基于Sarsa算法的城轨列车节能控制策略研究

针对城市轨道交通节能运行问题,提出一种基于Sarsa强化学习算法的城轨列车节能控制策略,实现了城轨列车在自动驾驶状态下,面对不同路况,执行减少能源消耗驾驶策略的同时兼顾准时性和舒适性。根据线路条件将列车状态进行离散化处理,将连续的驾驶过程分为若干个子区间进行分段求解。结合区间限速、初始状态、终末状态等限制条件,基于能耗及运行时间分别构造适当的奖励函数。同时,用当前状态下可达的最大速度与最小速度对可选速度集合进行限制,缩小探索空间,加快算法收敛。最后,通过对北京铁路亦庄线小红门站至肖村站的实例进行仿真。实验结果表明,与传统的动态规划方法相比,Sarsa算法在满足舒适性和准时性要求的情况下节能9.32%。相比于强化学习中的Q学习算法,在速度的选取过程中,超速次数也有明显下降。仿真结果证明Sarsa算法具有更好的节能效果和安全性。在算法参数不变的情况下,调整限速条件,与传统动态规划算法进行二次对比,依旧节能4.21%,验证了算法的鲁棒性。

k-center问题的算法研究综述

k-center问题是设施选址的基础问题,同样是NP难问题,在分配、紧急服务等领域也有着实际的应用。随着问题规模的扩大,原有的算法已不再适用,需要进一步优化或者改进。为了找到求解该问题的高效算法,对现有算法进行研究。对各类求解k-center问题的算法进行梳理,将求解算法划分为精确算法、启发式算法、元启发式算法、近似算法等,从算法原理、改进思路、性能和精度等方面进行对比综述。精确算法在求解小规模k-center问题时可在多项式时间内得到最优解,但是算法效率低,不适用于大规模问题;启发式算法可以在多项式时间内给出相对最优解,但是没有理论保证,无法衡量与最优解的关系;元启发式算法可根据对目前存在的智能优化算法进行改进,给出相对最优解,但是解的质量无法保证;利用近似算法得到的解具有近似比保证,有较大的理论研究价值,但是实用价值较弱。目前求解k-center问题的元启发式算法已取得一定的研究成果,但是在求解时间、求解规模、算法效率等方面仍待突破,这将是未来k-center问题的研究重点。

基于边界信息的自适应过采样算法

针对人工少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)算法存在样本合成区域狭小,容易将少数类泛化到多数类及引入噪声的问题,提出一种基于噪声过滤、边界点自适应采样的过采样算法。首先,该算法使用K近邻算法进行噪声过滤,接着确定边界点并在边界点中寻找合适的点作为根样本点,并以其K近邻点中与其同类且欧氏距离最远的点作为候选样本点。然后,根据根样本点所携带的边界信息确定该点所合成的样本数量,并根据根样本点和候选样本点生成一个N维球体作为样本的合成区间。最后,对合成样本进行判断以确定其是否满足条件。通过实验证明,该算法生成的样本质量要优于SMOTE及其常见变种算法。

基于改进SARSA算法的航空器滑行路径规划

航空器滑行是机场运行中最重要的一环,缩短滑行时间也是提高机场运行效率的主要手段。为了改变仅依靠人工进行机坪管制的现状,文章针对航空器滑行的特殊环境,利用改进SARSA算法对航空器的滑行路径进行规划,并通过仿真验证了该算法在规划路径长度和迭代次数方面优于传统SARSA算法,进而更好地为管制员决策提供辅助参考。

基于改进Sarsa算法的拖轮动态调度方法

从优化Sarsa算法的角度展开拖轮动态调度方法研究。采用强化学习框架并结合拖轮的状态和环境信息,建立状态-动作函数,进而搜索拖轮调度最佳策略。改进Sarsa算法中Q函数的更新方式,以克服收敛速度慢的问题。同时,根据学习率选择模式和动作选择方式,对探索策略与利用策略加以平衡,以提高算法的收敛速度和性能。算例仿真实验结果表明,采用该算法可有效缩短船舶等待时间,进而提升拖轮资源的利用效率。

