分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 位姿图优化(pose graph optimization,PGO)是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-06-06 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在现实医疗服务中,面对医生座席数量供不应求的现状,采用传统的双队列独立排队系统很难高效利用医院资源。对此,在不改变医院现有资源的情况下设置系统动态用来合理配比各门诊患者容量,在传统双队列独立排队系统的基础上建立动态溢流门诊排队生灭模型,并考虑患者在感性与理性因素下退出系统的概率,便于更准确地分析系统的真实状态。借助ProModel这一灵活、可靠的离散事件仿真软件,将模型可视化研究,并与传统的门诊排队模型进行对比分析。仿真结果显示,新型排队模型的队列的平均长度,患者的等待时间等服务指标均优于传统的排队模型。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对SBO(School Based Optimization)算法搜索性能差、易陷入局部最优等缺陷,提出融入教育心理学的SBO算法(SBO based on Educational Psychology,SBO-EP)。在教阶段,引入“最近发展区”理论,对学生进行分组动态教学,提高算法的探索能力;引用“成就动机”理论加入自学阶段,针对每组学生的成就动机设计动态自学方式,提高算法的开发能力;在每轮学习过程结束后参考“同伴效应”设置班级重组操作,增加解的多样性。采用40个CEC2021测试函数和20个其他类型测试函数进行数值实验,并将SBO-EP算法与蚁群优化算法、基于球形矢量的粒子群优化算法、阿基米德优化算法、灰狼优化算法、教与学优化算法、融合认知心理学的教与学优化算法、学生心理学优化算法进行对比分析。结果表明SBO-EP算法在收敛速度、寻优精度及稳定性上优势明显。最后,对3种策略的组合进行对比实验,验证了改进策略的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为进一步提高视觉SLAM中的光流匹配精度和速度,提出一种融合惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)去除运动模糊的改进光流匹配算法。该算法首先利用IMU运动信息计算的点扩散函数去除运动模糊,提高特征点匹配率;其次在LK(Lucas-Kanade)光流的基础上,引入梯度误差,并使用图像梯度L1范数作为正则项模拟稀疏噪声,构建代价函数;然后利用IMU预测特征点位置作为该算法初始值,并加入BB(Barzilar-Borwein)步长改进原有的高斯牛顿算法,提高计算速度。实验表明,通过两帧之间比较,该算法的效率和精度均优于LK光流法;然后将该算法集成到VINS-Mono框架,在数据集EuRoC上,结果显示该算法提高了原有框架的定位精度和鲁棒性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 面对当前电力系统的负荷不确定、新能源并网与“双碳”目标等现状,在充分考虑供需双方福利前提下,建立了智能电网背景下考虑负荷不确定与碳交易的实时定价模型。并基于强化学习能够处理变量复杂性、非凸非线性问题优点,采用强化学习中Q学习算法对模型进行迭代求解。首先,将用户与供电商实时交互过程转换为强化学习框架对应的马尔可夫决策过程。其次,通过智能体在动态环境中的反复探索表示用户与供电商的信息交互。最后,通过强化学习中的Q学习算法寻找最优值即最大社会福利值。仿真结果表明,所提实时定价策略能够有效提升社会福利,降低碳排放总量,这验证了所提模型和算法的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2022-04-07 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对目前医院病床调度存在运营成本较大以及医患关系之间公平性的问题,提出一个考虑医院运作成本和病患公平性下单科室病床分配的多目标随机规划模型。首先,根据基于医院的相关政策,提出一个考虑响应性与准入性的权重测度指标来反映医患关系的公平性,并考虑医院的运作成本建立多目标随机规划模型;其次,为方便算法求解,引入线性化方法将复杂模型处理成混合整数线性模型;最后,采用改进后的NSGA2算法对多目标问题求解,并对算例进行不同的数值实验,通过调整不同的参数进行相对应的灵敏度分析,改进后的算法提升了算法的收敛性与多样性,实验结果验证了模型的有效性和适用性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对隐马尔科夫模型在进行设备健康诊断时与实际存在较大偏差的问题,提出了一种以似幂关系加速退化为核心的改进退化隐马尔科夫模型(DGHMM)。