一类Minimax分式规划问题的迭代算法

对一类Minimax分式规划问题(MFP)提出一个迭代算法.首先通过引进变量和指数变换,将问题(MFP)等价转化为问题(Q),然后利用代数-几何平均不等式以及合适的转化过程,将等价问题(Q)压缩为凸规划问题(Q).从而根据选择不同的点所对应的压缩问题(Q),将原问题的求解过程转化为求解一系列的凸规划问题.数值实验表明算法是可行有效的.     

二阶椭圆混合问题的三棱柱单元逼近

针对二阶椭圆混合问题,构造了一个新的三棱柱单元,分析了该单元的适定性,利用Falk-Osborn方法,证明了单元满足离散inf-sup条件,进而给出了误差估计结果.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

数控仿真中切削面计算的并行化研究

针对高离散精度模型与刀具包围体进行切削计算的情况,由于三维图像重建的计算量大,基于传统CPU实现的数控加工仿真系统不能满足实时性的三维绘制。本文利用GPU的并行性特点,提出并行方式数控仿真切削面显示算法:通过线程并行处理基于MC算法的实体构造模型中体素与刀具包围体的切削计算,根据切削后体素角点信息和边的状态查找建立的构型索引表和交点数目索引表,加速数控仿真切削面的提取,从而提高三维图像的绘制速度,满足实时性显示要求。     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

算法技术对信息分发机制的创新与反思

信息过载加速了人们对信息的认知盈余,而算法技术通过信息大数据化的多次过滤完成精准推送,创新了信息的适配方式,重构了互联网信息分发的形态和受众与信息之间的赋权模式,实现了对信息价值的科学评估和有效适配.文章从信息分发的路径创新和范式创新等解析了算法技术型信息分发机制的创新价值与其面临的机遇和挑战.     

基于MATLAB下的SER算法与LMS算法的比较

本文主要研究了自适应算法中的两种算法,序贯回归(SER)算法和最小均方(LMS)算法,并且利用Matlab软件对这两种算法进行了计算机仿真.结果表明,相对于LMS算法而言,SER算法自适应权值迭代通常不是按照最速下降的路径,而是在直接指向最佳权值点的方向上进行.而且,当特征值相差较大时,自适应收敛的速率将不会因特征值的影响而变慢.