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Self-adaptive strategy for one-dimensional finite element method based on EEP method with optimal super-convergence order 被引量:4
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作者 袁驷 邢沁妍 +1 位作者 王旭 叶康生 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI 2008年第5期591-602,共12页
Based on the newly-developed element energy projection (EEP) method with optimal super-convergence order for computation of super-convergent results, an improved self-adaptive strategy for one-dimensional finite ele... Based on the newly-developed element energy projection (EEP) method with optimal super-convergence order for computation of super-convergent results, an improved self-adaptive strategy for one-dimensional finite element method (FEM) is proposed. In the strategy, a posteriori errors are estimated by comparing FEM solutions to EEP super-convergent solutions with optimal order of super-convergence, meshes are refined by using the error-averaging method. Quasi-FEM solutions are used to replace the true FEM solutions in the adaptive process. This strategy has been found to be simple, clear, efficient and reliable. For most problems, only one adaptive step is needed to produce the required FEM solutions which pointwise satisfy the user specified error tolerances in the max-norm. Taking the elliptical ordinary differential equation of the second order as the model problem, this paper describes the fundamental idea, implementation strategy and computational algorithm and representative numerical examples are given to show the effectiveness and reliability of the proposed approach. 展开更多
关键词 finite element method (FEM) self-adaptive solution super-convergence optimal convergence order element energy projection condensed shape functions
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Adaptive Self‐Tuning Fuzzy Controller for a Soft Rehabilitation Machine Actuated by Pneumatic Artificial Muscles
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作者 Ming‐Kun Chang 《Open Journal of Applied Sciences》 2015年第5期199-211,共13页
Pneumatic artificial muscles (PAMs) have the highest power to weight and power to volume ratios of any actuator. Therefore, they can be used not only in rehabilitation engineering, but also as actuators in robots, inc... Pneumatic artificial muscles (PAMs) have the highest power to weight and power to volume ratios of any actuator. Therefore, they can be used not only in rehabilitation engineering, but also as actuators in robots, including industrial and therapy robots. Because PAMs have highly nonlinear and time‐varying behavior associated with gas compression and the nonlinear elasticity of bladder containers, achieving excellent tracking performance using classical controllers