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矿山运输问题中优先分配的理论模型及算法研究_黄今

为降低矿山的运输成本,提高矿山的经济效益,研究矿产品的运输问题具有重要意义。特别是根据不同地区的矿产品紧缺情况,在优先满足必要地区需求的前提下,如何最大限度地降低运输成本,值得深入研究。根据市场实际需求,在传统运输问题的基础上,分别建立产销平衡和产销不平衡优先分配理论模型。通过采用表上作业法对两个模型进行求解,先求解优先分配的销地,然后再求解其余销地,最后以矿山出售矿产品为例进行了对比论证,结果表明:优先分配理论模型的总运费比传统运输模型稍高,但优先分配理论模型解决了在优先考虑销地分配的前提下总运费最小的问题。优先分配理论模型对矿山运输业的发展具有重要意义,将被广泛应用于各种优先分配的运输问题分析中。

  • 2021-04-26
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基于粒子群优化算法的CE模型研究_汪瑾

针对CE模型多参数测量数据的融合性弱和自适应调度能力差的问题,提出基于粒子群优化算法的CE模型。首先构建多参数测量数据传输的约束进化参量,根据多参数测量数据融合的优化训练,得到粒子群的适应度函数,建立多参数测量数据传输模型,然后进行CE模型的约束参量输出控制。在此基础上采用粒子群寻优方法进行多参数测量数据的寻优控制,分布式检测多参数测量数据,建立多参数测量数据分布式检测模型,采用非线性重构的方法进行多参数测量数据CE模型构造过程中的自适应调度,实现多参数测量数据的稀疏性重组和融合调度。仿真结果表明,采用该方法进行多参数测量数据CE模型设计,提高了数据的融合和自适应调度能力,粒子群进化寻优的收敛性较好。

  • 2021-04-26
  • 阅读188
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基于改进的CV_RSF模型的甲状腺结节超声图像自适应分割算法_邵蒙恩

双边匹配问题广泛存在于社会生活的各个领域,充分挖掘多形式评价背后的隐藏信息,进行有效表达并对匹配模型合理求解是双边匹配理论研究的核心问题。本文针对评价信息为不确定偏好序的情况,在匹配模型中引入后悔理论与公平性原则,设计自适应学习的双子群并行协作粒子群算法进行求解。考虑不确定偏好序双边匹配决策问题中,匹配个体往往缺乏理性判断,提取竞争度和犹豫度两个方面的有效信息作为匹配个体的真实偏好值。考虑匹配个体的心理因素,引入后悔理论计算每个匹配对的后悔值与欣喜值,同时兼顾匹配个体对所有潜在匹配对象的心理感知。考虑实际匹配过程中有时会出现一方个体对匹配方案难以接受的情况,依据公平性原则以及差异度大小赋予匹配对相应权重,降低差异度明显的匹配对的权重,从而使匹配方案相对公平。本文提出双子群协作的粒子群算法用于双边匹配模型求解,为避免过快陷入局部最优,将粒子群分为普通子群和精英子群。普通子群将最近两代的最大适应值作为动态系数指导粒子学习其他优秀位置和个体最差位置,通过引入更多学习源来避免陷入局部最优。精英子群在粒子速度与位置更新后,利用群体最优位置和群体最差位置动态调节群体次优位置进行局部搜索与学习,提高算法的求解精度。模拟实验结果表明,引入后悔理论提高了匹配方案的综合感知效用值,加入公平性原则使匹配双方的差异度显著降低；与基本粒子群算法相比,双子群协作粒子群算法能更大程度地跳出局部最优解,令匹配方案的综合感知效用值明显提高。

  • 2021-04-26
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基于遗传算法的SiC_MOSFET导通电阻模型_曹瀚

