基于帕累托最优效率模型的轨道交通沿线公交线路运行效率评价

通过建立公交运行效率评价模型,确定轨道交通沿线待优化线路,为两网融合奠定理论基础。研究首先通过定性定量法筛选出与轨道交通关联度大且有研究意义公交线路,其次以公交线网自身合理性、两网之间协同关系等数据构建评价体系,最后采用帕累托最优交叉效率模型,求解沿线公交线路运行效率。以南昌市1号线为例,筛选出沿线25条公交线路并进行实证分析。结果表明：帕累托最优交叉效率模型的评分更容易被所有的决策单元（Decision-Making Units,DUM s）接受;数据分析得出南昌公交线网自身合理性较好,但在两网协同关系方面,可优化线路走向、调整线路重复系数等加强其协同性。最后基于两者的帕累托交叉效率均值,将25条公交线路划分为4种案例,为公共交通系统的管理者和决策者提供了更实用和有价值的观点。     

基于本地收益最大化的命名网内计算部署机制

命名网内计算(named in-network computing, NINC)是一种基于命名数据网络架构、在网络设备处提供泛在计算服务的新兴计算方案。如何有效在单个路由器上部署多个NINC服务,仍有待探索。针对这一问题,提出了本地部署收益与本地服务收益的概念,前者表征NINC服务本地部署后降低转发流量所获得的CPU资源节约量,后者表征所部署的NINC服务每消耗单位CPU资源所获得的流量处理能力。在此基础上,设计了一种基于本地收益最大化的NINC部署机制。该机制中,路由器周期性预评估拟部署NINC服务的本地部署收益与本地服务收益,进而将部署问题转化为一个背包问题,求解出优化的NINC服务部署方案。仿真结果表明,相较于基于流行度的机制,该机制能够有效提高网内计算流量处理能力,在网内计算服务所需数据量均匀分布的一般性场景下,单个路由器可获得约20%~27%的处理能力提升。     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化

为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明：改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.     

高阶张量协正性研究的最新进展

大数据时代,承载高阶高维信息的张量结构备受关注,从而引发了关于张量的理论、计算和应用的广泛研究.协正张量作为一种特殊的结构张量,也在材料物理及超图谱理论、多项式优化、张量互补与张量特征值互补等问题中凸显出不可或缺的作用.该文旨在对高阶协正张量数值判定、算法及应用的进展情况进行简单的梳理与总结,并希望对大规模高阶协正张量相关问题的未来发展提供可能的研究方向.     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

微小流量旋转直驱伺服阀传控特性分析与优化

针对无人机、战术弹、支线民航等小型飞行器航空发动机燃油计量系统与推力矢量系统微小流量的伺服控制需求,就旋转直驱伺服阀偏心球副传动接口与非全周节流阀口等关键结构进行了尺寸约束设计分析,并就节流阀口宽度、球副偏心距以及驱动电机转动惯量等重要参数进行了优化分析,给出了伺服阀结构设计的优化区间。在此基础上,研究提出了电机转角与电流双闭环控制方法,幅频响应实测结果与理论分析较为一致,200 Hz以上高频响应满足实际需求,且双闭环控制方法大幅降低了伺服阀响应超调并提升了稳定性。     

潮流能水轮机阵列水动力与布局优化研究进展

概述了潮流能水轮机阵列的水动力特性,总结了不同横向、纵向间距下水轮机尾流变化的一般规律,梳理了水轮机阵列布局的优化方法,从人工传统优化阵列布局与计算机自动优化阵列布局两方面回顾了水轮机阵列单目标优化与多目标优化的研究进展。人工传统布局结构简单且易于操作,有比较强的工程实践性,但物理试验可限制的约束条件有限,难以模拟阵列在真实海况下的发电情况;自动优化布局相比于人工传统布局更具有现实意义,但依然面临经济模块因素缺乏、多目标内容待完善、理论与实践未统一、前期准备时间较长等诸多挑战。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

关于矩阵函数的解法探讨

本文从可对角化矩阵与一般矩阵函数的性质与形式出发,总结了不同矩阵函数的定义,以及它们的计算方法和理论,并且结合实例加以说明比较,力图根据实际问题选取不同的解法,以达到事半功倍的效果。