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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876
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机队运力配置和USApHMP问题的联合决策模型与算法_张培文

针对USApHMP （无容量限制的单分配枢纽网络设计）方法忽略了航空公司航线运力配置决策对单位客流量成本的影响问题,以枢纽机场选址、确定枢纽与非枢纽连接关系、航线机型及其频次选择为决策变量,综合考虑各城市对市场需求量、航线最大飞行频次、机队可用飞行时间等限制因素,以实现航线运力配置成本和枢纽设置成本最小化为目标函数,建立航线机型匹配及频次选择问题和USApHMP问题的联合决策优化模型,设计遗传算法进行求解.算例分析表明:考虑4种机型、10个城市和90个城市对的情况,与传统枢纽网络设计方法相比,联合决策模型的网络总成本降低了9.39%,且航线最大飞行频次是影响枢纽网络设计方案的重要因素.

  • 2021-04-25
  • 阅读875
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基于模板匹配和SVM模型的快速目标检测算法_李蕊

为了完成样本较少及低配运行环境下的目标检测任务,提出一种快速高精度的目标检测算法:融合Chamfer距离与边缘线条角度作为新的相似性度量,用以衡量两个形状的相似性；使用随机模板训练SVM分类模型,用以判别候选位姿的真伪；构建待搜索图像的多层金字塔并应用提前终止搜索策略在顶层寻找候选位姿,然后将正确位姿映射至下一层进行更精细的匹配定位,重复此过程直至底层。实验结果表明,此算法在复杂场景下仍能快速精准地检测出正确位姿并统计目标个数,坐标定位平均误差在1像素以内,旋转角度平均误差在0.5°以内,对500万像素的图像处理时长在35 ms以内,具有较好的应用价值。

  • 2021-05-07
  • 阅读875
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基于最小电流误差的单相级联H桥整流器模块化模型预测控制算法_吴瑕杰

针对具有n个H桥的单相级联型（cascaded H-bridge,CHB）整流器,提出一种基于最小电流误差的模块化模型预测控制算法。该算法将每一个H桥视为独立的整流器,采用串行计算模式,逐个完成各H桥对应最优调制函数的计算。采用特定的补偿算法,降低了网侧电压、电流的采样率。针对单个H桥,采用基于最小电流误差的模型预测算法,将电容电压平衡控制嵌入到单个H桥最优调制函数的计算中,有效减小了电容电压平衡控制的实现复杂度,并使得该算法通过简单地修改即可适用于具有不同数目H桥的单相CHB型整流器。另外,使用基于二阶广义积分器的锁相环获取单相CHB型整流器网侧电压、电流在a-b坐标系下的分量。

  • 2021-05-06
  • 阅读875
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  • 11页
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压力_状态_响应模型下的生态敏感性分析算法_黎家琦

针对生态敏感性评价中指标选择、权重计算步骤存在的主观性,片面性的问题,以乐山市为例,基于压力-状态-响应模型构建评价指标体系,运用主成分分析（PCA）-熵权法组合权重模型对选取的20个评价指标因子赋权。结合层次分析法对乐山市2018年生态环境进行评价研究。结果表明:乐山市生态敏感性指数分布存在明显空间差异,乐山市大部分地区属于不敏感、较不敏感等级,占研究区总面积的67.18%；其次为极敏感等级,占研究区面积的14.4%；一般敏感和较敏感等级所占面积最少,分别是9.84%和8.58%。压力-状态-响应模型全面考虑了生态影响因素,PCA-熵权法组合权重计算也弥补了层次分析法主观性强的缺陷,为生态敏感性分析提供了一种可行的思路。

  • 2021-04-21
  • 阅读874
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基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计

设计基于开放视觉推理和神经网络优化（OpenVINO）人工智能工具套件的情绪识别反馈康复训练系统，方便康复人员在可调难度的游戏场景中进行康复训练，并可根据其情绪进行难度调整。方法：建立基于OpenVINO人工智能工具套件及Pygame程序模块的康复训练系统架构，利用Python的OpenVINO引擎进行情绪识别系统设计，利用Python的Pygame构建游戏场景。

  • 2021-05-12
  • 阅读873
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基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型_皮骏

利用广义回归神经网络（GRNN）良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度（EGT）进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络（IFOAGRNN）,并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN（fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN）、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN；IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法；同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

  • 2021-05-07
  • 阅读873
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基于改进萤火虫优化算法的SVR空气污染物浓度预测模型_李萍

为了对空气污染物浓度进行准确预测,提出了基于改进萤火虫优化方法（IGSO）的支持向量机回归（SVR）空气污染物浓度预测模型.首先,利用佳点集理论、拥挤度以及变步长策略对萤火虫优化算法进行改进；其次,根据空气污染物浓度时间序列数据构造训练集,运用IGSO算法寻找SVR的最优参数；最后,利用基于最优参数的SVR实现对空气污染物浓度的预测.通过两部分的实验说明文章所提方法的性能.1）在8个标准测试函数上进行多次对比实验,结果显示IGSO算法相比于基于其他改进策略的萤火虫优化方法能够寻找到更优的目标函数值且方差较小,实验表明改进萤火虫优化算法在稳定性及求解精度方面性能较优.2）对京津冀地区空气污染物浓度进行实验,结果显示如下,首先,相比于萤火虫优化算法、粒子群优化算法以及遗传算法,文章基于IGSO对SVR参数的多次寻优结果波动较小,并且所得SVR模型的交叉验证误差及其方差较小；其次,与基于上述其他优化算法的SVR、基于网格搜索的SVR以及BP神经网络相比,文章方法对测试集的预测精度较高.因此,基于IGSO的SVR空气污染物浓度预测模型具有较高稳定性及预测精度.

  • 2021-04-29
  • 阅读873
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