基于最优解区间预筛选的代理模型辅助天线设计优化算法

针对天线优化中全波仿真计算耗时过多的问题,文中提出了一种基于数据约束的代理模型辅助进化算法(SAADC)以实现天线优化设计中效率的提升。首先采用增强随机型差分进化算法,以保证数据生成的随机性与多样性。进一步通过高斯代理模型对仿真结果进行预测,并利用最优解区间预筛选方法舍弃预测结果中较差的个体,以实现算法收敛速度的提升。最终利用所提出的SAADC,对三个不同拓扑结构E型贴片天线的带宽与增益进行了优化设计与结果分析。结果表明,所提出的算法比现有的代理模型优化算法具有更快的优化速度与更佳的优化结果,可满足天线结构高效优化的实际需求。

概率犹豫模糊判断矩阵的一致性调整与多重最优解分析

针对备选方案优先权重及多重最优解的计算,建立了一个概率犹豫模糊互补判断矩阵的离散化一致性调整模型,通过该模型调整后的矩阵能够较好地维持偏好值的具体含义,利于后续决策者的反馈修改。而后提出了多重最优解筛选机制,采用距离测度量化各个调整后的矩阵的决策信息扭曲程度及缺失状况,解决了一致性调整过程中的潜在解缺失导致的信息流失及排序互逆问题。最后,给出一个算例验证了模型及筛选机制的有效性。

基于粗糙集最优解山区公路边坡防护效果评价

为系统有效评估不同边坡防护技术的护坡效果,通过调查大量护坡技术对边坡沿线生态环境、边坡特性等的影响,以粗糙集理论和条件信息熵为基础,分析护坡效果与稳定性、抗侵蚀性等因素的相互关系,结合最优解优化评价指标重要度,提出了一种适用于山区公路边坡防护效果的指标权重确定方法。构建了边坡防护效果评价体系。运用模糊理论和模糊综合评价理论,建立了山区公路边坡防护效果模糊综合评价方法。依托某山区实体边坡对常见的11种护坡技术分析得到:生态混凝土护坡技术和土工网植草防护技术的护坡效果最优。对生态混凝土和土工网植草组合防护技术进行仿真计算,得到边坡水平最大位移和最大剪应变分别降低66.21%和90.17%,边坡稳定性系数从1.252提高到1.351,符合规范要求,为山区公路边坡防护技术的优选提供了新的思路。

用好“流动办公桌”这个服务基层“最优解”

城镇小区广场、农村住户门前、生产经营现场,几张塑料凳子围一圈,中间摆上一张办公桌,党员干部就开始了现场办公服务。“流动办公桌”成了当下许多地方和单位服务基层的“最优解”,受到机关青睐、基层欢迎和群众好评。基层是国家治理最末端、和谐稳定大本营、创新创造主战场、服务群众最前沿、一切工作落脚点。提高服务基层精准性、到位率、时效性,必须因地制宜用好“流动办公桌”,在深入基层、亲近基层、融入基层中展现党员干部应有的担当作为,树立机关部门应有的作风形象。

以“枫桥经验”最优解 促“诉源治理”新实践

2023年是毛泽东同志批示学习推广“枫桥经验”60周年和习近平总书记指示坚持发展“枫桥经验”20周年,为贯彻落实习近平总书记和党中央要求,市人大监察和司法委员会协助常委会开展多元解纷工作专项监督。

打造船舶绿色改装最优解——访Njord董事总经理Frederik Pind先生

2024年2月,马士基油轮(Maersk Tankers)旗下的绿色技术公司Njord宣布将与全球最大干散货托运人之一力拓集团(Rio Tinto)合作开展船舶绿色改装项目。Njord将为力拓集团拥有的两艘干散货船设计并安装一系列节能设备,以期减少燃料消耗和排放。力拓集团于2022年启动了“海洋先锋门户”项目,希望在其两艘20.5万载重吨纽卡斯尔型散货船上安装节能减排技术。

《经济日报》:“金融+人工智能”寻求最优解

人工智能在金融业的应用一直备受关注。近日,由清华大学经济管理学院、度小满等机构联合编写的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》发布。《报告》认为,生成式人工智能技术在金融业中的应用尚处于技术探索和试点应用的并行期,预计1年至2年内首批大模型增强的金融机构会进入成熟应用期,3年后将会带动金融业生成式人工智能规模化应用。

留学专业规划,怎样决策才是最优解?

面对不断增长的就业压力,清晰的职业规划有助于留学生们发挥特长,在未来实现职业目标。因此,选择专业这一重要过程可以通过市场调研以及对多渠道信息的收集,确定自己感兴趣,且在未来更具职业优势的专业。通过对专业知识的学习,进一步提升专业技能。

故宫官博的形象投射与社交媒体参与——基于贝叶斯模型与影响图的最优解推断

社交媒体平台为公众提供了与旅游目的地互动交流的场域,在目的地形象塑造与传播中具有重要作用。新浪微博平台中的转发、评论和点赞是对社交媒体参与度的衡量。揭示目的地投射形象及相关因素对社交媒体参与度的触发规律,可为目的地形象营销策略提供理论依据。文章以2016—2020年故宫博物院新浪微博官方账号发布的微博为例,搭建贝叶斯模型和影响图模型,模拟推断引发社交媒体参与的最优决策。研究发现:(1)故宫官方微博引发的社交媒体参与符合幂律衰减规律,少部分微博引发了大规模的社交媒体参与。其中,目的地投射形象的自然景观维度极易引发高社交媒体参与,而历史文化维度引发高社交媒体参与的难度最大。(2)故宫官方微博的目的地投射形象、互动策略、情感表征和时间框架4大因素影响社交媒体参与度,调整其组合模式能够扩大并引导不同类型的社交媒体参与行为。(3)不同内容的微博最优发布时间存在差异,在旅游淡季和12:00—22:59时间段发布的微博更易形成高社交媒体参与。(4)针对历史文化维度,旅游淡季的消费引导和旅游旺季的创造引导是提升社交媒体参与的最优路径,中午和傍晚的非工作时间段是最佳发布时间。该研究基于贝叶斯网络模型方法揭示了目的地形象投射与社交媒体参与间的复杂关系,并模拟推断出最优情景,对旅游目的地形象的网络营销具有实践指导意义。

