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模糊需求下保障设施选址_路径模型及算法_孙凌

针对装备保障过程中被保障单位需求量不确定的问题,在详细分析保障设施选址-路径相关因素的基础上,利用三角模糊数对需求量进行标定。通过运用模糊综合评价与群决策思想确定保障设施备选址点权重,构建时间满意度函数与惩罚成本函数,建立模糊需求下带有时间窗及容量限制的选址-路径模型,并设计了基于聚类分析与蚁群算法的混合启发式求解算法。通过算例分析验证了模型的正确性及算法的有效性。

  • 2021-04-25
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基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法_包泽胜

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方(Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS)算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

  • 2021-05-06
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基于K_Means算法和重心法求解多配送中心选址问题_许彦宸

分析了P-中值模型的特点,阐述了传统的模型与算法在求解大量需求点选择问题的局限性,提出了利用改进K-Means算法和重心法相结合的方式来求解该问题的思路,并提出以噪音率来刻画选址的效果,利用公开的数据设计了数值实验,证明该算法是收敛且实用的。

  • 2021-05-06
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基于背包模型及多目标粒子算法对养老商业模式的研究_卢悦冉

针对养老服务运营,通过对养老市场运营的数据分析,使用多种数据处理及指标分析等方法,利用Python数据处理得出近年来养老床位市场需求等相关数据.根据指标性质不同分为人口因素、社会因素、经济因素,从老年人口数量、社会养老机构数及其就业数、民政部门基本养老支出等角度构建背包模型指标体系,并在此基础上进行分类,根据经营收入、政府补贴、社会捐赠等养老服务的收入来源,运用多目标粒子算法,得出增加养老企业数量与提升企业质量对社会收入、促进就业具有连锁效应,并得出具有较高社会效益且可持续运营的养老市场商业模式.

  • 2021-04-25
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基于粒子群算法的液体管道仿真模型参数校正方法_华东阳

针对液体管道模型参数存在偏差从而导致管道仿真模型与实际管道系统存在偏差的问题,提出一种管道模型参数校正方法。首先,根据管道内流体运动特性,建立流体动力学模型,分析管道模型不准确性产生的原因;其次,分析管长、内径、高程差、粗糙度等参数的不准确性对模型精度的影响;然后将参数校正问题转换为最优化问题,建立参数校正模型,并以粒子群算法求解该优化问题;最后,基于室内实验和仿真实验数据验证校正结果准确性、校正后模型适应性以及校正方法适用性。结果表明:对于准确性,基于26组室内试验数据的参数校正结果平均相对误差在2%以内;对于适应性,管长和内径校正后,分别有超过84.6%和96.1%的模型精度提升;对于适用性,10组仿真模型的参数校正结果相对误差均在1%以内,参数校正后,模型适应性显著提高,模型适应率从0.04%~0.53%降至0.01%~0.18%。(图7,表3,参25)

  • 2021-04-22
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重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法_马文姝

基于挣值分析的道路造价成本控制算法,应用到重大自然灾害的造价评估中时,无法适应建筑用料成本与灾害复杂程度的变化关系,存在建筑造价成本控制精度差的弊端。该文提出重大自然灾害中基于BIM模型的道路重建造价成本控制算法,设计BIM模型分析影响道路重建工程造价成本控制的主要因素,构建道路重建工程人力、设备资源以及施工材料等成本的变化状态方程,结合设置的道路工程造价成本控制阈值,采用基于等效近似线性模型的造价成本控制方法,模拟自然灾害对成本变化的影响。实验结果表明,所提算法控制自然灾害下道路重建造价成本时,整体均方根误差低于5%,造价成本控制时间变化范围在1.5~2.3 s间,算法平均评分是9.63分,说明该算法适用于自然灾害环境。

  • 2021-05-06
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基于改进蚁群算法的汽车混流装配调度模型求解_李燚

针对某汽车总装车间混流装配过程涉及大量人工以及人机协同操作而导致工位过载、整车装配质量无法得到保证的问题,建立了瓶颈选装工位负载平衡化、考虑换装与提前作业时间的加工滞后次数最小化的分层序列双目标优化模型,同时设计一种改进蚁群算法。该算法在信息素全局更新以及概率转移规则过程中,使用一种特定启发式函数,并更改迭代过程中最优解的评价方法。仿真对比实验表明,该算法在优化目标函数过程中的收敛速度、收敛精度、最优解质量等各个方面均优于传统蚁群算法和对比遗传算法,验证了模型和算法的有效性。此外,该算法还可反向求解当加工滞后次数为零时的计划生产节拍,具有一定的生产指导意义。

  • 2021-04-22
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遗传_深度搜索混合算法反演浅水模型糙率的效率分析_党晚婷

糙率是水动力数值模型中率定和验证的重要参数。采用遗传算法反演河道糙率一直是水动力数值模拟研究的热点与难点,其反演效率是优化算法应用于实际工程的主要制约因素。针对遗传算法后期收敛慢的问题,引入拟牛顿、信赖域、单纯形3种局部细致搜索性强的算法与标准遗传算法混合,比较分析各种算法对一维水动力模型糙率的反演精度、效率及调用模型次数,探讨全局优化和局部细致优化混合算法在水动力模型参数优化中的适应性和实用性。研究结果表明,各算法对水动力模型糙率均具有较高的反演精度,但遗传算法在优化过程中存在明显的"阶跃"现象,而引入局部深度搜索算法后可显著减少优化过程中调用水动力程序的次数,提高收敛速度。研究结果可为一、二维水动力模型糙率反演方法选择及改进思路提供参考,亦可为各行业多目标优化问题的效率分析提供借鉴。

  • 2021-05-06
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