推荐算法对青年大学生思想行为的影响及引导研究

推荐算法通过其特殊的信息分发匹配模式,帮助青年大学生拓宽知识渠道、降低对冗余信息的吸收,对大学生的个性化需求进行“精准投喂”。但同时,推荐算法也给青年大学生思想认知造成困扰,影响其正确价值观的形成,造成部分青年大学生的行为异化。因此,应该发挥课堂主渠道作用,提升大学生的算法素养;加强教育引导和规范约束,帮助大学生树立正确的价值观;加强算法治理,助力青年大学生养成良好行为习惯。

基于精英思想自适应改进万有引力搜索算法

为了解决万有引力搜索算法容易出现局部最优的问题,提出了一种新型改进万有引力搜索算法。该算法在质量的计算中引入随机因子;结合精英思想,基于适应度值对力进行有选择的合成,并且对更优粒子对应的力赋予更大的随机数;引入控制参数,自适应地更新粒子的位置,减小某些粒子过于随意变化带来的影响。通过以上这些操作,增强了算法的随机性,同时保证了算法的收敛性。经对10个基准函数进行仿真实验,结果表明新算法有更好的收敛速度和寻优精度,全局和局部优化能力增强。

先隧后站岩土参数反演及施工沉降分析

针对传统经验学习算法(EBL)存在过早收敛的缺陷,引入阴阳对思想进行改进,提出一种基于阴阳对思想的经验学习算法(IEBL)。依托广州市轨道某先隧后站地铁车站工程,基于先行施工的某一断面沉降监测数据,采用基于改进经验学习算法的岩土参数反演方法,获取先隧后站工程的动态岩土参数,并将反演参数应用于先隧后站三维模型数值计算及沉降分析中。结果表明:反演获得的先隧后站工程岩土参数存在空间变异性,随着开挖施工的不断进行,岩土参数产生相应的变化;按照既有设计及施工方法进行先隧后站地铁车站的施工,受横通道及施工顺序等多因素影响,地表最大沉降值出现在地铁车站中部位置,为-5.52 mm;在靠近3#横通道位置存在一定区域的隆起情况,最大隆起为2.26 mm;完整的施工过程引起的地表竖向变形较为稳定,先隧后站施工未对上方道路产生不良影响。

基于改进思维进化算法的舰船机械可靠性评估模型研究

目前的船舰机械可靠性评估模型的评估准确率低、评估速度慢,为解决该问题,研究提出利用反向传播算法对思维进化算法进行改进,并基于改进算法构建评估模型。先对改进算法进行实验,结果显示,该算法准确率为97.8%角度低误差值平均为1.1。再对基于该算法的评估模型进行实验,结果显示,模型的评估准确率为96.8%,评估耗时为1.2s。由上述实验结果可得,研究提出的基于改进后的思维进化算法构建的评估模型不仅能够提高评估准确率还可以降低船舰机械的维修成本。此次研究不仅提高了船舰机械的可靠性,还为制造业的可靠性检测提供了理论基础。

多波束测深合理探测方案的设计及效果分析

以2023年“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛B题为背景,建立二维平面上多波束测深的覆盖宽度及条带重叠率的数学模型,并将其扩展至三维空间,设计了基于贪心思想的测线设计方案.进一步,在复杂海底测线方案设计时,通过改进飞蛾火焰算法,给出了具体的路径搜索流程,从简单地形测线的设计推进到复杂真实海底测量策略的优化,解决了多波束测深系统最优路线方案的设计问题,并且给出具体的图像和精确数据.本文结果对使用多波束测深系统进行实际海底地形测绘有一定参考价值.

融合模拟退火的遗传算法在车辆调度中的应用

论文在遗传算法搜索过程中融入了模拟退火算法,针对选择运算、交叉运算和变异运算产生的新种群,使用模拟退货算法逐一进行优化。由于模拟退火算法不仅接收使目标函数变好的解,还在一定程度上接收使目标函数变差的解,有效避免陷入局部最优,克服了遗传算法局部搜索能力较差、易出现早熟现象的缺点,提高了遗传算法的性能,扩大了遗传算法的使用范围。仿真结果表明融合了模拟退火思想的改进遗传算法性能更优更稳定。

挖掘不确定频繁子图的改进算法的研究

鉴于图结构能简单方便地描绘复杂的数据以及实际应用中图数据的获得具有不确定性,不确定频繁子图挖掘算法得到广泛的研究。目前一个典型的图挖掘算法是MUSE,但MUSE算法存在期望支持度计算消耗大、时间效率不够高等问题。针对此问题提出了一种基于划分思想混合搜索策略的不确定子图挖掘算法EDFS,它用改进过的GSpan算法进行不确定的子图数据预处理,用裁剪子图模式的搜索空间裁剪不确定子图数据,用基于划分思想的混合策略进行频繁子图的挖掘。子图同构与边存在概率的实验结果证明了EDFS算法能更高效地挖掘出不确定数据频繁子图。

基于改进蚁群算法的配电网优化规划

提出了一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法.对于给定的配电网模型,该算法根据各配电网站点建立初始信息素矩阵,然后利用蚁群算法所特有的路径寻优功能来搜索配电网布局路径,并结合改进信息素刷新的方式和在蚁群搜索过程中引入曼哈顿距离以及弹性伸缩调节因子,使蚁群以较快的速度找到当前布局上的最优路径.通过具体的算例表明,该算法比一般蚁群优化规划算法具有更高的计算效率和优秀的全局搜索能力,同时有效地克服了在求解配电网规划问题时蚁群在局部最优解上的巡回而存在的效率不高以及未成熟收敛等现象.

