模型参数的方法能提高模型辨识精度,表明了提出的优化方法的有效性,为变焦遗传算法与模糊模型的结合提供了一种途径。

  • 2021-05-06
  • 阅读429
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全景揭秘阿里文娱智能算法

内容理解是文娱相关算法技术的基石，IP、小说、剧本、视频、音乐等不同形态的内容对构建起领域知识图谱带来了很多困难，在这其中计算机视觉、自然语言处理、图谱&推理、图神经网络、多模态内容分析等技术被广泛应用于内容解构

  • 2021-05-06
  • 阅读249
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5G车联网技术与标准进展

由于时延和可靠性的短板，基于LTE V2X的蜂窝车联网解决方案只适用于辅助驾驶和初级自动驾驶场景，必须通过更新技术满足未来高级自动驾驶的需求，基于5G的蜂窝车联网NR V2X应运而生。结合3GPP 5G NR V2X的标准制定过程，在分析车联网面向高级自动驾驶应用场景的基础上，重点分析了5G NR V2X关键技术要求和解决方案，并对当前3GPP标准化进展进行了介绍。

  • 2021-05-06
  • 阅读282
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改进的POTTS模型及其数据多分类直推学习算法_赵方丽

借助于图上离散非局部算子,计算机视觉领域图像分割的Potts模型可直接应用于数据多分类直推学习,但为受多种约束的能量泛函极值问题。采用传统的惩罚函数方法将受约束优化问题转化为无约束优化问题的求解涉及多个难以设定的惩罚参数。通过用较少的标记函数设计每类数据的特征函数自然满足原有的Simplex约束避免了对这类约束的惩罚。通过直接投影方法保证了直推学习中预设标记点精确约束进一步减少了能量泛函中惩罚项及惩罚参数的数量。对平衡分类约束和变量分裂引起的约束通过设计ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）方法降低了对惩罚参数的过分依赖。通过对多个标准数据集进行数值实验验证了所提出模型和算法的有效性。

  • 2021-05-06
  • 阅读476
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