运输问题广义多重最优解探析

提出了运输问题多重最优解、狭义多重最优解及广义多重最优解的概念.将运输问题的多重最优解进一步划分为有限多重最优解和无限多重最优解两种情况,并分别给出了判定定理.最后给出了一个应用例子.

“心流”,幸福之问的最优解

央视记者在街头,随机对各色路人提问:“你幸福吗?”这是2012年,中央电视台推出的《走基层百姓心声》特别调查节目“幸福是什么”,或许大家更记得的是那句啼笑皆非的回答“我姓曾”在当年引发了网上热议。对于内敛的国人来说,要将这样细腻的情感宣之于口着实是一件令人尴尬的事。

敏感性分析中退化情况与多重最优解的判别

计算机工具求解线性规划模型的结果对应实际问题中多种解决方案,其中退化解和多重最优解对决策者进行合理决策是至关重要的。但在计算机工具所得敏感性报告中,无法直观判断线性规划模型是否存在退化解和多重最优解的情况。针对该问题,以Excel敏感性报告为例,结合单纯形法定理和对偶理论,能够得出判别敏感性分析中线性规划问题退化情况与多重最优解的一般方法,即定义法、个数相等法判定所得解是否存在退化情况,能够解决多重最优解判别的对偶关系法和递减成本法,以及判别退化解与多重最优解均适用的方法:综合法–退化解与多重解的关系法。

线性规划问题最优解判别定理的研究

指出一些文献中线性规划问题最优解判别定理的不全面或不正确之处，给出线性规划问题唯一最优解的判别定理和无穷多最优解的判别定理。

本期话题:如何找到职业规划最优解?

职业规划是大学生求职前至关重要的一步,做好职业规划,在毕业求职时可以减少很多迷茫。大学生该如何找到适合自己的发展方向?高校又如何指导学生做好职业规划并把规划落到实处?微言 E 语点滴教育合伙人唐晓芸:首先,要找到人生榜样,去了解那些现在已经参加工作、有社会经验的人当中,谁的生活是你特别向往的;第二,要越来越多地了解自己,可以去做一些心理学的量表,同时观察自己在做什么事情的时候是开心的,在做什么事情的时候是擅长的。

解一类全局优化问题实质ε-最优解的一个新方法

在实质ε-最优解的条件下,保证实质ε-最优解的稳定,文中将一个约束推广到多个约束,给出了等价命题及求解实质ε-最优解的一个新的算法。

全局和局部最优解对蚂蚁群优化算法性能的影响

蚂蚁群优化算法(ant colony optimization, ACO)是一种元启发式方法,其中一群相对简单的Agent(人工蚂蚁)相互合作,求解离散优化问题.对第1个蚂蚁算法(ant system)进行扩展的大量研究表明,采用精英策略可以较好地改善算法性能.探讨了全局最优解和局部最优解间的平衡与解空间搜索的intensification,exploration的关系,及其对ACO算法性能的影响.实验结果表明,合理利用全局和局部最优解,可以显著提高ACO算法的性能.

基于当前最优解的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法。为提高人工蜂群算法的局部搜索能力和避免早熟收敛,跟随蜂在当前最优解的周围进行局部搜索,并随着迭代次数的增加,逐渐缩小侦查蜂在当前最优解周围的局部搜索范围。通过6个标准测试函数完成仿真实验,结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均得到提高。

求解多峰性函数全局最优解的进化算法及其应用研究

本又针对简单遗传算法（SGA）在解决多峰性函数最优化问题存在的不足，提出了一种分配区间型进化算法，能够求出多峰性函数所有全局最优解及多个局部最优解。通过十几个多峰性函数与工程实例的数值实验，验证了算法的正确性。对简易海洋平台进行了疲劳可靠性优化设计为算例，取得了满意的结果。

基于Pareto最优解的含分布式电源配电网无功优化

随着分布式电源技术的发展,某些分布式电源接能够在一定程度上对配电网进行无功补偿。针对配电网无功优化问题,本文提出了以调节分布式电源出力和传统的投切电容器组为优化手段,以网损最小、电压偏移量最小为目标的优化策略。与以往大多数研究利用权重将多目标问题转化为单目标问题不同,本文直接采用基于Pareto最优解的多目标模型,然后利用自适应参数的多目标和声算法确定分布式电源无功出力和投切电容器组的大小,得到Pareto最优解集,从中选出最优解。利用IEEE-33节点系统进行仿真计算,与单个目标网损最小和采用惩罚因子的方法进行比较,验证了本文所提优化策略的有效性。

模糊线性规划的最优解分析

在一定条件下,给出了模糊线性规划约束条件伸缩指标向量改变时最优解满意度增量的表达式,并分析了求最优解的方法.