基于λ-Warshall算法的聚类方法

根据数据之间的相似性,提出了一种基于改进Warshall算法的数据聚类方法。该方法在传统Warshall算法的基础上,引入聚类因子,构造模糊相似关系的传递闭包。由于相似性的自反性与对称性,该传递闭包就是模糊相似关系的等价闭包,把等价数据分到一类形成聚类。实验结果表明,该方法可得到与传统的K-均值聚类算法相同的聚类结果。

基于Floyd-warshall算法的分布式电源孤岛划分

鉴于分布式电源孤岛运行能够保证重要负荷的不间断供电,提高系统可靠性水平,以孤岛内等效负荷最大建立孤岛划分模型,基于配电网络的树形连通图结构,应用Floyd-warshall算法与最小生成树法进行孤岛搜索,并引入孤岛可行域的概念,用深度优先搜索算法确定孤岛可行域范围,缩小了搜索空间,提高了孤岛搜索效率。实例应用结果表明,孤岛划分模型考虑了负荷的重要程度、动态负荷以及功率平衡、电压、电流等约束,符合工程实际,孤岛划分方法具有合理性和有效性。

Fuzzy关系矩阵传递闭包的截矩阵-Warshall算法

根据模糊矩阵的截矩阵性质,提出了利用截矩阵求模糊关系矩阵传递闭包的一种新算法。

Floyd-Warshall算法的C语言实现

Floyd-Warshall算法是一种找出赋权图中各结点之间的最短距离的高效算法,该算法不仅适用权值大于等于零的一般问题,也可用于权值小于零的问题。通过对算法的研究,给出Floyd-Warshall算法的一个C语言程序。

Floyd-Warshall算法在物流管理方面的应用

本文主要讨论了应用Floyd-Warshall算法在一个赋权图G中的最小权重问题,即在G(包括顶点和边)上找一个点,使其到给定的m个赋权点的权重和最小,然后推广到在 G中寻找(为常数)个顶点的情况。

基于Floyd-Warshall算法的无线路灯网络通信优化方法研究

提出了一种LED路灯无线通信网络优化方法。该系统由监控中心、通信中继站和路灯控制终端组成二级点群架构,终端通过RF射频方式与中继站进行双向近距离通信。为克服RF信号在传输路径受阻时的衰减影响,研究一种优化路径的可变架构网络链路算法。优化后系统具有传输稳定、低功耗、低运行成本特点,满足城市照明系统的智慧需求。

DAO媒介:驱动未来社会算法化与自组织的元媒介

DAO媒介是以区块链算法等技术为基础,支持数字社群协同自治的媒介,具有区块链、智能合约与投票等功能特性和要素确权、技术信任、规则构架以及场景聚合等价值禀赋。对于数字生态显露的各种问题,“算法化”是重构数字生态、降解社会系统复杂性的关键机制,DAO媒介是支撑“自组织式”算法化的元媒介。DAO媒介与数字文明时代喷发的微粒个体、微资源、微价值、微需求、微场景等相匹配,能够深度匹配人的个性与自我,形成有效的趣缘连接,进而极大地释放数字文明的生产力。DAO媒介将深刻影响社会系统的构造,将微粒个体与相关社会要素“包裹”为闭环子系统,支持其准开放的系统边界、有效的异质性整合、可持续的规则重构、子系统与父级系统的持续分化和快速进化,等等。在数字文明时代,DAO媒介将使“重新部落化”的“地球村”变为现实,其驱动构筑的DAO社会将更加多元、更加富有创造力,不断拓展人类群体实践的自由度,使人类在高度异质性聚合基础上更加和谐有序地整合协同。

Floyd-Warshall算法在现实生活中的应用及算法思想引申

由一道数学建模题"开封市旅游路线问题"而引发的关于Floyd-Warshall算法求任意两点间最短路径的思考,通过图解描述了算法的核心过程并针对虚拟案例用C++实现,最后做了算法思想的引申思考。

基于自适应变异粒子群算法的风光储微网调度

为克服传统粒子群算法在求解时容易形成局部最优,求解精度低的不足,提出了一种基于自适应变异粒子群优化的微电网调度求解方法。惯性权重采用自适应正态分布递减,随着迭代次数的增加更新粒子位置的移动策略,并且在算法后期引入变异环节。为验证算法的有效性,文章与其他算法进行收敛性能对比,并对两种典型天气情况下的微网运行成本模型仿真求解,得到最优调度。算例结果表明,改进算法能够对粒子全局最优搜索优化,效果优于其他算法,可合理调配分布式电源出力时段,具有良好的可行性。

