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基于改进离散狼群算法的火力分配

火力与指挥控制 2024年第5期49卷 67-73页

作者：杨聿壬郭江宇靳文兵赵慧武北方自动控制技术研究所太原030006

随着无人机和智能弹药协同的兴起,进行高效的火力分配成为研究重点。传统的数学模型过于单一,不满足空对地合理分配需求;目前常用的元启发算法迭代较慢且容易陷入局部最优解。为了解决火力分配问题,提出了一种新的数学模型和改进离散狼... 详细信息

随着无人机和智能弹药协同的兴起,进行高效的火力分配成为研究重点。传统的数学模型过于单一,不满足空对地合理分配需求;目前常用的元启发算法迭代较慢且容易陷入局部最优解。为了解决火力分配问题,提出了一种新的数学模型和改进离散狼群算法。模型兼顾摧毁目标价值最大化、己方损耗最小化、弹药协同打击;引入莱维飞行策略、汉明距离和编码段替换改进狼群算法中的智能行为。通过对比仿真,验证了新算法的高效性和可行性。

关键词：火力分配离散狼群算法莱维飞行汉明距离组合优化模型

基于改进离散粒子群的侦查无人机协同任务自动化分配方法

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机械设计与研究 2024年第2期40卷 85-89页

作者：蔡鑫李卫平郑州警察学院刑事科学技术系郑州450053 武汉理工大学信息工程学院武汉430070

针对现有侦查无人机协同任务分配方法存在分配时间长、分配效率较低的问题,设计一种基于改进离散粒子群的侦查无人机协同任务自动化分配方法。首先对侦查无人机协同任务指令请求进行优化,然后构建侦察无人机协同任务自动化分配组合优化... 详细信息

针对现有侦查无人机协同任务分配方法存在分配时间长、分配效率较低的问题,设计一种基于改进离散粒子群的侦查无人机协同任务自动化分配方法。首先对侦查无人机协同任务指令请求进行优化,然后构建侦察无人机协同任务自动化分配组合优化模型,描述任务场景,设置约束条件和性能指标函数;最后引入随机全局与局部搜索改进离散粒子群算法,求解协同任务自动化分配组合优化模型,实现侦查无人机协同任务自动化分配。实验结果表明,提出方法对侦查无人机协同任务的分配时间均能够保持在10 s以内,任务分配目标函数最优值停留在0.98左右,执行时间迅速降低,说明该方法分配时间较短、分配速度较快,具有较高的分配效率,分配效果较好,具有一定的实用性。

关键词：改进离散粒子群侦查无人机(UAV) 协同任务自动化分配组合优化模型

潮汐车道清空与下游路口信号协同控制方法研究

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交通运输系统工程与信息 2019年第2期19卷 52-59页

作者：尚春琳刘小明沈辉田玉林李丽丽唐少虎城市道路智能交通控制技术北京市重点实验室北京100144 内蒙古农业大学能源与交通工程学院内蒙古010018 北京城市系统工程研究中心北京100035

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此... 详细信息

潮汐车道快速清空成为提高潮汐车道控制效率的关键环节之一.本文基于集散波理论对直行绿灯汇入及左转绿灯汇入流量差异状态下的车辆运行状态进行分析,构建车道指示灯切换时刻、下游路口信号控制和相应车道清空时间之间的关系模型,在此基础上设计车道清空时间与下游路口车均延误的组合优化模型.最后,利用遗传算法对目标函数进行最优求解,获取最优组合控制方案.经仿真验证发现,不同的车道指示灯变换时刻及下游信号优先策略,会提高车道的清空速率,但也会带来下游路口车均延误的增加,而通过组合优化模型的筛选可以寻找出平衡两者需求的最佳控制策略.

