检索结果-南通市图书馆

面向工业动态取送货问题的分解多目标进化算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学 2024年

作者：蔡俊创朱庆灵林秋镇李坚强明仲深圳大学计算机与软件学院

由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束，现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数，在求解过程中难以保持解的多样性，所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题，本文提出了一种融合... 详细信息

由于工业动态取送货问题具有垛口、时间窗、容量、后进先出装载等多种约束，现有的车辆路径算法大多只优化一个加权目标函数，在求解过程中难以保持解的多样性，所以容易陷入局部最优区域而停止收敛。针对上述问题，本文提出了一种融合高效局部搜索策略的分解多目标进化算法。首先，该算法将工业动态取送货问题建模成多目标优化问题，并将其进一步分解为多个子问题并同时进行求解。然后，利用交叉操作增强解的多样性，再使用局部搜索加快收敛速度。因此，该算法在求解该多目标优化问题时能够更好地平衡解的多样性和收敛性。最后，从种群中选择一个最好的解来完成当前时段的取送货任务。在64个华为公司实际测试问题的仿真结果表明，该算法在求解工业动态取送货问题上性能表现最优；同时，该算法也在20个京东物流大规模配送问题上进行实验，验证了其良好的泛化性。

关键词：动态取送货问题分解方法多目标进化算法局部搜索组合优化

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双流互信息联合匹配的小样本行为识别

重庆大学学报 2024年

作者：邓龙冯波葛永新重庆大学大数据与软件学院西南计算机有限责任公司

尽管基于度量学习范式的小样本行为识别方法已经取得了巨大成功，然而有以下问题无法同时解决。（1）无法很好地进行动作关系建模，没能充分利用模态信息。（2）无法处理好不同长度不同速度视频匹配问题，无法处理好视频子动作错位的视... 详细信息

尽管基于度量学习范式的小样本行为识别方法已经取得了巨大成功，然而有以下问题无法同时解决。（1）无法很好地进行动作关系建模，没能充分利用模态信息。（2）无法处理好不同长度不同速度视频匹配问题，无法处理好视频子动作错位的视频匹配问题。为了解决以上问题，本文提出了一个基于双流互信息联合匹配的小样本行为识别方法，该方法分为两个模块：多模态对比学习模块和联合匹配模块。多模态对比学习模块主要用以探索模态间的互信息，利用对比学习将同一个视频的不同模态特征视为正样本对进行拉近。联合匹配模块主要用以同时解决上述提到的视频匹配问题，通过动态时间规整算法和二部图匹配算法联合匹配得到最终的匹配结果，以获得良好的小样本行为识别分类准确度。本文在两个广泛使用的小样本行为识别数据集SSV2和Kinetics上评估方法的有效性，同时进行了大量的消融实验验证了本文所提方法的有效性。

关键词：深度学习行为识别多模态小样本学习

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MRC的设备故障命名实体识别方法

计算机应用与软件 2024年第5期41卷 171-176,273页

作者：徐鹏龚伟宋俊典公安部第三研究所上海200031 上海地铁第一运营有限公司上海200003 上海计算机软件技术开发中心上海200112

命名实体识别是一种有效的设备运行日志分析方法,不仅提高了故障检测的准确度,而且为智能运维策略的优化提供了强有力的支持。鉴于设备运行日志的专业性和复杂性,提出一种基于机器阅读理解的设备故障命名实体识别方法,该方法通过将特定... 详细信息

命名实体识别是一种有效的设备运行日志分析方法,不仅提高了故障检测的准确度,而且为智能运维策略的优化提供了强有力的支持。鉴于设备运行日志的专业性和复杂性,提出一种基于机器阅读理解的设备故障命名实体识别方法,该方法通过将特定的实体类别转化为自然语言查询,并将实体类别信息融合到这些查询中,有效地克服了传统方法在标签语义信息上的不足,并在实体边界定位的准确性上取得了显著提升。实验表明该方法在设备故障命名实体识别的准确性和有效性方面明显优于现有的基线方法。

关键词：机器阅读理解命名实体识别设备故障

基于动态融合注意力机制的电力负荷缺失数据填充模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

郑州大学学报(工学版) 2024年

作者：赵冬李亚瑞王文相宋伟中原工学院软件学院许昌许继软件技术有限公司中原工学院计算机学院郑州大学计算机与人工智能学院

为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型DFAIM。该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的2种不同注意力机制挖掘特征与时间戳... 详细信息

为了提高电力负荷数据的缺失值填充精度,保障后续数据分析与应用的高效进行,提出一种基于动态融合注意力机制的填充模型DFAIM。该模型由注意力机制模块和动态加权融合模块构成,通过注意力机制模块的2种不同注意力机制挖掘特征与时间戳之间的深层关联;通过动态加权融合模块将可学习的权重赋予注意力机制模块的2个输出以得到特征表示;最后,利用特征表示来替换缺失位置的值,从而得到准确的填充结果。使用纽约市某地区的气象及负荷数据集及UCI电力负荷数据集对提出的模型进行验证,实验结果表明:相较于统计学、机器学习和深度学习填充模型,DFAIM在评价指标MAE、RMSE和MRE上均具有一定优势。

关键词：缺失值填充注意力机制电力负荷时序特征

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于变异的正则表达式反例测试串生成算法

软件学报 2024年第7期35卷 3355-3376页

作者：郑黎晓余李林陈海明陈祖希骆翔宇汪小勇华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 卡斯柯信号有限公司上海200070

