基于目标-问题-度量模型的多级模糊软件测试质量综合评价

软件测试作为保证软件质量的重要手段,越来越受到重视,软件测试时间占整个项目周期的比重也越来越高,如何评价和提高软件测试质量是一个非常重要的研究课题。聚焦软件测试质量评价的目标,提出基于目标-问题-度量(GQM)模型的多级模糊软件测试质量综合评价方法,通过GQM模型分析得到6个直接度量元和22个二级度量元,给出每个二级度量元的计算方法;在度量元和目标之间采用多级模糊综合评价方法,建立量化的软件测试质量数学评价模型;同时给出了软件测试质量评价流程,进行软件测试质量评价。所提评价方法在实际项目中进行了应用,实践证明,使用所提方法开展软件测试质量评价不仅可以量化测试质量,还能提高测试质量。

基于教师-学生模型的点云目标检测算法

针对现有点云目标检测算法对室外自动驾驶场景中遮挡物体检测精度低的问题,提出一种基于知识蒸馏和注意力增强的点云目标检测算法。以CIA-SSD模型为基础,设计了一种基于教师-学生模型的密集特征生成模块,提出基于交并比匹配策略的密集数据生成方法,将稀疏特征转换为密集特征。密集特征生成模块位于学生模型中,学生模型在教师模型生成的软目标监督训练下,推断出完整的密集目标特征,实现目标特征的补全;在教师模型中设计空间注意力和通道注意力机制,增强密集目标点云,提升特征图的质量。在KITTI数据集上的验证实验结果表明:与SE-SSD模型和CIA-SSD模型相比,本文提出的算法保持了单阶段目标检测速度的优势,同时明显提升了检测精度。

公交-合乘车道优化设计的多目标双层规划模型

为提高公交专用道利用率,构建了公交-合乘车道(bus-HOV lanes)优化设计的多目标双层规划模型。该模型上层最小化交通总阻抗、公交运营成本和车辆排放;下层考虑非合乘车、合乘车和公交车实现多方式交通网络用户均衡;由快速非支配排序遗传算法求解,其下层由相继平均法和连续权重平均法求解;并使用Nguyen-Dupuis网络验证模型及其求解算法。结果表明:所给算法能有效获得公交-合乘车道设置方案的Pareto最优解集;合理的公交-合乘车道设置方案能有效促进合乘出行;相比不设置公交-合乘车道,全部和部分合乘车进入公交-合乘车道分别使交通总阻抗降低-0.007%~1.088%和0.038%~4.493%,使公交运营成本上升1.057%~3.864%和4.011%~5.611%,使车辆排放减少-7.598%~-1.111%和-0.677%~3.526%;当起讫点(OD)对客流量不低于其临界值,设置公交-合乘车道有利于增加公交车客流量。

问题导引-目标链接式护理干预对糖尿病患者低血糖发生率的影响

目的:探究问题导引-目标链接式护理干预对糖尿病患者低血糖发生率的影响。方法:选择2022年2月—2023年1月泰州市第三人民医院收治的86例糖尿病患者为研究对象,采用计算机法以01~086对患者进行编号,设置01~043患者为对照组(n=43),实施常规护理,设置044~086患者为观察组(n=43),实施问题导引-目标链接式护理干预。比较两组血糖水平、糖尿病自我管理行为及低血糖发生率。结果:护理前,两组血糖水平比较,差异无统计学意义(P>0.05);护理后,两组空腹血糖(FBG)、餐后2 h血糖(2 h PBG)及糖化血红蛋白(HbA1c)水平均下降,观察组低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。护理前,两组糖尿病患者自我管理行为量表(SDSCA)评分比较,差异无统计学意义(P>0.05);护理14 d后,两组SDSCA评分升高,观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组低血糖发生率低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在糖尿病患者的护理中采用问题导引-目标链接式护理干预,能有效控制血糖水平,提升患者自护能力,降低低血糖发生率。

基于静动力试验的铁路连续刚构-拱桥模型修正

为提升大跨度铁路连续刚构-拱桥有限元模型预测精度,同时针对传统有限元模型修正中只采用全局最优解而忽略可能更接近实际情况的局部最优解问题,提出一种基于距离机制的改进稳态遗传算法(DSSGA),利用实测静动力数据对其初始有限元模型进行模型修正。首先,介绍桥梁基本信息、初始有限元模型和静动力试验及其试验结果;其次,介绍DSSGA算法的理论以及其结合Kriging代理模型的基本修正流程,并通过测试函数验证DSS-GA算法的优化效果;最后,通过灵敏度分析选择待修正结构参数,利用拉丁超立方设计构建Kriging代理模型并检验其精度,利用静力位移、试验模态参数构造目标函数,对该桥进行模型修正。结果表明:与标准稳态遗传算法(SSGA)相比,DSSGA算法能够提供目标函数在搜索域的全局最优解和更多组局部最优解,有效避免SSGA算法角度机制所产生的解集不完整的局限性,且全局最优解的目标函数值更小,具有更高的搜索效率。经过模型修正,所有测点的位移相对误差控制在10%以内,频率相对误差控制在5%以内,修正后模型的预测精度大幅度提升。修正后的模型可作为该桥的基准有限元模型,用于后续桥梁健康监测与状态评估。

FC-度量空间中的一般拟平衡问题及其对约束多目标对策的应用

利用KKM技巧,建立了非紧完备FC-度量空间中关于一般拟平衡问题的平衡存在性定理.作为应用,获得了该空间中的约束多目标对策的加权Nash平衡存在性定理.

