基于模型的多目标优化问题方法研究

基于模型的多目标优化方法目的是创新一种通过黑箱评估的多目标函数优化算法,该算法从解空间上的混合分布中迭代生成候选解,并根据采样解的控制数来更新混合分布,求解过程的搜索偏向于Pareto最优解的集合。算法在解空间上寻找混合分布,使得混合分布的每个分量都是以帕累托最优解为中心的简并分布,并且每个预计的Pareto最优解都通过一个阈值距离均匀地分布在Pareto最优解集上,实验通过几个基准函数和方法证明了该算法的性能。     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

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。     

超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

一种改进的适用于多相流SPH模拟的粒子位移修正算法

由于光滑粒子流体动力学(smoothed particle hydrodynamics, SPH)方法具有天然的拉格朗日特性,粒子常常沿着流线运动,易产生不均匀的粒子分布,导致计算精度和稳定性下降.作为一种粒子分布均匀化技术,粒子位移修正(shifting)算法凭借其原理简单、效果显著等优点在SPH水动力学模拟中得到广泛应用.但同时,应用于多相流动中的shifting算法的计算过程较为复杂.针对这一问题,本文提出了一种改进的适用于多相流模拟的粒子shifting算法.与文献中已有的多相流shifting算法相比,它在处理多相交界面时能够维持更加均匀的粒子分布,同时可以保持清晰的异相界面,且实施相对简单高效.数值算例表明,该shifting算法在多相流模拟中具有更高的精度和更好的能量守恒特性.     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器.分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l2范数时,就构造了一个新的准则.由于Huber损失函数可同时描述l1和l2范数,因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器,在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时,也有了l1范数对异常值鲁棒的特性.而当含...     

基于悬链线理论的系泊系统的应用

通过对浅海系泊系统整体结构进行受力分析,建立锚链、刚体及浮标受力平衡方程,结合悬链线理论,构建锚泊动力系统算法.对不同风力下系泊系统的吃水深度、浮标游动半径、重物球重量、刚体倾斜角、锚链悬浮高度和水平距离进行求解,并利用MATLAB拟合出锚链形状图,保证结构物和系泊系统的安全.所得结果可为单点系泊、类似系统研究和近浅海...     

基于改进YOLOv5的道路目标检测

为提高自动驾驶中的道路目标检测精度,设计了一种基于YOLOv5的道路目标检测模型。该模型在YOLOv5s的网络模型基础上,将原始的初始锚框聚类算法改为K-means++算法来减小随机带来的聚类误差;并在Backbone中SPP模块之前引入SENet注意力机制,以增强道路目标重要特征并抑制一般特征,达到提高检测网络对道路目标的检测能力。在VOC2012改进数据集上训练、测试,基于改进的YOLOv5s的模型比原始YOLOv5s模型平均准确精度提高了2.4%。实验结果表明,改进的YOLOv5s模型能较好地满足道路目标检测的精度要求。     

椭圆曲线加密算法的一类实现

椭圆曲线密码体制(ECC)是利用椭圆曲线点群上的离散对数问题的难解性而提出的一种公开密钥算法,计算量集中在大数的点乘、点加、模乘、模加、模逆、模幂等方面。本文讨论了椭圆曲线加密算法中涉及的大数计算算法,并用给出椭圆曲线算法的C语言实现。     

An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…     

Low-complexity systolic architecture for inversion

A modified extended binary Euclid＇ s algorithm which is more regularly iterative for computing an inversion in GF（2^m） is presented. Based on above modified algorithm, a serial-in serial-out architecture is proposed. It has area complexity of O（m）, latency of 5m - 2, and throughput of 1/m. Compared with other serial systolic arehiteetures, the proposed one has the smallest area complexity, shorter latency. It is highly regular, modular, and thus well suited for high-speed VLSI design.