短定子磁浮列车基于悬浮间隙实现测速和定位的算法仿真及应用

短定子磁浮列车测速和定位技术实现方式与传统轮轨不同,目前有多种技术实现方式,但都需要在磁浮列车上设置测速和定位设备或系统,且与悬浮控制系统相互独立,但悬浮控制系统对速度信号和位置信号又有一定的依赖性。因此,设计了一种基于悬浮间隙实现测速和定位的算法,并通过仿真达到算法设计预期目的,最后通过编程将算法嵌入磁浮列车的悬浮控制系统硬件平台,实现测速和定位的算法应用,测速和定位信号完全集成于悬浮控制系统中,摆脱悬浮控制系统对外置测速定位系统的依赖,提升磁浮列车在轨道交通市场的竞争力。

基于图神经网络的瑜伽动作多特征融合识别算法

针对现有瑜伽动作识别方法不能挖掘动作与形体特征等深层次信息的问题,提出了一种基于多特征融合图神经网络的改进瑜伽动作识别算法,该算法利用瑜伽的动作历史和形体信息,结合多特征融合和图神经网络的优势,通过建模形体和动作之间的关系图,得到形体信息对不同瑜伽动作类别的影响程度,以及历史动作的长时和短时性。在实验中,对比了该方法与其他算法在瑜伽动作识别任务中的表现。结果表明,该方法在准确率、精确率、召回率和F_(1)值等指标上有明显的提高,证明了该瑜伽动作识别算法的有效性。

不完整模态数据下基于布谷鸟算法的结构损伤识别研究

鉴于安装在结构上的少量传感器难以获得完整的模态数据,文章提出一种使用不完整模态数据来定位和量化结构损伤的有效方法。首先,采用一种改进的缩聚系统方法来匹配有限元模型和实际测量中的自由度差异,从而解决模态空间不完整性问题。然后,利用不完整模态数据获得的结构柔度矩阵计算结构的静态位移。最后,利用结构的静态位移建立损伤优化函数,并采用布谷鸟算法进行求解。通过数值模拟和试验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。数值和试验结果表明,在测量传感器数量有限的情况下,所提出的损伤识别方法仍具有高效且稳定的性能。

麦克纳姆轮农业机器人路径跟踪——基于改进野马算法

针对麦克纳姆轮农业机器人在智能大棚中的路径跟踪问题,建立了运动学模型和动力学模型,设计了一种新型的双环比例微分-分数阶比例积分导数(Proportional Derivative-Fractional Order Proportional-Integral Derivative,PD-FOPID)控制器对全局路径进行动态跟踪控制。对于控制器参数多且整定困难的问题,首先采用帐篷映射初始化种群策略、精英主义记忆策略、动态余弦权重策略和柯西—高斯变异策略对原始野马算法进行改进,然后利用略改进野马算法(Improved Wild Horse Optimizer,IWHO)对控制器最优增益参数优化。实验结果表明:所开发的算法在探索和开发阶段方面性能优异,且PD-FOPID控制器在整定工作中表现突出。路径跟踪仿真证明,设计的双环PD-FOPID控制器比FOPID控制器更具显著的优势,能够避免动态误差累积,快速响应调整到规划路径,在提高农业大棚机器人路径跟踪控制质量方面具有巨大的潜力。

算法解释制度的体系化构建

算法解释在算法治理中举足轻重。算法解释承载着权益保障、社会交往和风险治理三重意义,其在技术层面上的障碍正在逐渐被突破,可以通过多种技术机制实现。在算法治理活动中,应根据常规场景、关键场景和争议场景分别限定选择解释的路径选择和技术方案,通过冻结机制、抽样机制和镜像机制固定算法解释,并使之接受外部的验证与审查,确保算法解释真实、有效。算法解释的系列机制应被进一步构建为体系化的算法解释制度,在这一制度框架内,对解释路径与精度、解释时限、解释瑕疵责任等要素的合理配置,可以实现社会效益与规制负担的精细平衡。

改进A^(*)算法和人工势场法的路径规划

A^(*)算法存在折线路径多和搜索节点多的问题,人工势场(artificial potential field,APF)法存在局部最优和不可到达的问题,针对两种算法存在的问题进行了研究。利用欧氏距离与投影距离提出一种新的混合式启发函数,依据该函数对A^(*)算法的流程进行改进,减少A^(*)算法的搜索节点,提高搜索效率。利用新A^(*)算法生成的最优节点作为APF算法的局部目标点,辅助机器人摆脱局部最优点;通过加入机器人和目标点的位置关系改进势场函数,修改斥力的增益,优化斥力的生成方向。在改进的基础上将两种算法融合提出一种新的算法,利用APF法的势场函数引导A^(*)算法的搜索。从路径长度、避障效果、迭代次数对改进算法进行对比分析,仿真结果表明,提出的改进算法搜索效率高,实现避障的同时保证计算的路径最优。