关键词：城市交通潮汐车道组合优化模型清空时间

基于Logistic和Gompertz模型的小叶杨幼苗生长组合优化模型

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北京林业大学学报 2020年第5期42卷 59-70页

作者：葛会硕宋跃朋苏雪辉张德强张晓宇北京林业大学理学院北京100083 北京林业大学生物科学与技术学院北京100083 焦作市农林科学研究院河南焦作454001

【目的】通过对我国小叶杨幼苗的株高生长规律及生长模型的研究,为其生长预估及科学育苗提供参考。【方法】以来自我国16个产区的小叶杨幼苗作为研究对象,通过试验地调查及测量等方法获取基础数据,以时间维度建立生长模型分析小叶杨幼... 详细信息

【目的】通过对我国小叶杨幼苗的株高生长规律及生长模型的研究,为其生长预估及科学育苗提供参考。【方法】以来自我国16个产区的小叶杨幼苗作为研究对象,通过试验地调查及测量等方法获取基础数据,以时间维度建立生长模型分析小叶杨幼苗株高的生长规律。选取具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,并在最优模型的基础上构建适合不同产区幼苗生长的组合优化生长模型。【结果】(1)不同产区的样本株高的综合最优基础模型分别为Logistic方程和Gompertz方程,其中Logistic模型的R^2和预测精度分别在0.847 9和92.23%以上,Gompertz模型的R^2和预测精度分别在0.891 5和92.60%以上。(2)在此基础上构建的组合优化模型对我国7个产区的小叶杨幼苗生长呈现出较大的F值(α=0.01)和较高的预测精度,其中门源回族自治县样本的预测精度提高了0.90%,富平县和都兰县的样本预测精度分别提高了0.37%和0.34%,且模型显著相关。(3)通过组合优化模型参数发现16个产区样本平均在17.73 d达到生长速率最大点。【结论】小叶杨幼苗的生长受地理位置和气候等条件的影响,通过建立符合不同产区小叶杨幼苗生长的模型,有利于提高生长模型的精度和适用性,不仅能为幼苗研究提供科学基础,也为进一步的全基因组关联分析奠定基础。

关键词：小叶杨幼苗时期组合优化模型生长节律显著性检验

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顾客需求驱动的模块参数组合规划方法

计算机集成制造系统 2016年第9期22卷 2081-2088页

作者：冯涛褚学宁陈东萍上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

为了提高模块参数规划的合理性,以提升顾客需求满意度、降低产品制造成本,针对现有方法的局限性,提出了一种顾客需求驱动的两阶段参数组合规划方法。第一阶段,对顾客需求进行聚类,以此确定模块各参数的系列取值;第二阶段,以顾客需求覆... 详细信息

为了提高模块参数规划的合理性,以提升顾客需求满意度、降低产品制造成本,针对现有方法的局限性,提出了一种顾客需求驱动的两阶段参数组合规划方法。第一阶段,对顾客需求进行聚类,以此确定模块各参数的系列取值;第二阶段,以顾客需求覆盖率最大为目标,以产品制造成本、参数之间的约束等为约束条件构建最优化数学模型,求解出模块参数的最优组合。以履带起重机的主变幅机构模块参数规划为例验证了该方法的合理性和有效性,同时通过灵敏度分析证明了该方法的鲁棒性。

关键词：模块参数规划组合优化模型顾客需求覆盖率聚类分析

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基于半绝对偏差的全部贷款组合区间优化模型

管理评论 2021年第2期33卷 15-30页

作者：迟国泰李云焕大连理工大学经济管理学院大连116024

我国商业银行的利润主要来源于贷款业务,贷款配置的合理与否对银行经营业绩有着直接的影响。本文通过以区间数表示的贷款组合风险最小为目标函数,以区间数表示的目标收益率满足水平为约束条件,建立区间规划模型,对包括存量和增量在内的... 详细信息

我国商业银行的利润主要来源于贷款业务,贷款配置的合理与否对银行经营业绩有着直接的影响。本文通过以区间数表示的贷款组合风险最小为目标函数,以区间数表示的目标收益率满足水平为约束条件,建立区间规划模型,对包括存量和增量在内的全部贷款组合的风险进行约束,求解贷款的最优配置。本文的创新与特色:一是基于组合半绝对偏差风险函数来描述组合的风险区间,考虑了多笔贷款收益率之间的相关性,改变了现有线性区间型算法忽略各笔贷款之间的相关性从而夸大组合风险的弊端。二是以全部贷款组合半绝对偏差区间中点m(σtotal)最小为目标来控制风险的大小,以全部贷款组合半绝对偏差区间的半径w(σ^(total))最小为目标来控制风险变动的范围,通过多目标规划来兼控"存量组合+增量组合"的全部贷款风险的大小和变动范围。改变了现有研究忽略控制风险区间范围的不足,完善了现有的区间型规划仅仅立足于增量资产配置、忽略巨额存量风险的弊端。三是基于模糊两阶段算法来求解多目标规划模型,解决了多目标线性加权求法加权系数确定不合理,从而导致无法真正实现对两目标同时控制的问题。

