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针对油舱对船舶浮态与稳性的影响,研究了保持船舶稳性的多油舱自适应调度控制算法,并用WinCC (Windows Control Center)组态软件编写了船舶自动浮态调整仿真系统。在系统架构上,采用布尔逻辑表构建了油舱、泵、管路之间的连通关系,并根据浮态方程计算出舱群之间的调驳油量,再根据多变量多约束的自适应优化调度算法实现了油舱驳油过程中浮态的平衡。仿真结果表明调度算法可以对船舶的浮态进行有效调整,并保持船舶稳性,避免了由油舱油量分布不均给船舶带来的不利影响,保障了航行安全。 相似文献
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针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。 相似文献
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建立了一个自行车租赁系统规划模型。该模型考虑一天中动态的自行车借还车需求及租赁分区自行车和空闲停车位数量的动态变化,通过优化各租赁分区的自行车停车桩(或对共享单车为停车位)数量,以及运营时段初始各小区分配的自行车数量,在保证所有的自行车借还车需求均能得到满足的基础上,最小化总的投资建设成本。模型为一个大型整数线性规划问题,通过LINGO软件中内置的分支定界算法,可快速求得全局最优解。通过算例对该模型进行了验证。 相似文献
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There is growing evidence that explanatory considerations influence how people change their degrees of belief in light of new information. Recent studies indicate that this influence is systematic and may result from people’s following a probabilistic update rule. While formally very similar to Bayes’ rule, the rule or rules people appear to follow are different from, and inconsistent with, that better-known update rule. This raises the question of the normative status of those updating procedures. Is the role explanation plays in people’s updating their degrees of belief a bias? Or are people right to update on the basis of explanatory considerations, in that this offers benefits that could not be had otherwise? Various philosophers have argued that any reasoning at deviance with Bayesian principles is to be rejected, and so explanatory reasoning, insofar as it deviates from Bayes’ rule, can only be fallacious. We challenge this claim by showing how the kind of explanation-based update rules to which people seem to adhere make it easier to strike the best balance between being fast learners and being accurate learners. Borrowing from the literature on ecological rationality, we argue that what counts as the best balance is intrinsically context-sensitive, and that a main advantage of explanatory update rules is that, unlike Bayes’ rule, they have an adjustable parameter which can be fine-tuned per context. The main methodology to be used is agent-based optimization, which also allows us to take an evolutionary perspective on explanatory reasoning. 相似文献
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随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧(data information knowledge wisdom,DIKW)图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生. 相似文献
49.
结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法 总被引:1,自引:1,他引:0
可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)对点云数据进行过分割,得到密度可达的超体素;然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联,并用于定义超体素构建的图模型边的权值;最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明,该方法能够有效改善点云聚类过分割,从而提高聚类的精度. 相似文献
50.
媒体监督与控股股东侵占——一个理论框架 总被引:1,自引:1,他引:0
本文利用随机动态优化工具建立理论模型,对媒体监督与控股股东侵占行为进行了研究.结论表明,控股股东侵占损害中小股东福利,增大公司风险;媒体监督对控股股东自身福利产生双重效应——财富分配效应和资产减值效应,控股股东最优侵占比例取决于这两种效应的相对强弱;提高媒体对控股股东侵占现象反应的敏感性,增强曝光力度,能够迫使控股股东更加重视自身声誉,减少对中小股东利益的侵占;控股股东与媒体的合谋会使其更加大胆地通过侵占中小股东利益,提高自身福利. 相似文献