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题名基于遗传算法的工业炸药仓储优化研究与仿真
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作者
徐钒诚
谌海云
杨帅东
李洋
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机构
西南石油大学
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出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第7期501-508,共8页
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基金
南充市市校合作项目(21SXHZ0011)
南充市市校合作项目(21SXHZ0012)。
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文摘
针对工业炸药仓储优化问题,对工业炸药仓储管理的实际难点和需求进行分析,提出工业炸药存储方案并建立数学优化模型。并根据遗传算法求解仓储模型过程中存在的问题,提出一种基于信息熵及改进的自适应变异算子的混合遗传算法,对所提模型求解。仿真结果表明,上述算法对所提模型求解在收敛精度及速度上均取得良好效果,同时提高了工业炸药仓库群的空间利用率及工业炸药产品的出入库效率,较好的解决了工业炸药仓储过程中存在的优化问题。
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关键词
工业炸药
仓储优化
信息熵
自适应变异
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Keywords
Industrial explosives
Storage optimization
Information entropy
Adaptive mutation
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于孪生区域建议网络的无人机目标跟踪算法
被引量:1
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作者
杨帅东
谌海云
徐钒诚
赵书朵
袁杰敏
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机构
西南石油大学电气信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期288-295,304,共9页
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基金
南充市科技项目(19SXHZ0019,19SXHZ0011)。
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文摘
在无人机跟踪过程中,遮挡、光照变化、背景干扰等影响会导致跟踪目标丢失。基于SiamRPN算法提出一种无人机目标跟踪算法。通过在网络中加入空间条带池和全局上下文模块建立远程上下文关系,以适应不同的跟踪场景。同时利用改进交并比的计算方法提取目标特征,并回归精准的预测框。在UAV123数据集上的实验结果表明,相比SiamRPN、SiamFC、SAMF等算法,该算法的跟踪性能较优且具有较强的鲁棒性,尤其在背景干扰环境下,其精确率和成功率较SiamRPN算法分别提升了6.54%和11.63%。
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关键词
目标跟踪
无人机
深度学习
孪生网络
注意力机制
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Keywords
target tracking
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)
Deep Learning(DL)
siamese network
attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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