FC-度量空间中的一般拟平衡问题解集性质及其对约束多目标对策的应用

近期,研究了FC-度量空间中的R-KKM定理、Browder不动点定理、匹配定理、重合定理、变分不等式、鞍点定理以及抽象经济和定性对策的平衡存在定理等.利用KKM技巧和非紧完备FC-度量空间中的的转移紧开值映射的极大元集的性质,研究了非紧完备FC-度量空间中的一般拟平衡问题和拟平衡问题解集性质.作为应用,获得了非紧完备FC-度量空间中的约束多目标对策的加权Nash-平衡点集和Pareto-平衡点集性质.结论统一、改进和推广了一些近期文献的已知结果.

基于模拟退火法的基站选址优化问题——模拟退火法在0-1规划的数学规划模型上的应用

随着5G技术的全面普及,通信所需的带宽越来越大,原有基站能够覆盖的范围越来越小,从而需要建立新基站减少弱覆盖区域。本文主要是建立基于0-1规划的数学规划模型,采用模拟退火法对规划模型进行求解,以研究解决当前网络弱覆盖区域的覆盖问题。根据当前网络天线的覆盖情况,给出当前网络信号的弱覆盖区域,选择一定数量的点,使得在这些点上新建基站后,可以优化当前网络的弱覆盖区域的覆盖问题,使得弱覆盖区域尽可能小。本文先进行数据清洗,筛选掉现有基站与弱覆盖点之间的欧式距离小于门限10的弱覆盖点与业务量小于1的弱覆盖点。将选址问题确定为0-1规划的数学规划问题,接着用模拟退火算法对模型进行全局求最优解。

煤-电双目标下基于有模型强化学习的回转窑工艺参数优化

基于煤-电双目标下回转窑工艺参数优化问题,提出了有模型强化学习的解决方法.首先,以固定时间间隔为单位对历史工艺参数和运行目标进行数据处理与聚合.其次,搭建概率神经网络建立回转窑控制参数与影响参数、运行目标值的关系模型,该模型被用作为后期强化学习框架中的奖励模型.然后,利用基于模型的离线策略优化的强化学习算法构建控制参数推荐智能体,同时优化回转窑生产过程的煤电消耗.最后,给出一个案例证明所提方法对回转窑工艺参数优化的适应性、高效性.

基于LightGBM-LSTM组合模型的绿色建筑能耗度量研究

在对建筑能耗进行度量时,由于单一度量模型的输出结果存在一定误差,导致度量的准确性难以达到要求,为此,提出基于LightGBM-LSTM组合模型的绿色建筑能耗度量研究。使用方差-协方差方法对LightGBM模型与LSTM模型的权值进行计算后,构建了LightGBM-LSTM组合模型。以建筑能耗影响因素为基础,分别利用LightGBM模型与LSTM模型计算了绿色建筑能耗,最后代入到LightGBM-LSTM组合模型中,实现对建筑能耗的准确度量。在测试结果中,设计方法的度量结果与实际能耗的误差仅为864.0吨,具有较高的准确性。

考虑负效应的垃圾回收两级选址-路径模型与算法

针对生活垃圾中转站和焚烧站的选址-路径问题(LRP),考虑经济目标和垃圾设施的负面影响,设计了与风向和距离有关的负效应分段函数,构建了两级多目标选址-路径(2E-MOLRP)模型,并提出了鲸鱼优化算法(WOA)和模拟退火(SA)算法结合的非支配算法WOA-SA。首先,结合随机方法与Clarke和Wright(CW)节约算法优化初始种群;其次,采用非线性动态惯性权重系数调整收敛速度;然后,设计WOA-SA的并行结构来增强全局搜索能力;最后,使用非支配排序法得到帕累托解集。对Prins和Barreto等35个基准案例以及天津市模拟案例进行分析。结果表明,WOA-SA可以找到20个基准案例的已知最优解(BKS),且对Prins和Barreto案例的求解结果与BSK差距的平均值分别为0.37%和0.08%,具有很好的收敛性和稳定性。将所提模型和算法应用于实例,给决策者提供了三种不同方案的负效应值及经济成本的方案,以支持不同偏好决策者选择,从而减少垃圾回收物流成本和设施对环境的负面影响。