is difficult. An adaptive self‐tuning fuzzy controller (ASTFC) including adaptive fuzzy sliding mode control (AFSMC) and functional approximation (FA) was developed in this study for overcoming the aforementioned problems. The FA technique was used to release the model‐based requirements and the update laws for the coefficients of the Fourier series function parameters were derived using a Lyapunov function to guarantee control system stability. The experimental results verified that the proposed approach can achieve excellent control performance despite external disturbance. 展开更多
关键词 adaptive self‐Tuning Fuzzy Control PNEUMATIC Artificial Muscles functional APPROXIMATION LYAPUNOV function
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Generalized Self-Adaptive Genetic Algorithms
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作者 Bin Wu Xuyan Tu +1 位作者 Jian Wu Information Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China Department of Information and Control Engineering, Southwest Institute of Technology, Mianyang 621002, China 《International Journal of Minerals,Metallurgy and Materials》 SCIE EI CAS CSCD 2000年第1期72-75,共4页
In order to solve the problem between searching performance and convergence of genetic algorithms, a fast genetic algorithm generalized self-adaptive genetic algorithm (GSAGA) is presented. (1) Evenly distributed init... In order to solve the problem between searching performance and convergence of genetic algorithms, a fast genetic algorithm generalized self-adaptive genetic algorithm (GSAGA) is presented. (1) Evenly distributed initial population is generated. (2) Superior individuals are not broken because of crossover and mutation operation for they are sent to subgeneration directly. (3) High quality im- migrants are introduced according to the condition of the population schema. (4) Crossover and mutation are operated on self-adaptation. Therefore, GSAGA solves the coordination problem between convergence and searching performance. In GSAGA, the searching per- formance and global convergence are greatly improved compared with many existing genetic algorithms. Through simulation, the val- idity of this modified genetic algorithm is proved. 展开更多
关键词 generalized self-adaptive genetic algorithm initial population IMMIGRATION fitness function
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A self-adaptive synchronization controller for Liu chaotic systems
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作者 YIN Bang-yong PU Xing-cheng +1 位作者 WANG Ji-feng FU Qiang 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2009年第2期235-238,共4页
