结合Benders分解和列生成的发热门诊排班数学建模和优化算法

发热门诊是抗击疫情最前线，发热门诊中的医生排班对于系统运行效率和医疗服务质量都非常重要，需要科学的排班优化算法。针对发热门诊医生排班调度问题，首先采用逐点稳态流近似方法对系统建模，定量评估系统中等待服务的患者数目，基于此建立了考虑患者排队队长限制的医生排班数学优化模型。进一步，为求解该模型设计了结合Benders分解与列生成的高效算法，对此复杂优化问题加以高效求解。最后，利用上海大型医院发热门诊的实际数据加以数值实验分析，验证了所提出算法的排班结果，显示了其在控制患者队长和医生总工作时间上具有优势。数值结果进一步验证所提出方法能适应疫情严重情况下的医生排班优化要求。研究得到的模型和算法对完善疫情中发热门诊的运作管理具有实际意义。     

蒙特卡罗方法研究层状含集团权重伊辛模型相变

三维Ising模型是统计力学中的一个非常重要的模型，在描述三维Ising模型的配分函数中引入集团权重因子n可以得到新的临界指数和普适类，但人们尚不清楚集团权重因子对其他晶格结构中的Ising模型的影响。本文尝试研究另外一种几何结构，层状含集团权重Ising模型，通过将着色算法和Swendsen-Wang算法相结合给出高效的集团演化方法，计算出的磁化强度m、磁化率χ、比热C_v和宾德累积量Q，并拟合出临界指数y_t和y_m以及其它指数α,β,γ,δη，υ。由于拓扑结构不同，尽管双层模型在n=1.5时也是一级相变，但临界指数与三维模型有所差别，表明两者属于不同的普适类。n=3时，能量直方图的双峰结构和磁滞回线表明双层模型发生一级相变，和三维晶格的结论一致。此外，本文发现了之前工作尚未注意到的现象，n≥3时，系统发生的是铁磁到反铁磁之间的几何相变。本文的结果对于理解统计力学自旋模型有一定的促进作用。     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.     

基于DV-Hop误差修正的煤矿井下人员定位算法

为了提高无线传感器网络的节点定位精度,提出了基于DV-Hop误差修正的质心定位算法.针对煤矿井下巷道的线型结构,首先提出信标节点以均匀间隔交叉分布的模型,再根据各个信标节点平均每跳的距离误差以及平均每跳的单位距离误差,对离未知节点最近的3个信标节点之间的距离进行2次修正,最后利用3圆交点的质心定位算法进行定位.仿真结果表明,该算法比目前的定位精度提高1m左右,比较适合煤矿井下这种特定的线型结构.     

基于Simulink的电力测功机算法模型研究

根据交流电力测功机工作原理,搭建基于直接转矩控制技术的交流电力测功机数学模型;根据转矩和磁链需求,设计最优电压矢量开关控制表,输出电压矢量来控制IGBT模块的开关频率,从而控制三相交流电机的电磁转矩。在电动状态下,通过对三相交流电机调速来拖动负载到一定转速;在发电状态下,通过设置不同的工作模式进行各个工况点的测试。最终基于Simulink平台对算法模型在交流电力测功机动态加载特性的实现进行论证。     

一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机

为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。     

基于MapReduce的ROCK聚类算法

随着大数据时代的到来,聚类分析算法将面临如数据量巨大、数据维数增加等挑战,分布式处理是解决这类问题的方法之一。本研究将ROCK算法与Hadoop平台相结合,按照分布式处理原则,通过计算机集群模式去处理大规模的多样性数据。实验证明,在Hadoop平台下的ROCK聚类算法很大程度上提升了对高维数据进行聚类的能力。     

ID3算法的改进及其在学生综合测评中的应用

为了解决ID3算法运算复杂及效率低的问题,引入高等数学中的泰勒公式,在ID3算法的基础上提出了ID3简化算法,使运算变得简洁,提高算法生成的效率.最后通过使用同一训练集的实例进行具体计算,分别得到其对应的决策树,并运用在学生综合测评中.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

基于矢量信息的多点地质统计学算法

在Snesim算法的基础上,提出基于地质矢量信息的多点地质统计学算法(VMPS)。以冲积扇为例,研究冲积扇地质矢量坐标系统,并在训练图像中融入地质矢量信息,形成基于矢量信息的训练图像。同时,对训练图像扫描机制进行改进,利用矢量信息统计数据事件和区域相比例,建立基于地质矢量信息的搜索树。在模拟过程中根据当前模拟区块的矢量信息,提取与之关系最密切的数据事件计算重复数,得到适应当前模拟区域的条件概率分布,从而满足局部平稳的条件,再现不同沉积相带不同地质特征。通过概念模型和实际储层模拟检验表明:VMPS的模拟效果明显优于Snesim,能适应"非平稳性"突出条件下的地质建模。