Optimizing Bidders Selection of Multi-Round Procurement Problem in Software Project Management Using Parallel Max-Min Ant System Algorithm

This paper presents a Game-theoretic optimization via Parallel Min-Max Ant System(PMMAS)algorithm is used in practice to determine the Nash equilibrium value to resolve the confusion in choosing appropriate bidders of multi-round procurement problem in software project management.To this end,we introduce an approach that proposes:(i)A Game-theoretic model of multiround procurement problem(ii)A Nash equilibrium strategy corresponds to multi-round strategy bid(iii)An application of PSO for the determination of global Nash equilibrium.The balance point in Nash Equilibrium can help to maintain a sustainable structure not only in terms of project management but also in terms of future cooperation.As an alternative of procuring entities subjectively,a methodology to support decision making has been studied using Nash equilibrium to create a balance point on benefit in procurement where buyers and suppliers need multiple rounds of bidding.Our goal focus on the balance point in Nash Equilibrium to optimizing bidder selection in multi-round procurement which is the most beneficial for both investors and selected tenderers.Our PMMAS algorithm is implemented based on MPI(message passing interface)to find the approximate optimal solution for the question of how to choose bidders and ensure a path for a win-win relationship of all participants in the procurement process.We also evaluate the speedup ratio and parallel efficiency between our algorithm and other proposed algorithms.As the experiment results,the high feasibility and effectiveness of the PMMAS algorithm are verified.

考虑工业用户安全用电风险的分轮次负荷控制与恢复策略

针对目前工业用户分轮次控制及恢复过程的安全用电缺乏一套全面合理风险评估指标体系的现状,该文构建工业用户安全用电综合风险评估指标体系,并提出一种考虑工业用户安全用电综合风险的分轮次负荷控制与恢复策略。该文首先构建由21个指标组成的工业用户安全用电综合风险评估指标体系;其次,结合博弈赋权和云模型的风险评估方法获取工业用户风险等级,进而提出基于可控制风险阈值动态调整调控量的分轮次负荷控制策略和基于重要负荷受控制总量与负荷设备风险严重程度序列集的分轮次负荷恢复策略;最后,以IEEE-RTS-24系统为实际场景,以钢厂为例验证所提分轮次负荷控制与恢复策略的有效性,所提策略既可保障工业用户以低风险等级参与分轮次控制与恢复过程,也可满足电网安全可靠运行的需求。

基于对span的预判断和多轮分类的实体关系抽取

针对自然语言处理领域中的实体识别和关系抽取任务,提出一种对词元序列(Token Sequence,又称span)进行预测的模型Smrc。模型整体上利用BERT预训练模型作为编码器,另外包含实体预判断(Pej)、实体多轮分类(Emr)和关系多轮分类(Rmr)3个模块。Smrc模型通过Pej模块的初步判断及Emr模块的多轮实体分类来进行实体识别,再利用Rmr模块的多轮关系分类来判断实体对间的关系,进而完成关系抽取任务。在CoNLL04、SciERC和ADE 3个实验数据集上,Smrc模型的实体识别F1值分别达到89.67%,70.62%和89.56%,关系抽取F1值分别达到73.11%,51.03%和79.89%,相较之前在3个数据集上的最佳模型Spert,Smrc模型凭借实体预判断和实体及关系多轮分类,在2个子任务上其F1值分别提高了0.73%,0.29%,0.61%及1.64%,0.19%,1.05%,表明了该模型的有效性及其优势。

基于联合层级问答的新闻人物言论抽取方法

新闻人物言论的抽取对理解社会动态、分析公众意见、辅助决策制定至关重要。本文针对新闻场景定义了人物言论事件框架,提出了一种基于联合层级问答的新闻人物言论抽取方法。该方法改变原有的针对起始位置进行预测的指针标注方式和序列标注,采用联合层级标注,以提高模型在面对复杂人物名称时的识别能力,并利用多轮问答的特性,准确匹配人物名称和触发词,以解决复杂人物言论抽取中的多任务问题。为进一步提升模型训练效果,引入了额外位置向量和交替双向训练策略。实验结果表明,本文方法在(人物,触发词)抽取、言论抽取以及(人物、触发词、言论)三元组抽取任务中均取得了较好的结果。