关键词：存量贷款组合增量贷款组合半绝对偏差非线性区间数组合优化模型

基于伪敲除指标的基因调控网络节点重要性评价方法研究

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基于伪敲除指标的基因调控网络节点重要性评价方法研究

作者：王怡娟山东大学

学位级别：硕士

细胞的生命活动中,基因调控起着至关重要的作用。基因调控是一个动态的过程,在生物的生长发育中,基因间相互作用关系是不断变化的,进而控制基因的表达水平。基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)是刻画基因之间调控关系的数学模型... 详细信息

细胞的生命活动中,基因调控起着至关重要的作用。基因调控是一个动态的过程,在生物的生长发育中,基因间相互作用关系是不断变化的,进而控制基因的表达水平。基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)是刻画基因之间调控关系的数学模型,通常对应于通过其产物的互作调节关系,调控网络中基因间的相互作用抽象表示这种调节规则。基因调控网络为衡量网络中的节点重要性提供了可行性框架。其中节点重要性的评价可有效揭示网络中的关键基因,发现其在生物过程中的关键调控作用,如主调控因子和驱动基因等。现有的方法绝大多数是对复杂网络中的单个节点进行评估,且主要针对静态网络结构。同时需要特别指出的是,调控网络中基因组合的影响并不是单个基因效应的简单相加,组合中的基因通过相互作用,发挥着协作、对抗和相互替代等多重功能。发现重要的基因组合,特别是转录因子的组合,对发现功能基因集,揭示基因调控网络协同调节机制具有重要意义。近年来,随着测序技术,尤其是单细胞转录组测序(Single-Cell RNA Sequencing,scRNA-seq)技术的快速发展,单个细胞中全基因组层次的基因表达量化得以实现,这为识别生长发育与疾病发生发展过程的关键基因及基因集提供了基础。本文提出了一种新型的从基因调控网络中识别关键基因及集合的方法,称其为PKI(Pseudo Knockout Importance)方法。该方法能够利用时间序列单细胞转录组数据,结合先验基因调控知识,构建特异性的GRN;建立常微分方程模型,描述动态基因调控过程;节点及节点集的重要性基于伪敲除指标定量评价;建立数学规划的模型,快速准确发现重要的基因组合。本文将PKI方法应用于人类胚胎干细胞的核心GRN,以发现其中的关键转录因子与组合。论文主要研究内容如下:(1)利用先验基因调控知识与单细胞时序基因表达数据,通过逆向工程构建特异性的胚胎干细胞核心GRN,建立常微分方程(Ordinary Differential Equation,ODE)模型,描述网络的动态调控过程。(2)设计基因伪敲除实验方法,基于决定系数(Coefficient of Determination,R2),定义基因表达数据与调控网络结构吻合一致性的伪敲除指标,即PKI分数。为挖掘关键的基因组合,将其转化为量化基因敲除效应的组合优化问题,并设计启发式算法进行快速求解。从统计与优化的角度,识别出了 GRN中关键的节点与节点集合。(3)为了验证PKI方法的有效性和优越性,论文将基于PKI分数的单个节点重要性排序结果,与其他12种典型的单节点评价方法的排序结果进行了比较;对于重要节点组合,与网络最小支配集方法进行了比较研究。此外,论文利用功能富集分析,以及文献中通过湿实验发现的胚胎干细胞发育过程中的关键转录因子,验证了 PKI方法识别出的节点组合的重要性,从而证明了结果的可靠性。