A kind of synchronization controller for Liu chaotic systems whose nonlinear components are subject to Lipschitz condition was proposed. By using Lyapunov function and linear matrix inequality technique, a self-adapti... A kind of synchronization controller for Liu chaotic systems whose nonlinear components are subject to Lipschitz condition was proposed. By using Lyapunov function and linear matrix inequality technique, a self-adaptive synchronization controller was constructed for Liu chaotic systems. There are two components of our derived synchronization controller: linear and nonlinear component. Linear component is composed of errors of the state variables between driving-systems and responding-stems, and nonlinear component is a self-adaptive synchronization controller. a proof was given for proving the feasibility of this method, and numerical simulations of Liu chaotic systems show its effectiveness. Furthermore, this method can be applied to other chaotic systems, such as Chen systems, Lorenz systems, Chua systems and Rssler systems,etc. 展开更多
关键词 自适应同步控制器 混沌系统 LIPSCHITZ条件 LYAPUNOV函数 非线性元件 LORENZ系统 线性矩阵不等式 组成部分
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Optimal Placement of Active Members in Truss Adaptive Structures
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作者 ZHANG Lianwen XIA Renwei HUANG Hai 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第2期233-241,共9页
The mathematical model of optimal placement of active members in truss adaptive structures is essentially a nonlinear multi-objective optimization problem with mixed variables. It is usually much difficult and costly ... The mathematical model of optimal placement of active members in truss adaptive structures is essentially a nonlinear multi-objective optimization problem with mixed variables. It is usually much difficult and costly to be solved. In this paper, the optimal location of active members is treated in terms of (0, 1) discrete variables. Structural member sizes, control gains, and (0, 1) placement variables are treated simultaneously as design variables. Then, a succinct and reasonable compromise scalar model, which is transformed from original multi-objective optimization, is established, in which the (0, 1) discrete variables are converted into an equality constraint. Secondly, by penalty function approach, the subsequent scalar mixed variable compromise model can be formulated equivalently as a sequence of continuous variable problems. Thirdly, for each continuous problem in the sequence, by choosing intermediate design variables and temporary critical constraints, the approximation concept is carried out to generate a sequence of explicit approximate problems which enhance the quality of the approximate design problems. Considering the proposed method, a FORTRAN program OPAMTAS2.0 for optimal placement of active members in truss adaptive structures is developed, which