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应急物资运输路径多目标优化模型及求解算法_李卓

针对应急前期运输商自有车辆不足的实际背景,采用自有车辆和第三方租用车辆共同配送的运输模式,对混合车辆路径的组合优化问题进行研究。首先,考虑需求点和运输商的不同利益诉求,以系统满意度最大、系统配送时间和总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,考虑NSGA-Ⅱ算法在求解该类问题时收敛性差和Pareto前沿分布不均匀的缺点,将蚁群算法的启发式策略和信息素正反馈机制用于生成子代种群,非支配排序策略模型用于指导算法的多目标择优过程,并引入变邻域下降搜索以扩大搜索空间,提出求解多目标的非支配排序蚁群算法以突破原有算法瓶颈。算例表明:构建的模型可对决策者在不同的情境下依据不同的优化目标选择合理的路径提供参考,提出的算法在求解不同规模的问题和不同分布类型的问题中均表现出较好的性能。

  • 2021-05-06
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基于编解码器模型的车道识别与车辆检测算法_谢岩

针对无人驾驶车辆环境感知问题,通过编码器提取共享图像特征,再通过解码器来实现语义分割、分类和目标检测模块,并应用在车道识别和车辆检测上.在无人驾驶中,任务的实时性非常关键,这种共享编码器模型能一定程度上提高任务实时性.实验结果表明,该模型的语义分割在KITTI数据集上的平均精度达到93.89%,比最优性能提升0.53%,联合检测速度达到25.43 Hz.

  • 2021-05-06
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基于改进型鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的炼钢终点预测模型研究_郑威迪

终点碳含量是决定钢质量的关键因素,是转炉炼钢过程中需要控制的核心变量之一.本文建立了一种基于莱维飞行的鲸鱼优化算法（Levy Whale Optimization Algorithm,LWOA）和最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine,LSSVM）的钢水终点碳含量综合预测模型.通过莱维飞行代替了传统鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）参数的随机选择,优化了鲸鱼算法中跳出局部最优的能力；借助改变鲸鱼算法的系数向量收敛方式明显提高了鲸鱼优化算法的泛化能力、预测精度和收敛速度.数据仿真结果表明,所提出的LWOA-LSSVM预测模型,不仅能够克服局部寻优获取全局最优解,而且具有快速的收敛速度和更高的预测精度,得出预测结果的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差与遗传算法BP神经网络、遗传算法最小二乘支持向量机和传统鲸鱼算法最小二乘支持向量机相比均有着明显提高.同时,通过调整目标命中率和训练输入样本量验证了预测模型具有更好的鲁棒性.

  • 2021-05-07
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基于不同优化算法的土壤水分特征曲线模型模拟性能分析_石文豪

土壤水分特征曲线反映了包气带土壤孔隙中水分质量与能量之间的基本关系,同时也间接反映出土壤内部的孔隙情况。土壤水分特征曲线模型对实测土壤持水数据的拟合效果不仅取决于所选用的模型,还依赖于对拟合算法的选取。基于UNSODA 2.0数据库中世界各地实测土壤持水数据,采用多种高效拟合算法（遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、差分演化算法）对4种应用广泛的土壤水分特征曲线模型（Brooks-Corey模型、van Genuchten模型、Kosugi模型、Biexponential模型）进行研究,旨在获取最适宜拟合土壤水分特征曲线的模型与拟合算法。结果表明:van Geunchten模型对较细和较粗质地土壤的实测持水数据拟合效果较好； Biexponential模型在中等质地土壤类型下的拟合效果较好；而Brooks-Corey模型拟合效果整体较差；粒子群算法与差分演化算法对土壤水分特征曲线的拟合效果最佳；模拟退火算法在运算效率上高于其他算法,当需处理的数据量较大时使用该算法可显著缩短运算时间。研究成果可以为农田水利、生态水文等研究中土壤水力参数的选取提供指导和参考。

  • 2021-04-25
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一种应用于空间碎片演化模型的碰撞概率算法_王晓伟

针对碰撞概率算法Cube模型参数影响空间碎片演化模型的仿真结果问题进行了深入分析与研究,并将原Cube算法进行改进,由此提出I-Cube模型。经过多次蒙特卡洛仿真结果验证,I-Cube模型对演化过程中空间碎片碰撞概率的计算更为准确合理,空间碎片长期演化模型的结果不再依赖于自身碰撞概率算法的相关参数,提高了空间碎片长期演化模型的稳定性与可信度。

  • 2021-05-06
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基于改进近邻传播算法的聚类质量评价模型_邹臣嵩

针对近邻传播（Affinity Propagation,简称AP）算法在对非团状数据集聚类过程中出现的局部聚类较多、精准度不高等问题,提出了一种基于改进AP算法的聚类质量评价模型.首先,在AP算法初步聚类的基础上,通过合并相似度较大的簇,减小聚类上限值kmax,进一步压缩聚类区间范围；其次,给出一个新的内部评价指标,用分属不同簇的样本对的平均距离代表簇间距离,削弱噪声数据的影响,平衡簇间分离度与簇内紧致度的关系.在UCI和KDD CUP99数据集上的实验结果表明,新模型可以给出精准的最优聚类数（范围）,能够在保持较低漏报率的同时,有效提高样本的检测率和分类正确率.

  • 2021-04-26
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基于C3D_GRNN模型的人群异常行为识别算法_彭月平

针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络（C3D）与广义回归神经网络（GRNN）的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。

  • 2021-04-25
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一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型_王文敬

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法（BRSVA）。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。

  • 2021-05-07
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