关键词：基因调控网络节点重要性评价伪敲除指标常微分方程模型组合优化模型胚胎干细胞

DYNAMIC CVAR WITH MULTI-PERIOD RISK PROBLEMS

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Journal of Systems Science & Complexity 2011年第5期24卷 907-918页

作者： Zhiqing MENG Min JIANG Qiying HU College of Business and Administration Zhejiang University of Technology Hangzhou 310023 China School of Management Fudan University Shanghai 200433 China

这份报纸由介绍一项动态风险措施学习多时期风险管理问题。这项风险措施是每个时期的有条件的 value-at-risk 的和。作者由 Markov 决定过程为它建模并且导出它的 optimality 方程。这个方程进一步相等地被转变到经分解易控制的。当在... 详细信息

这份报纸由介绍一项动态风险措施学习多时期风险管理问题。这项风险措施是每个时期的有条件的 value-at-risk 的和。作者由 Markov 决定过程为它建模并且导出它的 optimality 方程。这个方程进一步相等地被转变到经分解易控制的。当在每个时期的回来率向量形成 Markov 链时，作者然后使用模型和它的结果到多时期公事包优化。

关键词：风险问题组合优化模型最优方程马尔可夫链风险管理风险度量风险价值过程模型

某型履带步战车综合传动装置健康预测系统的研究

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某型履带步战车综合传动装置健康预测系统的研究

作者：肖宇广西科技大学

学位级别：硕士

综合传动装置作为能够实现战车行驶和转向的核心动力部件,其性能状态直接决定了战车在战场的机动能力,进而影响其战斗能力。伴随着我国经济的腾飞,我军的后勤保障体系不断的强化,武器装备维修技术日益发展。但是目前对综合传动装置健康... 详细信息

综合传动装置作为能够实现战车行驶和转向的核心动力部件,其性能状态直接决定了战车在战场的机动能力,进而影响其战斗能力。伴随着我国经济的腾飞,我军的后勤保障体系不断的强化,武器装备维修技术日益发展。但是目前对综合传动装置健康预测的研究相对较少,相关软件系统更是处于起步发展阶段。为了改善这一局面,本文以实际项目为背景,针对某型履带步战车综合转动装置展开研究,提出一种针对综合转动装置的健康预测方法,并设计综合传动装置健康预测的软件系统,方便维修人员视情维修工作的进行。首先本文对综合传动装置的工作原理进行了分析,结合其具有变工况的工作特点,且健康状态缺乏固定的评价标准。本文根据标准工作值是否跟随工况变化,将监测信号分为变工况信号和固定信号;并确定各类型信号所对应的功能部件,分析它们之间的相互影响关系;并根据使用功能将综合传动装置划分成功率接收、变速机构、转向机构、行动机构四个功能模块;提出先对单个部件的健康预测,进而实现对其上游模块到整个综合转动装置的健康预测方法。其次,通过劣化度将监测数据转为健康指标,并利用劣化度模糊矩阵确定部件的健康状态分布,运用层次分析法构建对上游功能模块的健康识别方法;针对综合传动装置变工况的工作特点,借助迁移学习思想,将两个连续工况分为源领域和目标领域,将提取的一维源领域性能趋势特征代入目标领域进行分析,构建公共特征集合,实现源领域向目标领域的特征迁移;结合灰色预测模型对趋势表达性强和BP神经网络拟合性能强的特点,运用误差修正思想,构建兼顾二者优点的组合优化模型。并以变速机构为对象,结合监测数据对其进行了健康状态识别,并以验证可持续工作时间为背景,对单个换挡离合器的进行了剩余寿命预测,将经过特征迁移和未经特征迁移的数据代入三个模型进行验证,通过对比实验结果,验证了特征迁移方法能够有效实现趋势特的征迁移,提高了预测的准确度,实现了历史信息的复用,同时验证了组合优化模型的预测精度优于两种单预测模型,其误差稳定性表现较好,适用长时间范围的预测。最后,以Visual Studio 2013为开发环境,以SQL Sever 2008为数据库载体,运用C#语言构建综合传动装置健康预测系统,并对其功能进行展示。

关键词：综合传动装置健康预测迁移学习组合优化模型