面向台风灾害的大规模人群集中疏散方案研究

台风灾害的生成具有可预报性,提前对涉险区域人群进行转移安置是保障人民生命财产安全的必要手段。基于公共交通车辆对人群进行集中疏散,以车辆资源的有限性和避难点容量限制等为约束条件,以最小化区域的疏散完成时间为优化目标,构建多避难点、多需求点、多点往返的车辆路径规划模型。结合模型特点引入虚拟需求点,设计一种二维实数编码的遗传算法进行求解,并通过算例验证模型有效性。最后,针对区域无安全住所人群开展案例分析,并与传统单点往返车辆路径规划模型生成的方案进行对比。结果显示:相比传统模型,多点往返模型生成的疏散方案能有效缩短疏散时间,且在交通资源紧缺地区更具优势。

龙东大道快速化涉及规划轨道交通方案深化研究

在道路改扩建工程设计中经常遇到各种复杂的交通节点,以龙东大道快速化工程为例,列举了工程中涉及的针对地铁影响区域的涉铁问题,并通过对复杂节点设计难点的分析,结合轨道交通线路规划控制的常规技术参数及高架桥梁结构桩基对地铁规划线位的影响等多角度,针对复杂的交通节点多轮次优化协商设计方案,提出了科学合理的技术方案,为今后类似复杂交通节点设计提供有效的参考。

多民族全方位嵌入路径研究——基于宾川县柳家湾华侨社区的调查

从“互嵌”到“全方位嵌入”政治话语的转变,明确了构建民族互嵌式社会空间上、文化上、经济上、社会上和心理上相互嵌入的五个环节。社区作为透视社会运行的窗口,是研究多民族全方位嵌入的绝佳场域单位。柳家湾华侨社区多民族通过空间上共建共居、文化上互敬共美、经济上互助共富、社会上共亲共治、心理上相亲相融逐步实现了多民族全方位嵌入。“柳家湾经验”可以为民族地区的全方位嵌入提供案例参考和视角分析。

基于图神经网络的最大化代数连通度算法

随着智能体数量的增加,多智能体系统中潜在的通信链路数量呈指数级增长.过多冗余链路的存在给系统带来了大量的能源浪费和维护成本,而盲目地去除链路又会降低系统的稳定性和安全性.代数连通度是衡量图连通性的重要指标之一.然而,传统的半正定规划(SDP)方法和启发式算法在求解大规模场景下的最大化代数连通度问题时非常耗时.在本文中,我们提出了一种监督式的图神经网络模型来优化多智能体系统的代数连通度.我们将传统的SDP方法应用于小规模任务场景中,得到足够丰富的训练样本和标签.在此基础上,我们训练了一个图神经网络模型,该模型可用于更大规模的任务场景中.实验结果表明,当需要去除15条边时,我们的模型的平均性能达到了传统SDP方法的98.39%.此外,我们的模型计算时间极其有限,可以推广到实时场景中去.

稠油油藏多轮次吞吐阻流环的分布特征及突破开采技术

随着稠油油藏吞吐轮次的增加,原油黏度较小的组分被优先采出,近井带周围会形成高黏阻流环,储层渗流能力降低,导致周期产油量、周期产液量,周期气油比持续降低。为了弄清阻流环的形成机制及对渗流的影响,利用物理模拟和数值模拟方法,对不同周期稠油性质、渗流特征以及阻流环影响下的黏度场、温度场、压力场和饱和度场的变化特征进行研究。结果表明:多轮次吞吐后轻质组分被优先采出,重质组分留下,在近井带40~60 m处形成以沥青质、胶质等重质组分堆积为主的环状高黏阻流环;阻流环的宽度随着吞吐周期的增加而增大,阻流环会降低储层的渗流能力,影响了油藏中流场的分布特征,对远井区稠油的渗流起到遮挡作用,导致井间的原油难以有效动用;为了消除阻流环的不利影响,形成了基于阻流环分布的“前置降黏+高压搅动”“高效降黏+气体增能”2类释放产能促效引效开采技术。研究成果为多轮次吞吐稠油油藏持续高效开发提供实验支撑和理论依据。

水基树脂型化学固砂体系在海上出砂井研究及应用

海上油田具有高孔高渗的储集物性特征,单井日产液量大且因地层埋深浅、欠压实,岩石胶结程度弱,地层中砂粒易被高速流体拖拽进入井筒,造成冲蚀油嘴、停泵,甚至砂埋,严重影响海上油田高效开发。本研究评价一种水基树脂型固砂体系,结果表明:水基树脂化学固砂体系在25℃时、48 h内黏度保持在2~7 mPa·s,充分保证了注入安全性;固结后岩心渗透率保留率为84.6%~91.4%,岩心抗压强度为3.44~6.95 MPa,化学固砂固结后岩心酸化后强度基本不变,满足生产井后期多轮次酸化要求。化学固砂后岩心耐冲刷临界流速为160 mL·min^(-1),满足海上单井大产液量生产特点。该体系应用于海上M1井,作业前日产液量为196.9 m^(3)·d^(-1),日产油23.6 m^(3)·d^(-1)。化学固砂后日产液量为167 m^(3)·d^(-1),日产油量为18.4 m^(3)·d^(-1),井口化验无砂产出,持续稳产。水基树脂型化学固砂体系海上成功应用,对海上出砂井治理具有重要意义。