零信任环境下的多层次身份认证数据流安全检测算法

身份认证数据流中的敏感信息可能在传输过程中被攻击者截获,并用于恶意目的,导致隐私泄露、身份盗用等风险,为确保网络安全性,提高主体身份认证安全性,提出零信任环境下的多层次身份认证数据流安全检测算法。采用改进的文档指纹检测算法实现多层次身份认证过程中主体和客体交互数据流安全监测。通过Rabin-Karp算法实现身份认证数据文档的分块,采用Winnow算法划分身份认证数据分块文档边界后,得到身份认证数据文档指纹,将其与指纹库中的指纹进行匹配对比,识别出多层次身份认证数据流中的异常数据,实现多层次身份认证数据流安全检测。实验结果表明,该算法具有较好的身份认证数据流安全检测能力,有效地降低了网络威胁频率,提升了网络安全性。

基于聚类算法的路径频散曲线拾取方法

多道地震资料面波分析方法是目前确定近地表横波速度的有效工具,但由于反演的一维横波速度模型仅反映了检波器排列中点垂直方向上的横波速度变化,因此其横向分辨率较差。与面波分析方法相比,面波层析反演方法具有更大的潜力来提高近地表特征的横向分辨率。但是面波层析反演方法需要从大量检波器对之间(路径)的平均频散能量谱中拾取频散曲线,人工拾取将耗费大量的时间成本。针对这个问题,本文进行了聚类算法自动从路径平均频散能量谱中拾取相速度频散曲线的研究。理论模型正演数据以及实际资料面波数据的实验结果都验证了本文方法的正确性。

平面近场测量中一种极化探头补偿算法研究

为研究天线特性,该研究采用近场测量技术计算天线的远场方向图,该技术具有成本低、速度快的优势。考虑到平面近场测量中探头参数对远场方向图的影响,该研究基于平面近远场变换算法,引入探头补偿技术和极化补偿技术。利用HFSS仿真得到待测天线远场仿真方向图,通过计算机算法构建,将近远场变换算法所得方向图与实际测得的远场方向图进行比较,验证算法的准确性。进一步结合极化补偿算法与探头补偿算法,与未修正的结果及远场方向图进行对比。结果显示,极化探头补偿算法能有效修正探头对远场方向图的影响,其不确定度超过近远场变换算法1.4295 dB,超过极化补偿算法0.9062 dB,确保了研究的客观性和独立性。

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。

基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法

电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。

大规模电力通信网链路故障保护算法设计

由于电力通信网链路数量庞大、状态变化频繁且故障类型多样化,易导致业务中断,影响电力通信网络运行的可靠性,为此,提出一种大规模电力通信网链路故障保护算法。采集电力通信网每一段链路的流量数据,利用K-Means算法批量聚类,检测并排除链路故障。引入人工蜂群算法,利用无故障链路重新组建最优通信保护路径,实现大规模电力通信网链路故障保护。测试结果表明,所提方法求出的链路保护方案的路径总长度更短,节点跳数仅为5跳,业务传递耗费总时间更短,由此说明所研究算法的性能更好。

基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测

电力系统中的负载波动、电压失调等不确定性因素会影响电力虚假数据注入攻击残差检测的准确性,导致电力虚假数据注入攻击电力系统,产生电力系统误判或失控现象,为此设计基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测方法。根据XGBoost算法原理完成对电力虚假数据的辨识;构造完整的虚假数据集合,通过分析虚假数据注入攻击行为的方式,确定残差检测系数的取值范围,实现基于XGBoost算法的电力虚假数据注入攻击残差检测。实验结果表明,所提方法可以较为准确地检测出虚假数据的实时注入量,从而将检测结果与真实注入量之间的数值差控制在低水平状态,以便实现对电力虚假数据注入攻击行为的有效控制。