具有量子行为的粒子群优化算法的改进

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度、计算精度,基于标准PSO算法和量子理论基础之上,提出一种改进的基于量子行为的PSO算法—WbQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新位置,并引入混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,另外通过在Mbesti中加入权重系数,试图改善粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明:改进算法的性能优于经典的PSO算法,基于量子行为的PSO算法。

改进的粒子群优化算法

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度,基于经典PSO方法和量子理论基础之上,提出了一种改进的基于量子行为的PSO算法--cQPSO算法。新算法中,采用全同粒子系更新粒子位置,并引用混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,试图改善粒子的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度。对经典函数的测试计算表明,改进算法的性能优于经典的PSO算法、基于量子行为的PSO算法。

改进粒子群优化算法的PID直流伺服电机控制

针对传统的PID参数整定控制性能指标不够理想的问题,提出一种基于改进粒子群算法的PID控制器参数控制方法,并将严重参数不确定性的直流伺服电机作为被控对象进行仿真研究.该算法是依据协同思想理论产生的,同时在进化过程中,引进因子p,增强全局的收索能力.Matlab仿真结果对比显示:改进的PSO-PID系统几乎无超调量,收敛时间短,能有效优化PID参数优化;直流伺服电机控制系统控制精度高,系统鲁棒性比较强,常规PSO-PID控制器的性能得到改善.

一种新型的小区物业管理系统的设计

介绍了小区物业管理系统的系统设计、数据库设计和关键技术.其功能模块包括房产设置、客户资料设置、费用项目设置、收费管理、行政人事、报表查询、社区管理、辅助功能和系统设置等.选择开发工具为PowerBuilder10.0,后台数据库采用SQLServer 2000.运行结果显示,该系统比同类系统功能更完善、使用更方便.

动态立体仓库中穿梭车货到人多目标拣选路径优化

近年来,穿梭车被广泛地应用到仓库拣选作业中,传统的"人到货"拣选方式正逐渐被"货到人"的自动化拣选方式取代,所以,穿梭车拣选路径的选择变得尤为重要。文中创新性的将禁忌搜索算法应用到自动化立体仓库中穿梭车的拣选路径优化,对于提高仓库的作业效率具有重要意义。

完全图哈密尔顿圈遗传算法的MATLAB模拟实现

求解完全图上的哈密尔顿圈是典型的组合优化问题,遗传算法是解决此类NP问题的一种较理想的方法。对基本的遗传算法进行改进,在选择操作和变异操作中加入贪心优化思想,使算法获得更优的全局最优解。在MATLAB环境下模拟实现了哈密尔顿圈的经典问题——TSP(travelling salesman problem)旅行商问题,从而验证了该算法的可行性和正确性。

基于GA-Chebyshev神经网络的一类分数阶微分方程的数值解

针对一类分数阶微分方程求数值解的问题,在切比雪夫神经网络的基础上,提出一种利用遗传算法优化切比雪夫神经网络的新方法,并通过2个算例验证了该方法的可行性和有效性。研究结果表明:与现有数值方法相比,采用改进的切比雪夫神经网络方法计算微分方程的数值解与准确解更为接近,误差较小。研究结论为分数阶微分方程中类似问题的求解提供了新思路。

基于改进细菌群体趋药性算法的无功优化

基于细菌群体趋药性(Bacterial Colony Chemotaxis,BCC)算法提出变速菌群趋药性(Gear Bacterial Colony Chemotaxis,GBCC)算法,将其应用于电力系统无功优化。GBCC算法引入带有权重系数的变速公式,使得GBCC算法前期能够较快地收敛于几个最优解的周围,后期能够在最优解周围进行细致搜索,克服了BCC算法易于收敛于局部最优解的缺点。建立基于GBCC算法的无功优化数学模型,给出GBCC算法的具体步骤。通过对IEEE30节点算例的测试,得到GBCC算法在无功优化问题上的收敛速度和优化效果。

基于改进遗传算法的并联机器人分拣路径优化

通过分析包装流水线的生产流程,针对复杂的多约束条件下的Delta并联机器人分拣动态变化的多目标问题,提出了分节拍的基于改进遗传算法的并联机器人分拣拾取路径优化方法.经过分析分拣策略,把实际问题转换为类似旅行商问题(TSP),并结合其工艺的特殊性提出一种改进遗传算法;引入分节拍的处理思想,通过将约束条件变成一种染色体裂变和合并操作结合的遗传算子,对每个节拍内的分拣路径进行优化.试验结果表明,该方法与传统方法相比能够有效缩短分拣行程,平均提高效率14.76%.

图的点可区别边染色算法研究

针对一般图设计了一种新型的点可区别边染色算法。该算法把概率思想和图染色相结合,根据点可区别边染色的约束规则确立目标函数,利用交换规则逐步寻优,当目标函数的值满足要求时染色成功。给出详细算法步骤并进行了测试和分析,实验结果表明该算法可以求出满足猜想的点可区别边色数。

多无人机梯次攻击航路规划

为了解决多无人机协同攻击航路规划问题,基于一种雷达威胁等效方法,以及无人机在不同姿态下雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)值随之改变的特性,结合多机作战战术思想,提出了一种多无人机梯次协同攻击同一目标的方法,并利用Dijkstra算法进行多无人机航路规划。仿真结果表明,该方法具有更高的应用价值。

创造过程的数学模型及其在绘图软件中的应用

本文从心理学出发，对新材料设计、文艺创作等创造过程作了分析，得出创造过程是由材料收集、组合、考察和选择构成。原则上，创造过程可以化为组合优化等数学问题。本文据此建立了创造过程的数学模型。作为一个例子，本文给出了一个可用于美术创作的具体算法。结合机器学习，该算法能根据操作者的审美观将粗略的草图逐渐变得完美，因此，只要有足够好的审美目光，就可以得到足够好的画面。本文提出的创造过程机制也可解释人的其他思维过程。