is used by the constrained variable metric method with the watchdog technique (CVMW method). Finally, a typical 18 bar truss adaptive structure as test numerical examples is presented to illustrate that the design methodology set forth is simple, feasible, efficient and stable. The established scalar mixed variable compromise model that can avoid the ill-conditioned possibility caused by the different orders of magnitude of various objective functions in optimization process, therefore, it enables the optimization algorithm to have a good stability. On the other hand, the proposed novel optimization technique can make both discrete and continuous variables be optimized simultaneously. 展开更多
关键词 truss adaptive structure optimal placement active member multi-objective optimization mixed variables penalty function approach
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无参数自适应罚函数的高效代理模型优化设计方法
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作者 张伟 高正红 +1 位作者 王超 夏露 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1262-1272,共11页
在飞行器气动外形优化设计中,复杂约束条件导致设计空间可行域呈现不连续的特征,且理想解大多靠近约束边界,传统高效代理模型方法难以适用。研究了参考点对优化设计的影响,提出了一种考虑约束的参考点选择机制;对于最优解靠近边界的问题... 在飞行器气动外形优化设计中,复杂约束条件导致设计空间可行域呈现不连续的特征,且理想解大多靠近约束边界,传统高效代理模型方法难以适用。研究了参考点对优化设计的影响,提出了一种考虑约束的参考点选择机制;对于最优解靠近边界的问题,罚函数法更加有效,但惩罚因子的设置对于罚函数方法影响很大,不合适的惩罚因子反而会损害优化效率,分析了优化过程中罚函数方法对惩罚因子的要求,提出了一种无参数自适应罚函数的代理模优化设计方法,引入基于样本分析的惩罚项,结合归一化目标值和约束值,在优化过程中动态调整惩罚因子,使优化能够尽可能地聚焦于可行域内,迅速收敛到最优解,实现样本的高效配置。通过带约束的函数算例和翼型优化算例证实,所提方法可以大幅提高飞行器气动外形优化设计效率。 展开更多
关键词 优化设计 代理模型 参考点 气动设计 自适应罚函数
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机械臂多目标最优轨迹的自适应惩罚MOEA/D规划
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作者 张科强 刘敏 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第5期102-106,112,共6页
为了减少机械臂的工作时间和工作过程中的冲击量,提出了基于自适应惩罚MOEA/D算法的时间-冲击多目标规划方法。介绍了PUMA560机械臂结构,并建立了机械臂的连杆坐标系。建立了以减小机械臂工作时间和冲击为综合目标的优化模型,并分析了5... 为了减少机械臂的工作时间和工作过程中的冲击量,提出了基于自适应惩罚MOEA/D算法的时间-冲击多目标规划方法。介绍了PUMA560机械臂结构,并建立了机械臂的连杆坐标系。建立了以减小机械臂工作时间和冲击为综合目标的优化模型,并分析了5次多项式插值函数。通过编码和建立适应度函数,将轨迹规划问题转化为最优基因搜索问题。根据邻域内解的密度设置了自适应惩罚因子,提出了机械臂轨迹的自适应惩罚MOEA/D规划方法。经仿真验证,自适应惩罚MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解质量高于标准MOEA/D算法、文献[10]新型MOEA/D算法。且经过优化,机械臂工作时间减少了7.68%,冲击减少了17.32%。实验结果表明,自适应惩罚MOEA/D算法在机械臂轨迹规划中具有优越性。 展开更多
关键词 机械臂 轨迹规划 插值函数 自适应惩罚因子 MOEA/D算法
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基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取
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作者 胡峰 杨新瑞 +2 位作者 汤成富 邓维斌 刘群 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期697-706,共10页
远程监督关系抽取是一种关系抽取方法,现有方法主要采用多实例学习,在具有相同实体对的样例包上进行关系抽取。但是,包级方法只能缓解却并不能完全解决错误标签问题。基于此,文中首先分析了干净数据和噪声数据的分布,提出了一种新的自... 远程监督关系抽取是一种关系抽取方法,现有方法主要采用多实例学习,在具有相同实体对的样例包上进行关系抽取。但是,包级方法只能缓解却并不能完全解决错误标签问题。基于此,文中首先分析了干净数据和噪声数据的分布,提出了一种新的自适应损失函数;在此基础上,提出了一种基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取方法。在公开数据集NYT-10以及基于TACRED的合成数据集上的实验结果表明:文中提出的方法优于对比文献中的方法,能够更有效地区分错误标签噪声样例和干净样例,提高了句子级远程监督关系抽取的准确率。 展开更多
