多项式感知器用于求解胡尔维茨可满足问题

定义了多项式感知器,分析了多项式感知器的逼近能力及特性,给出了多项式感知器用于求解多项式胡尔维茨可满足问题的神经网络学习算法.算例表明,该算法简单可行,易于实现,在稳定性问题中有着广泛的应用前景.     

考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度

针对考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度问题(unrelated parallel machine scheduling problem, UPMSP),提出一种动态人工蜂群算法(dynamical artificial bee colony, DABC),实现最小化最大完成时间。给出一种新的编码方法和解码过程,并构建2个初始蜂群;提出一种蜂群评估策略,以动态确定雇佣蜂群和跟随蜂群;在雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段采用不同搜索策略,以增强算法的探索能力。实验结果表明：DABC的新策略合理有效,且该算法在求解UPMSP时收敛性、平均值和稳定性更强,显示出较强的搜索性能。     

超启发式三维EDA求解绿色双边装配线平衡问题

针对绿色机器人的第Ⅰ类双边装配线平衡问题(green robotic two-sided assembly line balancing problem of type-Ⅰ, GRTALBP-Ⅰ）,建立问题模型并提出一种超启发式三维分布估计算法(hyperheuristic three dimensional estimation of distribution algorithm, HH3DEDA)进行求解。在HH3DEDA中,结合问题特征,设计基于工序选择因子的组合编码,进而设计高低分层结构的HH3DEDA。在高层,采用三维概率矩阵学习优质高层个体中块结构及其分布信息,后通过采样该矩阵以生成新的高层个体,其中高层个体由结合问题特点设计的12种启发式操作的排列构成;在低层,将高层每个个体所确定启发式操作排列作为一种新的启发式算法对GRTALBP-Ⅰ解空间执行较深入搜索。同时,引入机器人开关机节能策略,进一步提升所获取非支配解的质量。通过仿真对比实验,验证了所提算法的有效性。     

基于新冠病毒群体免疫算法的有源配电网优化调度

分布式新能源大规模入网的背景下,配电网不确定性因素显著增加,对其进行无功优化调度难度也相应增大,传统的优化方案存在较多限制与不足。提出一种基于多场景法的有源配电网动态无功优化方案。针对新能源和负荷的不确定性分别进行数学建模,并采用多场景方法将不确定性问题转化为确定性问题求解;于配网侧构建了追求网损与无功补偿设备调节代价费用期望值达到综合最优的数学模型,并采用新冠病毒群体免疫算法求解。结果表明：该算法取得的优化方案可有效节约配网运行成本、降低网损。     

基于新型BBO算法的微电网优化调度研究

针对含微型燃气轮机的微电网经济性与环保性协同优化问题,引入具有弃风弃光消纳和碳捕获能力的电转气(pow to gas, P2G)系统,提出了一种基于新型生物地理学优化算法(novel biogeography-based optimization, NBBO)的含P2G系统的微电网优化调度模型。构建含P2G系统的微电网模型,并分析主要设备的工作原理;引入风机备用容量以降低风力发电随机性的影响;建立微电网运行成本最小的目标函数,运用提出的NBBO算法求解该目标函数。通过分析可知,含P2G系统的微电网可减少9.02%的发电成本,降低25.9%的含碳氧化物排放,验证了所提含P2G系统的微电网模型的可行性及改进算法的适用性和优越性。     

廉政效能系统优化中的算法失灵及消解策略

智能治理成为当前廉政效能系统优化的新趋势,智能算法在廉政效能系统优化中的应用形成了诸如推动廉政效能系统资源整合、强化廉政效能系统建构、扩展廉政效能系统的伦理边界等优化方向。但受智能算法运行逻辑和算法规则的影响,智能算法在廉政效能系统优化中的应用也存在技术权力的专制化、运行规则的功利化和个体隐私的透明化等算法失灵风险,从而影响廉政效能系统优化。需要我们通过规制算法权力运行、强化算法德性伦理、防范隐私空间坍塌等措施,有效地优化系统权力结构,化约算法伦理缺陷,消解个体隐私风险,从而借助智能算法的技术优势提升廉政效能。     

图像去运动模糊仿真研究

【目的】在多媒体时代,人们对拍照的要求越来越高。图像去模糊一直是一个具有挑战性的问题,有着很高的研究价值。【方法】阐述模糊图像中的运动模糊,使用约束最小二乘法和Richardson-Lucy算法来去除运动模糊,采用峰值信噪比和平均结构相似度两类指标对去模糊图像质量进行分析。【结果】仿真结果表明：采用约束最小二乘法去除运动模糊的数据评价值均大于Richardson-Lucy算法,约束最小二乘法在复原运动模糊方面表现得更加稳定。但在模糊长度和模糊角度增大后,各类算法的性能均会受到不同程度的影响。【结论】去模糊算法有待继续研究,以提高去模糊后的图像质量。     

面向虚拟介入手术的单线圈接收端电磁定位新模型

面向虚拟介入手术导丝导管三维定位需求,针对狭窄脑血管等对更小体积传感器的要求,提出了单线圈接收端的电磁定位新模型。基于电磁学理论和几何学原理,设计了三正交线圈组阵列的电磁场发射端,以及比现有感应器尺寸更小的单线圈接收端。基于毕奥-萨伐尔定律实现了接收端到线圈组几何中心的距离计算,并基于球交点公式实现了接收端的空间坐标求解。设计了两轮精度提升算法进一步减小误差,选择优化的发射端线圈组拓扑并拟合修正距离计算值。通过在COMSOL Multiphysics多物理仿真平台的实验和脑血管介入的应用实例,验证了新模型0.05 cm的定位精度和29 Hz的定位频率,为小型高精度电磁定位传感器制造提供了理论基础。     

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。