圆多腔体中空钢管混凝土柱抗震性能分析

为研究圆多腔体中空钢管混凝土柱的抗震性能,首先对圆实心分腔复式钢管混凝土柱试件的试验结果与有限元结果进行比对,确定了有限元模拟方法有效后,再利用ABAQUS建立了以轴压比(0.2~0.6)、剪跨比(3~5)、截面形式(圆多腔体中空截面与圆多腔体实心截面)为基本参数的12根柱模型,对其进行了低周往复加载,对比分析了剪跨比、轴压比、截面形式对模型滞回曲线、骨架曲线、延性系数、刚度退化以及耗能能力的影响规律。结果表明:剪跨比较小的模型,随轴压比的增大延性系数与耗能能力增幅明显,但轴压比对刚度退化的影响不明显;剪跨比较大的模型,在轴压比也较大时极限承载力、延性与耗能能力有显著衰减的趋势,刚度退化也对轴压比较为敏感;在轴压比较小时,圆多腔体中空钢管混凝土柱与圆实心分腔复式钢管混凝土柱相比耗能能力差异不大,但随轴压比增大,圆多腔体中空钢管混凝土柱滞回耗能有显著提高。

考虑多粒度反馈的多轮对话强化学习推荐算法

多轮对话推荐系统(CRS)以交互的方式获取用户的实时信息,相较于基于协同过滤等的传统推荐方法能够取得更好的推荐效果。然而现有的CRS存在用户偏好捕获不够准确、对话轮数要求过多以及推荐时机不恰当等问题。针对这些问题,提出一种基于深度强化学习且考虑用户多粒度反馈信息的对话推荐算法。不同于现有的CRS,所提算法在每轮对话中同时考虑用户对商品本身以及更细粒度的商品属性的反馈,然后根据收集的多粒度反馈对用户、商品和商品属性特征进行在线更新,并借助深度Q学习网络(DQN)算法分析每轮对话后的环境状态,从而帮助系统作出较为恰当合理的决策动作,使它能够在比较少的对话轮次的情况下分析用户购买商品的原因,更全面地挖掘用户的实时偏好。与对话路径推理(SCPR)算法相比,在Last. fm真实数据集上,算法的15轮推荐成功率提升了46.5%,15轮推荐轮次上缩短了0.314轮;在Yelp真实数据集上,算法保持了相同水平的推荐成功率,但在15轮推荐轮次上缩短了0.51轮。

针对区块链状态分片合谋攻击的改进方案

针对区块链状态分片回避合谋攻击这一问题,提出一种状态分片中抗合谋攻击的多轮验证方案。对分片内同一笔交易进行多轮共识验证,保证验证结果达成一致的次数达到两次,在降低合谋攻击发生的概率的同时,提高系统性能。选择节点随机分配算法,使得在每一轮次的节点分配时都保证较高的随机性和不可预测性,保证系统的安全。实验结果表明,多轮验证方案在保证系统性能的同时,有效降低了合谋攻击发生的概率,在每一轮次节点重新分配时,保证了较高的随机性、不可预测性,以及系统的安全性。

基于深度强化学习的无人战车多回合火力分配

针对传统火力分配方法只能输出单个回合局部最优火力分配结果的问题,提出一种基于深度强化学习的无人战车分队多回合火力分配方法。分析了无人战车分队作战问题,建立了基于马尔科夫决策的火力分配模型;采用DQN算法进行火力分配模型求解,计算出整个作战过程中多回合火力分配结果;对该方法的可行性进行了仿真验证,仿真结果表明:该方法可以输出无人战车分队整个作战过程全局最优的火力分配结果,更加适应高动态强对抗的实际战场环境,未来可以应用到无人战车分队作战中。

多轮次注CO_(2)对储层矿物溶蚀规律实验研究

为了明晰CO_(2)封存过程中多相体系CO_(2)-地层水与岩石相互作用以及油藏CO_(2)注入过程中滞留CO_(2)的动态变化规律,采用了CO_(2)饱和地层水静态溶蚀实验、大PV注入CO_(2)/饱和CO_(2)地层水动态交替驱溶蚀实验以及核磁共振分析,研究了低渗和中高渗储层的矿物、产出流体及渗透率孔隙度的变化情况,根据多轮CO_(2)驱数据以及Boltzmann方程建立适用于目标区块的注入PV数与渗透率和孔隙度的数学模型。研究结果表明:CO_(2)注入能显著提高储层的渗透率。其中,通过XRD和ICP-OES分析发现,CO_(2)能溶蚀储层矿物中的奥长石、钾长石和白云石,产出液中钙离子浓度显著上升,与中高渗岩心相比,低渗透岩心在化学反应后受到的CO_(2)溶蚀作用更为剧烈。