首先,引入退化因子描述设备衰退过程,提出的似幂关系加速退化较常规指数式加速退化而言,能更好地描述设备服役期间随着役龄增加性能的逐步下降。其次,以全局搜索能力相对较强的改进遗传算法代替常规EM算法进行参数估计,克服了EM算法易陷入局部最优的局限性。同时,针对隐马尔科夫模型时间上须服从指数分布而不能直接用以寿命预测的局限性问题,提出了一种以近似算法与Viterbi算法为基础的贪婪近似法,以寻求最大概率剩余观测为目的,动态地寻求最大概率剩余状态路径,对设备剩余寿命进行预测。最后,通过美国卡特彼勒公司液压泵数据集对所提出的方法进行验证评价。结果表明,基于改进退化隐马尔科模型的设备健康诊断与寿命预测方法在描绘设备退化、设备状态诊断准确率方面更加有效,在剩余寿命预测上亦为可行。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 运筹学研究领域中的应急服务设施选址问题有许多求解模型,该文选取了P-中心模型进行研究,首先研究了该问题的数学性质,并给出证明,利用这些数学性质能对问题进行降阶从而缩小问题的规模,然后在此基础上设计一个基于上界和下界的回溯算法来求解该问题,最后通过一个示例分析进一步阐述该算法的原理,并证明了该算法能在较短时间内求得问题的最优解。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对带限制的开放性选址路径问题的研究,考虑模糊需求的条件下,以仓库选址成本、车辆行驶距离成本、机会损失成本、额外距离等目标之和最小化的要求下建立数学模型。通过对蘑菇繁殖算法的改造,使用部分映射交叉和路径重连算法代替原算法中父代更新方式;在邻域搜索部分使用概率法进行邻域选择;使用随机模拟程序对设计好的路径进行模拟,计算因服务失败而产生的额外行驶距离与机会损失成本。在保留算法原有特性的情况下,使其成功应用于组合优化问题。最后,通过一系列算例测试与对比,验证了模型的正确性与有效性以及混合离散蘑菇繁殖算法的计算效率和优化能力。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 考虑以一个电商平台和一个第三方物流服务商构成的两级电商供应链为研究对象,针对第三方物流服务商完全掌控自身物流服务水平而引发的道德风险问题,分析采用区块链技术对防范第三方物流服务商道德风险的策略。通过借助以区块链技术为基础的物流服务水平监控系统,考虑采用区块链技术和不采用区块链技术两种情景,分别建立分散决策下电商平台与第三方物流服务商之间的Stackelberg博弈模型,研究区块链技术应用前后供应链利润的变化情况以及与技术成本投入的关联性,最后通过数值分析验证结论的正确性。结果表明:当区块链技术的成本投入控制在一定的范围内时,应用该技术可以有效降低第三方物流服务商存在的道德风险,提高整个供应链利润的同时促进供应链各节点企业收益的有效提升,助力供应链的健康有序发展。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对生鲜冷链物流服务质量评价信息高度冲突问题,采用改进的证据推理(evidence reasoning,ER)方法处理指标评估信息。首先,考虑各专家对生鲜冷链物流服务供应商的指标评估具有不确定性特点,提出采用ER方法处理每个供应商的指标评估信息;其次,考虑各专家对每个供应商的评估信息具有高度冲突问题,采用cosine相似函数衡量冲突变化程度,利用证据间的一致性计算证据权重,并对评估信息进行修正;然后,再运用证据推理方法集成修正后的供应商评估信息;最后以某企业选择生鲜冷链物流服务供应商为例进行分析,并将分析结果与对比方法计算的结果相对比。结果表明,所提方法能有效解决高度冲突问题,并能降低因冲突引起的不确定性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 现有基于信任的推荐算法中没有充分挖掘用户间的信任关系,且缺乏合理的信任关系传递规则,极大地影响了推荐算法的可靠性和准确性。针对上述问题,通过用户评分数据与用户的社会关系建立信任传递模型,提出一种基于信任传递的推荐算法。该算法首先利用评分数据计算信任传递模型中用户的隐式直接信任关系,其次通过求解有序加权平均算子融合多条信任传递链的间接信任关系,最后将计算出的用户信任度与相似度融合为综合相似度进行预测推荐。实验结果证实了所提算法可有效提升系统的推荐质量。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统推荐算法存在忽视社交网络结构紧密强度对用户信任传递的影响和缺乏社交心理解释等问题,提出基于链路预测的有向性互动影响力和用户信任的推荐算法。