算法嵌入政府治理:逻辑、风险与规制

伴随着现代信息技术的迅猛发展,智能算法在推动经济社会不断发展的同时也成为推动国家治理现代化的重要驱动力。现阶段如何推进算法技术更有效地嵌入政府治理,在充分发挥技术效益的同时反制技术滥用,实现公共价值最大化目标是亟须关注的时代命题。从“技术—权力—规则”三个维度搭建研究算法嵌入政府治理的分析框架,探索算法技术赋能政府治理的价值意蕴与运作逻辑。聚焦算法技术黑箱阻滞公共责任认定、算法权力削弱政府与民众自主性、算法规则偏好导致治理正义性减损等风险与挑战,提出在实践中要推进技术适度透明化以明晰责任关系链条、规范算法权力运作并坚持人本主义治理理念、明确算法规则决策限度以强化治理正义性等实践进路。

基于改进模拟退火遗传算法的高速公路服务区自洽能源系统高能效优化

针对高速公路自洽能源系统高能效优化的问题,基于改进模拟退火遗传算法(SA-GA),提出了一种综合考虑经济目标和环保目标的自洽能源系统高能效优化运行策略。首先根据高速公路服务区自洽能源系统中各电力单元特性,建立一种综合考虑系统经济性和环保性的能效目标函数;其次根据高速公路服务区自洽能源系统的分类,建立了不同类型系统对应的约束条件;为避免遗传算法易陷入局部最优的缺陷,引入模拟退火算法,对改进后的SA-GA算法采用降温函数,寻找全局最优解;利用新疆某高速公路服务区自洽能源系统发电和负荷数据,并在传统服务区负荷的基础上进一步考虑新能源汽车充电站的影响。测试函数测试结果表明:SA-GA算法在求解速度和稳定性方面有明显提升,改进SA-GA算法对夏季、冬季典型日能效优化的结果,相较于遗传算法,在寻优精度提升约为20.33%。

算法审计需求论

算法审计是算法治理体系的重要成员,本文以经典审计理论为基础,提出算法审计需求的一个理论框架。算法的合约类委托代理关系中存在完备合约,监管类委托代理关系中算法相关法律法规发挥了类似完备合约的作用,这两类关系中都不存在算法审计需求。算法的资源类委托代理关系中,由于激励不相容、信息不对称、合约不完备和环境不确定同时存在,必须建构算法治理体系来应对算法代理问题和次优问题,算法审计基于审计固有功能对算法责任履行情况实施鉴证,发现其中存在的代理问题和次优问题,报告给委托人及其他利益相关者并推动整改,从而为算法责任的良好履行提供一定的保障。

如何实现“黑箱”下的算法治理?——平台推荐算法监管的测量实验与策略探索

近年来,平台推荐算法的快速发展和广泛应用深刻改变了互联网信息内容的供给方式,同时也引发了一系列算法风险与现实问题。平台推荐算法治理与监管成为政府规范算法应用的重点内容之一,无论是算法备案制度的探索,还是实现算法透明化的设想,均面临着一定的困难和挑战。在不打开算法“黑箱”的前提下,平台推荐算法规制与监管是否有可行之道?论文基于机器行为学思想,采用实验方法,以用户视角对推荐结果进行跟踪记录,通过实验数据的对比分析,验证了平台推荐算法结果差异的可测性。基于实验结果,论文提出了通过对不同平台推荐结果进行大规模数据测试和检验,测量平台推荐算法运行逻辑与推荐效果,从而实现“黑箱”下有效的逆向监管,以期丰富未来算法治理的选择。

积极伦理观下算法歧视治理模式的革新

算法技术已借助大数据技术被广泛应用,成为影响人们日常生活的重要角色,其也因技术中立性不断遭受现实挑战而呈现出事实上的歧视性。重新审视算法歧视及其治理路径是发挥算法积极作用、避免算法消极影响的重要前提。传统伦理观念影响下的算法歧视治理模式存在价值观念偏航、治理结构失衡及技术治理落后的问题,影响算法歧视治理实效。社会发展促进了伦理观念的革新,积极伦理观的树立可以为算法技术向善的实现提供理论指引。算法治理结构的优化及反歧视技术水平的提高是纠正算法歧视的重要前提,理念、制度及技术三维措施的综合运用方可在算法领域实现科技向善的伦理目标。