基于多轮修正噪声标签的神经网络分类框架

利用大规模的带标签数据集训练神经网络在分类任务中表现出色,但是实际使用的数据集中通常包含噪声标签从而使得分类网络的性能变差。为了克服噪声标签的不利影响,提出了一种基于多轮修正噪声标签的神经网络分类框架。该方法在每一轮修正中均更新训练的网络参数并修正当前训练数据中的噪声标签,修正后的数据集用于下一轮训练和修正。具体而言,在每一轮修正中首先利用本轮的数据集训练网络,并利用“锚点样本”的网络预测值估计数据集的标签转移矩阵;然后计算数据集的加权平均噪声率;之后结合加权平均噪声率和数据样本的训练损失值依据“小损失”原则筛选出噪声标签;最后利用标签转移矩阵和网络预测值对噪声标签进行自适应修正。经多轮修正可有效地降低数据集的噪声水平,从而使得训练出的分类网络更加准确。在多个真实数据集上的实验结果表明,该方法与现有的方案相比有较大的性能提升。

遗传算法优化模糊PID的管内液压校圆机构控制研究

管件的椭圆度对于焊接质量和效率有着巨大影响,并且影响管件的残余应力分布,进而影响使用寿命。因此,需要设计一种体积小巧、适用于一定尺寸范围的集成式管内校圆机构,故提出一种管内液压校圆机构。为了提高管内液压校圆系统的控制精度,采用遗传算法优化模糊PID的控制方法。由于在校圆过程中需要多缸同时运动,采用误差补偿多缸同步控制方法。仿真结果表明:优化后模糊PID控制器相比于传统PID及普通模糊PID控制方法响应速度更快,超调量更小,更加精准快速地控制滚轮的位置,误差控制在0.1%~0.2%。多缸同步控制响应速度快,控制精准,能够实现对管道的精准校圆。这种模糊PID液压校圆机构提高了校圆质量,为管内校圆机构设计提供新思路。

融入历史信息的多轮对话意图识别

为解决人机对话系统研究中多轮对话历史信息的意图识别问题,提出了基于多任务学习的意图识别方法,对意图识别和语义槽填充两个任务进行联合建模,使用BERT和RoBERTa预训练模型作为语义编码器对这两个任务进行多任务联合学习,同时添加历史信息编码器,使用长短期记忆网络对历史信息进行语义建模。实验结果表明:意图识别的准确率明显优于其他现有模型,语义槽填充的F1值也得到了提升。

茶马古道上多民族村落全方位嵌入路径研究——基于大理郑家庄的调查

2021年中央民族工作会议提出逐步实现“各民族全方位嵌入”的建设目标,是对“推动建立各民族相互嵌入的社会结构和社区环境”的新近表达,为推进民族互嵌指明了路径和方向。调查研究发现,生活在茶马古道上的郑家庄各民族居民通过交错杂居、互动交流、互补互助、共建共治、共生共享等方式,逐步实现了空间、文化、经济、社会、心理等方面的全方位嵌入。郑家庄的实践既为“各民族全方位嵌入”提供了典型案例,也为理解“中华民族共同体”的形成与发展提供了微观视角。

多轮次竞赛视域下男子100米运动员成绩特征及启示

本文以2011年至2021年OW级比赛的8个赛事的男子100米比赛前八名运动员不同轮次比赛成绩为研究样本,采用文献资料、数理统计等研究方法,分析男子100米运动员在不同轮次比赛中运动成绩的变化规律,以期从新的视角探讨男子100米运动员成绩特征及提升策略。研究结果:(1)在男子100米三个轮次比赛中,各个轮次的成绩随着不同分组出现显著差异,具有夺牌实力的前四名男子100米运动员在三个轮次中的运动成绩呈直线上升,且每个轮次的成绩提升幅度差别不大,最佳成绩出现在决赛轮次;(2)后四名竞技水平相对较低的运动员三个轮次的运动成绩呈倒V型,且波动幅度较大,最佳成绩出现在半决赛轮次。由此建议:优化我国男子100米项目不同轮次比赛间隔时间,以便更好地发挥运动员的竞技水平。