关键词 自然语言处理 信息抽取 关系抽取 远程监督 噪声分离 噪声标注 负训练 自适应损失函数
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基于多目标进化的超限超重货物运输专列路径优化方法
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作者 张英贵 刘家忱 雷定猷 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期138-148,共11页
针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法... 针对超限超重货物运输专列路径优化问题,引入限界改造和桥梁加固要素,以铁路运能损失、运输时间和运输费用的最小化为优化目标,构建铁路超限超重货物运输专列路径优化模型;考虑专列同时运送多件超限超重货物的特点,设计货物综合投影算法,并以Pareto支配关系框架下的NSGA-Ⅱ多目标进化算法为基础,结合基于移动不可行解的自适应惩罚函数的约束处理技术及超限超重货物运输专列开行特征,提出一种基于多目标进化的铁路超限超重货物运输专列路径优化算法。实例分析结果表明:该方法能高效合理地处理路径优化任务中的多个目标;与常用的3种约束多目标算法相比,设计的优化算法能使计算耗时降低0.24%~29.94%、超体积指标值提高4.25%~13.11%,并得到一组收敛性和多样性更好的相对最优方案。该方法克服了传统专列路径优化中单纯依靠经验或从备选方案中择优的弊端,可为铁路超限超重货物运输专列路径决策提供技术支持。 展开更多
关键词 铁路货物运输 超限超重货物运输专列 路径优化 多目标进化 约束处理技术 自适应惩罚函数
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信息-动机-行为技巧(IMB)呼吸锻炼对肺癌患者心理状态、自我管理和术后适应能力的影响
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作者 楚盼盼 丁密 刘现利 《中国健康心理学杂志》 2024年第11期1689-1693,共5页
目的:探讨基于信息-动机-行为技巧(IMB)模型理论制定的呼吸功能锻炼干预措施对老年肺癌手术患者心理状态、自我管理能力以及术后适应情况的影响。方法:便利抽样法,选取2021年1月至2022年1月于某医院胸外科收治的100例老年肺癌手术患者,... 目的:探讨基于信息-动机-行为技巧(IMB)模型理论制定的呼吸功能锻炼干预措施对老年肺癌手术患者心理状态、自我管理能力以及术后适应情况的影响。方法:便利抽样法,选取2021年1月至2022年1月于某医院胸外科收治的100例老年肺癌手术患者,按随机数字表法分为对照组和研究组,每组各50例,对照组予以常规呼吸功能锻炼干预,研究组基于IMB模型理论进行呼吸功能锻炼干预。采用焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)、心理弹性量表(CD-RISC)、呼吸功能锻炼依从性问卷、肺癌手术患者术后适应状况调查问卷评估两组患者负性情绪、心理弹性、术后自我管理能力与适应情况。结果:干预后,相比较于对照组,研究组SAS、SDS评分均降低(t=-5.155,-8.465;P<0.05),CD-RISC评分、呼吸功能锻炼依从性评分、术后适应情况评分均升高(t=6.255,23.776,10.712;P<0.05)。结论:IMB模型的呼吸功能锻炼干预可以改善老年肺癌手术患者负性情绪,增强其心理弹性、自我管理和术后适应能力。 展开更多
关键词 肺癌 信息-动机-行为技巧模型 呼吸功能锻炼 老年人 自我管理能力 术后适应情况
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基于动态嵌套网格技术的载荷出舱过程研究
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作者 陈超群 张红英 +2 位作者 陈建平 童明波 曾建江 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第2期29-40,共12页
针对内装载荷在空中分离出舱过程中存在的安全性和姿态稳定性问题,文章采用动态嵌套网格结合罚函数的研究方法对载荷在考虑适配器碰撞下的出舱分离过程进行了数值模拟。相较于以往的研究,该方法将分离过程中的气动特性由离散的稳态计算... 针对内装载荷在空中分离出舱过程中存在的安全性和姿态稳定性问题,文章采用动态嵌套网格结合罚函数的研究方法对载荷在考虑适配器碰撞下的出舱分离过程进行了数值模拟。相较于以往的研究,该方法将分离过程中的气动特性由离散的稳态计算转变为连续的瞬态计算,将适配器碰撞由特征点法估算转变为节点-面法精细计算,实现了非定常流场与多体碰撞的耦合求解,拥有更好的保真性。文章首先通过与美国空军Arnolds工程发展中心风洞实验室的标模试验进行对比,验证了所采用的数值方法的准确性;随后建立了载荷出舱系统仿真模型并分析了标准工况下的出舱特性以及初始速度、初始攻角对载荷在牵引伞作用下出舱过程的影响。结果表明:标准工况下载荷能够安全平稳出舱;初始速度越低,分离过程越平稳,适配器受压缩程度越低,马赫数Ma=0.5时运载器与载荷的最小间距相较于Ma=0.8时增大了1 mm;初始攻角较大对分离时的安全性和稳定性有不利影响,攻角ɑ=15°时适配器摩擦力是ɑ=5°时的2.67倍。该方法适用于采用适配器作为安全保护措施的载荷出舱系统的数值模拟研究,所得结论可为研究载荷出舱系统分离过程提供一定参考。 展开更多
关键词 多体系统空中分离 动态嵌套网格 罚函数 计算流体力学 适配器 牵引伞
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融合改进哈里斯鹰和改进动态窗口的机器人动态路径规划