正则表达式在计算机科学的许多领域具有广泛应用.然而,由于正则表达式语法比较复杂,并且允许使用大量元字符,导致开发人员在定义和使用时容易出错.测试是保证正则表达式语义正确性的实用和有效手段,常用的方法是根据被测表达式生成一些... 详细信息

正则表达式在计算机科学的许多领域具有广泛应用.然而,由于正则表达式语法比较复杂,并且允许使用大量元字符,导致开发人员在定义和使用时容易出错.测试是保证正则表达式语义正确性的实用和有效手段,常用的方法是根据被测表达式生成一些字符串,并检查它们是否符合预期.现有的测试数据生成大多只关注正例串,而研究表明,实际开发中存在的错误大部分在于定义的语言比预期语言小,这类错误只能通过反例串才能发现.研究基于变异的正则表达式反例测试串生成.首先通过变异向被测表达式中注入缺陷得到一组变异体,然后在被测表达式所定义语言的补集中选取反例字符串揭示相应变异体所模拟的错误.为了能够模拟复杂缺陷类型,以及避免出现变异体特化而无法获得反例串的问题,引入二阶变异机制.同时采取冗余变异体消除、变异算子选择等优化技术对变异体进行约简,从而控制最终生成的测试集规模.实验结果表明,与已有工具相比,所提算法生成的反例测试串规模适中,并且具有较强的揭示错误能力.

关键词：正则表达式正则语言字符串生成变异测试变异体约简

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

定制家具质检流水线运输行为建模与分析

林业工程学报 2024年第4期 185-192页

作者：耿睿林秋丽刘俊黄国维郭琼华南农业大学材料与能源学院广东工业大学艺术与设计学院广州市圆方计算机软件工程有限公司佛山维尚家具制造有限公司

定制家具板件在质量检测流水线中包含大量运输环节，在加工阶段与质检流水线之间转移板件时，因传送板件的周转车数量少于流水线数量，流水线之间存在竞争使用周转车的现象，造成检验设备空转。本研究以某定制家具生产企业的质检流水线... 详细信息

定制家具板件在质量检测流水线中包含大量运输环节，在加工阶段与质检流水线之间转移板件时，因传送板件的周转车数量少于流水线数量，流水线之间存在竞争使用周转车的现象，造成检验设备空转。本研究以某定制家具生产企业的质检流水线为例，借助Petri网设计了定制家具板件质检流水线模型，然后使用Tina软件仿真，验证了模型与实际系统的一致性。通过Petri网的可达性树分析和关联矩阵分析，研究了流水线各个单元之间的调度关系，结果表明：该质检流水线能够保持运行状态，运行过程中无须额外调度周转车。板件从暂存区运送至检验平台的过程中，运输周转车之间存在竞争与冲突，造成运输效率降低。流水线等待周转车的时间上限没有保证，可能出现长期等待周转车的情况。针对以上问题，通过优化Petri网给出了一种改进方案，降低了不同流水线间的竞争冲突。模拟实验结果显示，改进后的方案显著加快了运输速度，验证了改进方案的有效性。本研究借助Petri网形式化地分析了定制家具质检环节，准确地刻画了作为柔性系统的质检流水线的特征，对其分析和优化提供了思路。

关键词：大规模定制家具质检流水线 Petri网形式化分析运输行为分析

面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化学报 2024年第3期50卷 544-559页

作者：李坚强蔡俊创孙涛朱庆灵林秋镇深圳大学计算机与软件学院深圳518060 深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室深圳518060

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解... 详细信息

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.

关键词：车辆路径规划问题时间窗约束同时取送货进化算法迁移优化

可搜索加密技术在云存储环境下的隐私保护探讨

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

数字技术与应用 2024年第3期 116-119页

作者：唐敏璐董明富祝峰上海计算机软件技术开发中心上海格尔安全科技有限公司格尔软件股份有限公司

近年来，随着云计算产业的快速发展，越来越多的企业和个人选择将数据存储在云端。然而，云存储环境下的数据隐私安全问题也越来越突出，特别是数据存储安全和数据检索方面的隐私问题。为了保护用户的数据隐私，可搜索加密技术应运而生...

近年来，随着云计算产业的快速发展，越来越多的企业和个人选择将数据存储在云端。然而，云存储环境下的数据隐私安全问题也越来越突出，特别是数据存储安全和数据检索方面的隐私问题。为了保护用户的数据隐私，可搜索加密技术应运而生。在云存储环境下，数据存储安全是一个非常重要的问题。用户将数据存储在云端时，希望能够确保数据不被未经授权的用户访问和篡改。可搜索加密技术通过对用户数据进行加密，有效保护了数据的隐私。只有拥有相应权限的用户才能解密和访问数据，其他人无法获取数据的明文内容。

关键词：

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于关系图卷积网络的代码搜索方法

软件学报 2024年第6期35卷 2863-2879页

作者：周光有谢琦余啸华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到... 详细信息

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程.基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果,但这种方法不能捕捉代码的深层语义.基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题,但没有对代码与文本进行细粒度匹配,也忽视了代码图和文本图的全局关系.为了解决以上局限性,提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法,对构建的文本图和代码图编码,从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配,并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.

关键词：代码搜索关系图卷积网络细粒度匹配