提出了一种简洁、新颖的SiC MOSFET器件导通电阻模型,该模型采用遗传算法对其不同温度下的导通电阻进行准确描述。相比于传统的导通电阻建模方案,采用进化算法可以准确地得到MOSFET导通电阻与结温之间的关系。并探究了不同种群规模、交叉率和变异率对算法的影响。为了验证模型的准确性,采用一款自主封装的1 200 V/90 A SiC MOSFET模块去验证模型的静态特性,并与传统导通电阻建模方案进行对比,其最大误差为4.1%。

  • 2021-04-25
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基于双层规划的应急物资调度模型与算法研究_李艳

突发灾害情景下,为了提高对应急物资需求的快速响应能力,在应急物资调度实际特征和现实需求的基础上,以系统响应时间最短为上层目标,以系统总成本最小为下层目标,构建了一个双层规划模型。根据应急物资调度模型上下层之间相互关联、相互制约的特点,设计一种改进遗传算法。该算法研究了变异率对跳出早熟收敛问题的影响,并结合聚合度模型对原始遗传算法进行了改进。最后以某地区突发灾害事件为例,运用双层规划模型和改进遗传算法对算例进行求解,并对求解结果进行分析比较,验证所建立模型的有效性和所设计算法的可行性。

  • 2021-04-25
  • 阅读166
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基于3DS_MAX平台事故再现车辆模型减面优化算法设计_蔡爽

传统的交通事故分析均是基于事故图像材料的二维展示,很难直观地揭示事故发生过程,因此国内事故鉴定机构愈来愈趋向于使用基于三维计算机建模的事故再现技术。在道路交通事故中,车辆3D模型需要尽可能准确,但是随之而来的模型中多边形数量严重制约实时仿真的效率。为解决多边形网格模型数据量较大的问题,以3DS MAX为仿真平台,搭建了以某品牌国产车辆为原型的三厢轿车模型,再利用平台内嵌的程序开发语言MAX进行模型网格减面优化算法设计,实现对车辆车身模型的减面优化处理。通过试验模拟仿真,得出该算法可以将模型三角形的数量减少40%,能较好地为事故车辆三维实体模型进一步推广应用提供技术支撑,提高事故再现仿真技术的效率。

  • 2021-04-24
  • 阅读172
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智能优化算法及人工神经网络在催化裂化模型分析中的应用进展_杨帆 （1）

催化裂化是一个由多种高度非线性和相互强关联因素影响的复杂工艺过程,对其工艺过程和产品收率优化的数学建模分析一直是石油加工领域研究的热点和难点。集总动力学模型是机理分析层面最为常用的研究方法。选用合适而快捷的参数估算和求取方法,是集总动力学模型构建过程中的重要一环。遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等智能算法一定程度上克服了经典算法对初值依赖性,难寻找全局最优的问题,同时还保证了算法的收敛性,对于集总动力学模型的发展起到了极大的促进作用。此外,通过构建原料油性质、催化剂性质、操作条件和产品分布之间的神经网络模型,可以从统计学的角度找到产物分布的影响机制,分析得到常规集总分析方法忽略的一些因素,且可对产物分布进行进一步的预测,是构建催化裂化分析模型的一种新型且有效的手段。笔者对现有关于人工智能算法在催化裂化工艺模型构建中应用的研究成果做一整理,以期对后续的研究提供帮助。

  • 2021-04-24
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基于低通滤波模型的行人再识别算法_花超

针对行人再识别的图像中由于遮挡和背景干扰而存在大量无用特征的问题,提出一种基于低通滤波模型的行人再识别方法。首先,将行人图像进行分块；然后,计算各种小块在各图像中的相似个数,其中相似个数较多的小块为高频噪声特征、相似个数较少的小块为有益特征；最后,不同于常见图像处理中的滤除突变特征、留下平滑特征的低通滤波器,所提方法利用通信系统中的低通滤波器实现抑制高频噪声特征、增益有益特征的目标。实验结果表明,所提方法在ETHZ数据集上的识别率比经典的对称性局部特征累加（SDALF）方法提升了近20%；同时,该方法在VIPeR和I-LIDS数据集上也取得了相似的效果。

  • 2021-04-24
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