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作者 黄志锋 刘媛华 +2 位作者 任志豪 张文敏 张孝文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期450-458,共9页
针对动态环境的移动机器人路径规划问题,提出了一种改进哈里斯鹰算法(IHHO)与改进动态窗口算法(IDWA)的融合算法(IHHO-IDWA)。首先,针对哈里斯鹰算法后期搜索性能不足等问题,提出了融合自适应混沌和核心种群动态划分策略、融合黄金正弦... 针对动态环境的移动机器人路径规划问题,提出了一种改进哈里斯鹰算法(IHHO)与改进动态窗口算法(IDWA)的融合算法(IHHO-IDWA)。首先,针对哈里斯鹰算法后期搜索性能不足等问题,提出了融合自适应混沌和核心种群动态划分策略、融合黄金正弦策略以及动态云最优解扰动策略来提高算法的性能。其次,针对动态窗口算法存在规划的路径长和易陷入死锁等问题,提出了三个改进策略:增加子函数,保证算法能够规划出更短的路径;提出自适应权重策略,平衡算法局部避障能力和全局搜索性能;设定初始航向角,避免路径冗余。最后,通过测试函数、CEC2014函数的数值实验和静态、动态路径规划实验,验证了IHHO和IDWA性能有明显提升;通过50×50大型动态地图验证了融合算法较对照组算法规划的路径缩短了11.51%,证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 动态窗口算法 哈里斯鹰算法 自适应 路径规划 测试函数
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水下推进电机的自适应降阶热模型
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作者 李睿烨 程鹏 兰海 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期88-100,共13页
为了提升水下推进电机的综合性能,提出自适应降阶模型来分析电机的动态多模态热场域性能特性,解决现有算法在处理高维复杂问题时资源耗费大和易陷入局部最优的问题。在时域中模型采用“无方程”的非侵入式动态模态分解方法,从时间序列... 为了提升水下推进电机的综合性能,提出自适应降阶模型来分析电机的动态多模态热场域性能特性,解决现有算法在处理高维复杂问题时资源耗费大和易陷入局部最优的问题。在时域中模型采用“无方程”的非侵入式动态模态分解方法,从时间序列数据中提取主要动态模态,实现系统数据的降维和模态分解,精确描述系统行为和预测未来状态;在空间域中,结合基于改善期望的自适应策略和径向基函数进行参数化近似和降阶。通过评估设计空间中各候选点的预测不可信度,迭代提升模型质量,平衡空间全局探索与局部探究间的关系。多步骤协作建模框架能够从有限的大规模模拟数据集中进行精确的场域解预测。通过实验系统验证了模型在常规和异常状态下温度变化规律的有效性和可靠性,结果表现出高准确性和稳定性。 展开更多
关键词 高速电机 动态热特性 降阶模型 动态模态分解 自适应采样 径向基函数
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基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法求解CVRP问题
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作者 陈加俊 谭代伦 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2396-2412,共17页
针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题(CVRP)时存在易早熟、收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法。基于同类个体实现对寻优空间的划分,采用模拟退火准则对最低类别子空间进行淘汰或更新,... 针对传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题(CVRP)时存在易早熟、收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于动态缩减机制的多策略单亲遗传算法。基于同类个体实现对寻优空间的划分,采用模拟退火准则对最低类别子空间进行淘汰或更新,构成寻优空间的缩减和移动机制;基于单亲遗传算法,综合设计了组内、组间、整体搜索,以及扰动与跳跃的多种遗传进化策略;为适应度函数设计了基于个体发展、种群进化、整体收敛3个罚因子的自适应罚函数分量,对不可行解作出更有效惩罚。通过对3组CVRP问题实例进行仿真实验分析,结果表明:该算法在种群质量、全局与局部寻优能力、求解精度和收敛速度等方面均得到改善和提升。 展开更多
关键词 车辆路径问题 遗传算法 动态缩减机制 自适应罚函数 多策略遗传进化
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基于改进鲸鱼优化算法的测试性优化分配方法
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作者 何健夫 赵国扬 郑晓霞 《成都航空职业技术学院学报》 2024年第2期78-81,92,共5页
传统的测试性分配方法无法解决多目标优化问题,因此将费用函数和分配模型相结合,求解在各影响因素情况下费用最少问题,提出一种基于自适应权重的鲸鱼优化算法(SIN-WOA)。该算法通过增加自适应权重系数来增强算法的局部寻优能力,提高收... 传统的测试性分配方法无法解决多目标优化问题,因此将费用函数和分配模型相结合,求解在各影响因素情况下费用最少问题,提出一种基于自适应权重的鲸鱼优化算法(SIN-WOA)。该算法通过增加自适应权重系数来增强算法的局部寻优能力,提高收敛速度。最后,选取实际案例运用综合加权分配法确定各影响因素的权重值和系数,选取故障检测率(FDR)进行指标分配对比。结果表明:改进鲸鱼优化算法能够解决多目标优化问题,并且收敛速度较快,求解精度较高。 展开更多
关键词 测试性优化分配 鲸鱼优化算法 惩罚函数 自适应权重
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不平衡样本下的SA-YOLO自适应损失目标检测算法
