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增强蚁群算法在移动机器人路径规划的应用研究

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机床与液压 2024年第10期52卷 70-77页

作者：王建玲王换换周口职业技术学院信息工程学院河南周口466000

针对蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的历史路径不能被充分利用的问题,提出一种具有通信机制的增强型蚁群算法。根据自然界中蚂蚁触手的接触特性,对历史路径进行整合,以获得更优的复合路径。为了进一步改进算法,提出一种放大的轮盘... 详细信息

针对蚁群算法在移动机器人路径规划中存在的历史路径不能被充分利用的问题,提出一种具有通信机制的增强型蚁群算法。根据自然界中蚂蚁触手的接触特性,对历史路径进行整合,以获得更优的复合路径。为了进一步改进算法,提出一种放大的轮盘赌方法来加速收敛。设计自适应的Sigmoid衰减函数来优化不同阶段的启发式信息。针对死锁问题的各种类型,制定了具体的优化策略并减少了死锁蚂蚁的数量。最后进行了参数确定和对比实验,在简单环境和复杂环境下,所提算法的整体性能明显提高,实验结果证明了所提方法的有效性。

关键词：移动机器人蚁群算法路径规划死锁问题

基于MVO算法与改进目标函数的电力系统负荷频率控制

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电力系统保护与控制 2024年第6期52卷 1-14页

作者：李谟发张志文胡斯佳练红海湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 湖南电气职业技术学院风能工程学院湖南湘潭411101

针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的... 详细信息

针对风电并网时的随机波动功率、负荷频率控制(load frequency control, LFC)系统参数变化所引起的电力系统频率稳定问题,提出了一种基于智能优化算法与改进目标函数的互联电网LFC系统最优PID控制器设计方法。首先,分析了基于PID控制的含风电互联电力系统LFC闭环模型。其次,在时间乘误差绝对值积分(integral of time multiplied absolute error, ITAE)性能指标的目标函数中考虑了区域控制器的输出信号偏差,对优化目标函数进行改进。采用性能优良的多元宇宙优化(multi-verse optimizer, MVO)算法先计算后验证的思路,寻优获得最优PID控制器参数。最后,以两区域4机组互联电力LFC系统为例,仿真验证了基于MVO算法结合改进目标函数所获得的PID控制器,比基于MVO算法所获得的PID控制器,对阶跃负荷扰动、随机负荷扰动、风电功率偏差扰动以及系统的参数变化,具有相对较好的鲁棒性能。并且,对控制器参数也具有相对较好的非脆弱性指标。

关键词：多元宇宙优化算法风电负荷频率控制目标函数互联电力系统渗透率

具有串并行异类工序约束的多柔性车间联合调度

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现代制造工程 2024年第6期 15-21页

作者：裴红蕾无锡工艺职业技术学院机电与信息工程学院宜兴214200

为了减少具有串并行异类工序约束多车间联合调度的总延期时间,提出了基于知识牵引遗传算法的调度求解方法。首先,采用扩展工艺树描述串并行异类工序约束,并基于无向图描述机器在多车间的分布;针对染色体初始化和进化过程中的扩展工艺树... 详细信息

为了减少具有串并行异类工序约束多车间联合调度的总延期时间,提出了基于知识牵引遗传算法的调度求解方法。首先,采用扩展工艺树描述串并行异类工序约束,并基于无向图描述机器在多车间的分布;针对染色体初始化和进化过程中的扩展工艺树约束,定义了紧前工序数和剩余紧前工序数的概念,基于剩余紧前工序数设计了染色体初始化和进化方法;为了提高遗传算法的进化能力,将种群进化能力和最优个体进化能力作为知识,用于牵引算法的进化方式和方向,从而提出了知识牵引遗传算法的求解方法。经实验验证,知识牵引遗传算法调度的总延期时间均值最小,为30.8 h,说明该算法在多车间调度中具有最好的优化性能;且总延期时间盒须图长度最小,说明知识牵引遗传算法的稳定性也较好。

关键词：多车间协同扩展工艺树紧前工序数知识牵引遗传算法

基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic

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计算机学报 2024年第4期47卷 717-732页

作者：冯涣婷程玉虎王雪松中国矿业大学信息与控制工程学院江苏信息职业技术学院智能工程学院

Actor-Critic是一种强化学习方法,通过与环境在线试错交互收集样本来学习策略,是求解序贯感知决策问题的有效手段.但是,这种在线交互的主动学习范式在一些复杂真实环境中收集样本时会带来成本和安全问题.离线强化学习作为一种基于数据... 详细信息