武器-目标分配问题综述

介绍武器-目标分配问题的应用背景、基本概念、基本模型、数学性质及该问题的现状及进展。目前WTA问题的研究内容主要集中在模型和算法上。模型研究以静态模型研究为主,动态模型研究在近几年有所发展;算法研究主要以智能算法研究为主,尚未出现其它新式算法。并指出目前WTA问题研究存在的不足及进一步的发展方向。

武器-目标分配问题的粒子群优化算法

建立了武器-目标分配问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点。经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出粒子群算法来解决武器-目标分配问题。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略B的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法。

包头市地下水-地表水联合调度多目标管理模型

运用管理模型对地下水和地表水资源优化调度 ,解决包头市水资源短缺问题。首先建立双层含水层地下水流数值模拟模型 ,并求得地下水系统单位脉冲响应函数。考虑水资源与社会、经济和环境的关系 ,构建地下水 -地表水联合调度多目标管理模型。决策变量为潜水和承压水开采量、各地表水厂向各管理子区的供水量 ,主要目标为最大限度完成工业总产值、供水费用最小、最优控制地下水位和尽量满足农业灌溉用水。模型归结为求解线性目标规划问题。结果表明 ,优化总供水量为 6663 8 9× 1 0 4 m3·a- 1 ,其中地下水供水量为 1 3 5 0 6 2× 1 0 4 m3·a- 1 ;优化方案最大限度地满足规划需水量 ,使有限的水资源发挥最大的经济效益 ;通过对地下水开采量的控制 ,地下水流场趋于合理。

基于自适应SMPC的梯级水-风-光互补系统多目标优化调度

为抑制风电、光伏的波动性,文章建立了梯级水-风-光互补系统的多目标优化调度模型,同时考虑了调度成本与水电出力波动性,提出了一种基于自适应随机模型预测控制的梯级水-风-光高效协调优化方法。该方法利用场景削减技术,进一步抑制风光出力不确定性,并采用自适应变权重方法自动调整多目标权重系数。文章比较了方法改进前、后以及梯级水电站数量对互补系统优化调度结果的影响。系统仿真表明,所提自适应(Stochastic Model Predictive Control,SMPC)方法,可有效抑制风电、光伏的不确定性与波动性,提高水电出力的可靠性与稳定性.

集成化物流选址-路径问题优化模型的算法研究

选址-路径问题(Location-Routing Problem,LRP)是物流系统中的一个组合优化问题.一般采用"两阶段法"将其分解为选址分派和车辆路径问题来求解.这种两阶段法未能考虑到问题的内在联系,因而往往不能得到满意的解.本研究把LRP问题的解看作是一个整体,采用遗传算法求解该问题;对遗传算法的编码进行重新设计,对交叉和变异操作做了改进,因而能够更容易得到问题的最优解.最后通过算例分析,验证了本算法的可行性.

基于原水-净化水耦合配置的多目标递解控制模型

针对我国水资源开发利用和管理中出现的新情况与新问题,根据国家新的治水方针和珠海市水务一体化管理的实际需要,建立了珠海市水资源优化配置模型———基于原水净化水耦合配置的多目标递解控制模型,并提出了分解协调耦合计算流程.通过模型耦合迭代计算和综合对比分析,给出珠海市原水净化水耦合配置的推荐方案,为珠海市未来20年的水资源优化配置和安全供给体系分期建设提供了科学的依据.

多目标0-1背包问题的元胞竞争决策算法

为求解多目标0-1背包问题,基于竞争决策算法原理和多目标优化问题的特性,提出了一种求解多目标0-1背包问题的元胞竞争决策算法。将元胞自动机演化规则引入竞争决策算法,给出了算法的具体描述,并使用Delphi7.0实现了算法的具体步骤。为了提高多目标非劣解(Pareto解)的分布性和多样性,利用全局经验作为指导,在最稀疏的Pareto解附近进行邻域搜索。经过大量数据测试和验证,该算法具有真实的Pareto前沿逼近效果,是一种多目标优化问题的有效方法。

武器-目标分配问题的模拟退火算法

武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。

基于点云-模型匹配的激光雷达目标识别

为实现激光雷达自动目标识别,本文给出了一种基于点云模型匹配的方法。将点云进行三视投影,对投影点云进行二值化处理得到二值图像,采用Sobel算子和Hough变换提取点云轮廓边界及获得边界直线参数,然后以投影点云轮廓信息为约束提取包围矩形,完成目标姿态估计和几何特征提取。在此基础上以点云到CAD模型面元的欧氏距离最小为优化目标,采用单位四元数法计算点云与模型之间的刚体变换,通过迭代实现点云和候选目标CAD模型的匹配,并以归一化平均欧氏距离作为相似性度量完成目标识别。采用五种地面装甲目标在不同激光雷达视角下的点云进行目标识别实验,统计结果表明目标类别的正确识别率为100%,目标型号的正确识别率大于91%,因而本文方法具有较好的识别性能和较高的应用价值。