首先利用融合用户偏好行为和社交圈的综合相似度识别出目标用户的相似朋友圈;其次通过结合节点引力指数和有向性影响因子获得目标用户之间的有向性互动影响力,再利用由有向性互动影响力和用户评分信任而得的综合用户信任值在目标用户的相似朋友圈中寻找出值得信任的相似用户集合,这有效提高了推荐的精确性,最后产生推荐。结果表明,所提的推荐方法较之前的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在智能电网背景下,针对化石能源短缺、峰时供电压力大的现状,提出了由光伏和化石燃料互补供电的方式,并建立了社会福利最大化用户侧微电网实时定价模型。该模型中,电力供应商通过制定实时电价来协调用户对两种类型能源所发电能的使用量,并设计了实时定价算法来求解模型。仿真结果表明,相比仅靠化石能源供电的大电网,互补供电方式能有效降低化石能源峰时供电量和价格,提升社会福利。这为以后智能电网的有效管理提供了参考。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对以最小化总距离和车辆数为目标的带时间窗车辆路径问题的求解,提出一种基于文化基因的狼群算法。根据客户近邻度矩阵构建初始狼群,提高狼群的优良性。结合问题特征与狼群算法的寻优思想,重新定义了群体的游走和突袭行为。提出头狼变异策略,增加了最优解的邻域搜索范围。受文化算法启发,将当前最优解的有利信息作为信仰空间的知识来指导狼群进化方向,提高搜索效率。通过仿真实验及与其他算法对比,表明文化狼群算法求解车辆数更少、总距离更短,且具有更好的稳定性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对应急救援情境下手术调度中存在不确定性因素导致无法获得精确的手术时间和结束期问题,设计了一种灰色调度模型和求解该问题的混合灰色布谷鸟算法。首先引入三参数和四参数区间灰数来描述不确定手术时间和不确定结束期,并定义了可能性测度和必然性测度,提出了拖期可信度指标,用于度量手术发生拖期的概率;然后建立了以最小化手术平均拖期可信度为目标的灰色混合整数规划模型,提出了一种混合灰色布谷鸟算法的求解方法,并以规模为6(3)×3的经典算例为例进行仿真测试。实验表明该算法能很好地解决问题,比基本布谷鸟求解算法有更好的性能。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-03 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对不同周期的易腐品需求与退货不确定性问题,构建了易腐品多周期闭环物流网络,并设计了对应的混合整数线性规划(MILP)模型,以实现最低系统总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策。为有效规避不确定参数的影响,采用基约束鲁棒方法,将模型中的部分清晰约束转换为鲁棒对应式。以上海市果蔬农产品企业为实例,通过遗传算法对模型进行求解。结果表明,相对单周期而言,多周期系统具有动态性、系统成本更低的优点,同时通过不确定预算参数的变化分析,验证了鲁棒模型的可行性与有效性,进而为不确定环境下构建多周期闭环物流网络及降低系统成本提供了借鉴。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对突发事件下医院里应急资源的供需不平衡问题,进行了医院应急资源动态分配模型研究。考虑到病人数量的增多以及病人的伤情演变导致医院应急资源供应相对紧缺,基于序贯决策理论,将病人需求的变化设计成一个马尔可夫决策过程,建立了医院应急资源动态分配模型。使用基本粒子群算法求解,通过某次地震发生后医院的救援实例进行分析。案例分析表明,马尔可夫决策过程可以动态地满足伤情演变下不同状态病人的需求,使得应急救援中整体的资源利用达到最优。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于模糊理论,通过将之前拍卖的类似物品回报进行模糊参数化,采用均值—方差对其进行收益和风险的刻画和度量。针对这两个准则提出基于柯布—道格拉斯生产函数的多准则优化函数,进而构建了基于模糊理论的序贯拍卖的顺序策略优化模型;其次,通过集成模糊模拟算法和多准则0-1遗传算法,用于求解该顺序策略优化模型;最后,算例分析比较了五种顺序策略以及优化策略,显示通过模型求解得到的最优策略能够以较低风险取得较高收益。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对传统极端学习机输入权值与隐层阈值随机设定的问题,提出了输出值反向分配算法。算法在传统极端学习机的基础上,通过优化方法得到最优输出值分配系数,并利用最小二乘法确定网络输入参数。将本文算法应用到常用数据集进行实验,并与其他极端学习机改进算法进行比较,显示本文算法有良好的学习以及泛化能力,能够得到简单的网络结构,证明了算法的有效性。