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作者 苏亚鹏 陈高曙 赵彤 《中国科学院大学学报(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期411-426,共16页
样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法... 样本不平衡现象是指在数据集中以背景为主的易样本数量较大,而以前景为主的难样本数量过少,即样本存在类间不平衡与难易不平衡问题。现有目标检测算法大多是基于候选区域的两阶段算法或基于回归的单阶段算法,当应用于不平衡样本时无法避免训练中产生的预测框对大量样本过度依赖,从而导致模型过拟合且检测精度低,准确性、泛化性差。为了在不平衡样本下实现高效精准的目标检测,提出一种全新的SA-YOLO自适应损失目标检测算法。(1)针对样本不平衡问题,提出SA-Focal Loss函数,能够针对不同数据集与训练阶段对损失进行自适应调节,以达到平衡类间样本与难易样本的效果。(2)在多尺度特征预测机制下构造CSPDarknet53-SP网络架构,增强困难小目标样本全局特征的提取能力,达到提升难样本检测精度的效果。为验证SA-YOLO算法的性能,分别在样本不平衡数据集与COCO数据集上进行了大量仿真实验。结果表明:相较于现有YOLO系列算法最优指标值,SA-YOLO在不平衡数据集中mAP可达91.46%,提升10.87%,各类目标AP 50提升均在2%以上,有极强的专精性;在COCO数据集中mAP 50提升1.58%,各项指标均不低于最优值,有良好的有效性。 展开更多
关键词 不平衡样本 自适应损失 SA-YOLO算法 SA-Focal Loss函数 CSPDarknet53-SP网络架构
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基于指数型累积毁伤律的武器目标分配问题快速寻优
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作者 王磊 随亚光 +2 位作者 高浩鹏 李浩 吴易烜 《现代应用物理》 2024年第3期166-170,共5页
针对联合火力打击背景,基于考虑毁伤累积效果的指数型累积毁伤律,建立了多发次武器对目标的毁伤能力量化函数,给出了相应武器目标分配问题的数学模型。为提高求解效率和性能,根据个体的适应度值,采用自适应调整交叉率和变异率策略的自... 针对联合火力打击背景,基于考虑毁伤累积效果的指数型累积毁伤律,建立了多发次武器对目标的毁伤能力量化函数,给出了相应武器目标分配问题的数学模型。为提高求解效率和性能,根据个体的适应度值,采用自适应调整交叉率和变异率策略的自适应遗传算法,解决标准遗传算法早熟、收敛速度慢的缺点。针对包括5种武器类型(共41发)和6个目标的具体实例,采用自适应遗传算法进行求解仿真,仿真结果表明:与标准遗传算法相比,自适应遗传算法能求解出更优、更收敛的近似最优解,能实现联合火力打击场景下考虑毁伤累积的武器目标分配问题的快速寻优。 展开更多
关键词 联合火力打击 武器目标分配 毁伤累积 毁伤能力量化函数 自适应遗传算法
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改进差分进化算法求解带容量约束车辆路径问题
18
作者 冉敏 潘大志 《现代计算机》 2024年第15期10-17,56,共9页
针对带容量约束车辆路径问题(CVRP),提出了一种改进差分进化算法(IDE)。首先,在变异、交叉操作过程中提出一种新的扰动策略,同时设计两类不同的邻域搜索算子,加快算法收敛速度;其次,设计一种多样性保护策略,以防止算法后期种群单一化;最... 针对带容量约束车辆路径问题(CVRP),提出了一种改进差分进化算法(IDE)。首先,在变异、交叉操作过程中提出一种新的扰动策略,同时设计两类不同的邻域搜索算子,加快算法收敛速度;其次,设计一种多样性保护策略,以防止算法后期种群单一化;最后,基于个体、整体收敛性设计两种惩罚因子,对不可行解作出有效的惩罚。通过对三组CVRP问题实例进行仿真实验分析,并将求解结果与其他算法相比较,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 扰动策略 多样性保护机制 自适应罚函数 差分进化算法
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基于精英思想自适应改进万有引力搜索算法
19
作者 刘诗琪 潘大志 《智能计算机与应用》 2024年第1期16-21,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 万有引力搜索算法 精英思想 自适应 随机因子 函数优化
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改进鲸鱼优化算法的车联网计算卸载
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作者 赵振博 任雪容 付青坤 《计算机系统应用》 2024年第4期123-132,共10页
在边缘服务器资源受限的情况下,如何设计合理的资源管理和任务调度方案是一项重要的研究内容.为提升系统服务效用,提出一种联合资源分配和计算卸载的设计方案.首先,借助二分搜索法和拉格朗日乘子法得到通信和计算资源的最佳匹配.然后,... 在边缘服务器资源受限的情况下,如何设计合理的资源管理和任务调度方案是一项重要的研究内容.为提升系统服务效用,提出一种联合资源分配和计算卸载的设计方案.首先,借助二分搜索法和拉格朗日乘子法得到通信和计算资源的最佳匹配.然后,基于融合多种策略的鲸鱼优化算法来求解卸载决策,其中包括调整收敛因子为指数幂级的非线性变化策略,平衡探索和利用阶段的自适应权重策略,三角形和Levy飞行的游走策略,同时在适应度评价中引入罚函数来达到用户接入数量的约束限制,最后利用V型传递函数制定二进制卸载策略.仿真结果表明,在与其他基准方案的多项指标评估中,所提方案能有效增加网络吞吐量,显著提高系统效用. 展开更多
关键词 资源分配 计算卸载 鲸鱼优化算法 自适应权重 罚函数 传递函数 车联网
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