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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
  • 阅读459
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改进回溯搜索算法解决光伏模型参数识别问题_张伟伟

为了准确、可靠地识别光伏模型参数,提出一种改进回溯搜索算法（MBSA）。该算法首先通过选取部分种群个体同时学习当前种群和历史种群信息,而其他个体向当前种群中最优个体学习并远离最差解,从而保持种群多样性并提高收敛速度；然后,通过概率来量化总体中的个体性能,进而每个个体基于概率自适应地选择不同的进化策略来平衡探索和开发能力；最后,采用基于混沌局部搜索的精英策略来进一步提高种群的质量。所提算法在单二极管、双二极管和光伏模块等不同的光伏模型上进行仿真实验。实验结果表明,所提出的策略极大提升了回溯搜索算法（BSA）的收敛速度和参数识别的准确性。将所提算法与逻辑混沌JAYA（LCJAYA）算法和多重学习回溯搜索算法（MLBSA）等八种先进的算法进行对比,结果表明,所提出算法参数识别的鲁棒性在对比算法中最优,在单、双二极管块模型上的识别准确性明显优于MLBSA、JAYA、IJAYA和TLBO算法。在不同光照条件和不同温度下采用厂商真实数据对薄膜、单晶和多晶三种光伏组件进行的实际测试中,所提算法的预测结果与实测情况一致。仿真结果表明,所提算法能够精确稳定地识别光伏模型参数。

  • 2021-04-22
  • 阅读439
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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究_郭睿

文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。

  • 2021-04-22
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计及储能寿命与调频性能的风储联合投标模型及算法_王浩浩

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
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基于GBDT算法的大数据风控模型研究_王心逸

风电与储能联合投标可有效应对风电的随机性,提高风电与储能的综合效益。文章针对电力市场环境下风储联合投标的模型与算法问题开展研究。首先,详细考虑储能电池循环寿命、风储联合调频性能、风储联合运行条件及电力市场方面的约束,建立风储联合参与电能量市场和调频市场的投标模型。然后,将所提模型转化为马尔科夫决策过程,并提出一种改进动态规划算法进行求解。该算法利用情景记忆避免对各个子问题的重复计算,可显著提高计算效率,并有效处理风储联合投标过程中出现的随机性、非线性、离散性问题和逻辑变量。最后,通过算例说明了所提方法的有效性。

  • 2021-04-22
  • 阅读550
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模糊计算树逻辑的模型检测修复算法_毛兆东

为了解决基于模糊逻辑的模型检测修复问题,提出了模糊计算树逻辑模型检测的模型修复算法。该算法采用原子修复操作来修复模糊Kripke结构,通过模糊Kripke结构之间的距离比较原始的模糊Kripke结构和修复后的模糊Kripke结构,并从多个修复后的模糊Kripke结构中,选出满足给定模糊计算树逻辑的α-极小的修复模型作为算法的最终返回结果。研究结果表明,模糊计算树逻辑中的命题逻辑以及?X的修复问题能够在多项式时间内得到解决。

  • 2021-04-22
  • 阅读417
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基于CNN_ResNet_LSTM模型的城市短时交通流量预测算法_蒲悦逸

针对交通流量特性和外部因素对交通流量预测结果的影响,提出了一种对城市短时交通流量预测的模型CNN-ResNet-LSTM,将卷积神经网络（CNN）、残差神经单元（Res Net）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）集成到一个端到端的网络框架.利用卷积神经网络来捕获城市区域间交通流量的局部空间特征,并在卷积神经网络中加入多个残差神经单元来加深网络深度,可提高预测的准确性；利用长短期记忆循环神经网络来捕获交通流量数据的时间特征；利用相应的权重将2个网络的输出结果融合,得到通过轨迹数据预测的结果；最后与外部因素融合,得到城市区域的交通流量预测值.用北京市轨迹交通数据对该模型进行验证,CNN-ResNet-LSTM模型不仅在准确率方面比传统模型高,而且在保证预测准确率的情况下,模型使用的参数也少.

  • 2021-04-22
  • 阅读505
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基于XDrill算法的网络Web_服务改进模型_周世杰

为了满足很多应用对于Web服务传输性能要求不断增加的需求,提高Web服务性能,同时降低系统响应时间,最有效的方法是对SOAP进行文档压缩,然而当前主流的压缩算法仅适于单文档压缩,对于多文档（文档集）压缩,效率低下并且无法解决文档间冗余问题。首次将XDrill压缩算法应用于Web服务,在单机条件下的测试结果表明,XDrill压缩算法极大地提高了文档集压缩效率,与传统的Gzip和XMill相比,平均压缩效率增加约30%；进一步用XDrill压缩算法对Web服务进行改进,成功解决了文档间冗余问题,和Pure-SOAP（不进行SOAP压缩）以及XMill相比,其平均响应效率分别提升47.23%和8.61%。

  • 2021-04-22
  • 阅读538
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