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。

基于多目标鲸鱼算法的配电网动态无功优化研究

随着光伏、风电等分布式电源大量接入电力系统,对电网的安全性与经济性提出了新的挑战.为了适应风光出力的不确定性,考虑其接入位置对电网的影响,搭建了含风光的配电网动态无功优化模型.采用多目标鲸鱼算法对模型进行求解,将网损、电压偏差进行归一化,选择了其欧氏距离最小的解作为Pareto最优解集的折中解.最后,通过IEEE标准33节点算例进行仿真分析,结果验证了分布式电源的并入能够有效减少系统网损、电压偏差,与其他传统多目标算法相比,所提的算法能够获得分布更均匀、收敛精度更高的Pareto解集.

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。

改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法

在光晕区域附近进行光晕消除操作可能会降低图像的对比度、清晰度和细节。因此,需要开发有效的方法来恢复和增强光晕消除后的图像细节,以确保整体图像质量的提高,为此设计一种改进暗通道原理下视觉图像光晕消除算法。建立大气散射模型深度分析光晕产生条件,根据图像中的像素强度值计算成像环境中的透射率,按照大气光照的散射系数建立光照条件研究模型。在较高的像素颜色通道条件下,根据图像中高亮度和强反射部分搭建无光晕图像亮通道定义,聚类图像亮通道特征,利用快速双边滤波器细化透射率,建立光晕图像的成像模型。在改进暗通道原理的过程中通过调整多个计算参数,包括改变权重函数,设置光晕消除的恢复指令,完成对视觉图像的光晕消除处理。经过实验分析可以证明,所提方法具备良好的光晕消除性能,光晕消除效果较好。

基于自适应势函数塑造奖赏机制的梯度下降Sarsa(λ)算法

针对连续状态空间下的强化学习算法初始性能差及收敛速度慢的问题,提出利用自适应势函数塑造奖赏机制来改进强化学习算法。该机制通过额外的奖赏信号自适应地将模型知识传递给学习器,可以有效提高算法的初始性能及收敛速度。鉴于径向基函数(RBF)网络的优良性能及存在的问题,提出利用自适应归一化RBF(ANRBF)网络作为势函数来塑造奖赏。基于ANRBF网络提出了梯度下降(GD)版的强化学习算法——ANRBF-GD-Sarsa(λ)。从理论上分析了ANRBF-GD-Sarsa(λ)算法的收敛性,并通过实验验证了ANRBF-GD-Sarsa(λ)算法具有较好的初始性能及收敛速度。

在策略SARSA算法在互联电网CPS最优控制中的应用

CPS标准下的互联电网的自动发电控制(AGC)系统是一个典型的不确定随机系统,提出一种新型应用于AGC系统的随机最优控制策略——基于SARSA算法的互联电网CPS最优控制策略。SARSA算法更多地考虑控制策略动作的花费,倾向于避开进入随机系统中搜索一些危险的状态,相对于离策略(off-policy)的Q学习算法,在策略(on-policy)SARSA算法的学习试错过程中对受控系统影响更小。仿真结果表明,基于SARSA算法的CPS控制器较Q学习算法有更好的鲁棒性和适应性,能够获得更佳的CPS指标。

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。

基于鲸鱼算法的10 kV组合互感器失真电流校正

对于10 kV组合互感器而言,电流失真会使输出电流的数值水平异常增大,并且长时间不恢复至常规电流状态,从而影响互感器的正常运行。为解决上述问题,设计基于鲸鱼算法的10 kV组合互感器失真电流校正方法。构建10 kV组合互感器结构模型,完善鲸鱼算法流程,基于鲸鱼算法获取失真的电流计量数值,实现组合互感器的失真特性判定,完成基于鲸鱼算法的10 kV组合互感器失真电流校正算法的设计。实验结果表明,经过设计方法对互感器失真电流进行校正处理后,可在2 min之内将失真电流恢复至与常规电流完全相同的数值状态,校正效果较好。