Actor-Critic是一种强化学习方法,通过与环境在线试错交互收集样本来学习策略,是求解序贯感知决策问题的有效手段.但是,这种在线交互的主动学习范式在一些复杂真实环境中收集样本时会带来成本和安全问题.离线强化学习作为一种基于数据驱动的强化学习范式,强调从静态样本数据集中学习策略,与环境无探索交互,为机器人、自动驾驶、健康护理等真实世界部署应用提供了可行的解决方案,是近年来的研究热点.目前,离线强化学习方法存在学习策略和行为策略之间的分布偏移挑战.针对这个挑战,通常采用策略约束或值函数正则化来限制访问数据集分布之外(Out-Of-Distribution, OOD)的动作,从而导致学习性能过于保守,阻碍了值函数网络的泛化和学习策略的性能提升.为此,本文利用不确定性估计和OOD采样来平衡值函数学习的泛化性和保守性,提出一种基于不确定性估计的离线确定型Actor-Critic方法(Offline Deterministic Actor-Critic based on Uncertainty Estimation, ODACUE).首先,针对确定型策略,给出一种Q值函数的不确定性估计算子定义,理论证明了该算子学到的Q值函数是最优Q值函数的一种悲观估计.然后,将不确定性估计算子应用于确定型Actor-Critic框架中,通过对不确定性估计算子进行凸组合构造Critic学习的目标函数.最后,D4RL基准数据集任务上的实验结果表明:相较于对比算法,ODACUE在11个不同质量等级数据集任务中的总体性能提升最低达9.56%,最高达64.92%.此外,参数分析和消融实验进一步验证了ODACUE的稳定性和泛化能力.

关键词：离线强化学习不确定性估计分布外采样凸组合 Actor-Critic

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基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法

统计与决策 2024年第8期40卷 11-16页

作者：张智驹重庆航天职业技术学院智能信息工程学院重庆400021

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设... 详细信息

大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数,容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法(OVMEDPC)。首先,OVMEDPC用密度峰值聚类(DPC)来发现不平衡数据的空间结构;其次,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声;最后,OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明,就随机森林分类器而言,OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。

关键词：不平衡分类过抽样方法分类密度峰值聚类

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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《峄山刻石》字库开发的研究

印刷与数字媒体技术研究 2024年第3期 299-309页

作者：陈业欣何佳峻咸阳职业技术学院信息工程学院咸阳712000

《峄山刻石长安牌》良好地再现了秦统一文字的风貌,其造字规则对后世书法、汉字结构有着深远影响,研究《峄山刻石长安牌》文字的结字特征,能有效地洞察汉字构成规律,开发传统字体。本研究分析《峄山刻石》典型字体元件,找出其潜在的规律... 详细信息

《峄山刻石长安牌》良好地再现了秦统一文字的风貌,其造字规则对后世书法、汉字结构有着深远影响,研究《峄山刻石长安牌》文字的结字特征,能有效地洞察汉字构成规律,开发传统字体。本研究分析《峄山刻石》典型字体元件,找出其潜在的规律,建立可重复使用的基本范式。使用Illustrator中的度量工具对字腔的比例和分布、笔划的粗细、弧度和倾斜角度等进行定量分析,总结造字规范。建立一套方法,控制《峄山刻石》字型的字腔大小与分布,可对字体重心平稳度、结构匀称度、缩放比例等进行排布控制。搭建标准笔划与部首元件库并建立拼字规则。采用此方法可为设计《峄山刻石》字库新字型提供依据,提高开发的准确度和效率。

关键词：峄山刻石字库开发设计方法

基于ViT-CNN混合网络的SAR图像船舶分类

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哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：邵然毕晓君中央民族大学信息工程学院哈尔滨职业技术学院电子与信息工程学院哈尔滨工程大学信息与通信工程学院

视觉转换器模型在图像分类领域取得了显著突破，然而，由于其缺乏多尺度与局部特征捕获能力，难以适应合成孔径雷达图像船舶分类任务。为此，本文提出一种混合网络模型用于SAR图像船舶分类。设计一种分阶段下采样网络结构，解决了ViT无... 详细信息

视觉转换器模型在图像分类领域取得了显著突破，然而，由于其缺乏多尺度与局部特征捕获能力，难以适应合成孔径雷达图像船舶分类任务。为此，本文提出一种混合网络模型用于SAR图像船舶分类。设计一种分阶段下采样网络结构，解决了ViT无法捕获多尺度特征的问题。通过在ViT模型的3个核心模块中融入卷积结构，设计了卷积标记嵌入、卷积参数共享注意力和局部前馈网络3个模块，使得网络能够同时捕获船舶图像的全局和局部特征，进一步增强了网络归纳偏置和特征提取能力。研究表明：本文所提模型在OpenSARShip和FUSAR-Ship2个通用SAR船舶图像数据集上，分类准确率优于现有主流方法，有效地提升了SAR图像船舶分类性能。

关键词：视觉转换器卷积神经网络 SAR图像深度学习参数共享局部特征全局特征船舶图像

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大数据型热储存系统的能量存储安全性

储能科学与技术 2024年第5期13卷 1603-1605页

作者：史玲华吴松丽驻马店职业技术学院信息工程学院河南驻马店463000

热储存系统可以有效缓解太阳能随机性和波动性带来的发电问题,是目前光热电厂工作运行最重要的系统之一,但因为其在日常应用中需要频繁切换工作状态,很容易出现数据类异常问题。大数据的引入以及大数据型热储存系统的设计是解决其问题... 详细信息

热储存系统可以有效缓解太阳能随机性和波动性带来的发电问题,是目前光热电厂工作运行最重要的系统之一,但因为其在日常应用中需要频繁切换工作状态,很容易出现数据类异常问题。大数据的引入以及大数据型热储存系统的设计是解决其问题的一项重要尝试。本文首先分析了热储存系统模型的最新研究应用理论,并以美国Andasol光热存储系统为例,重点分析了其模型设计构造原理,以及能量平衡的计算方法,最后从网络无关性检验和融合模型数据诊断两方面,进一步阐述了大数据技术在热储存模型系统安全性的重要应用。

关键词：大数据能量安全系统储能

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