检索结果-南通市图书馆

融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法

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中北大学学报(自然科学版) 2025年

作者：张安玲长治学院数学系

针对鸽群优化算法容易陷入局部最优、求解精度低和局部搜索能力差的问题，提出了一种融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法。首先，采用Tent映射初始化种群，使初始种群分布更为均匀。然后，在鸽群优化算法的地标算子运行后再加入... 详细信息

针对鸽群优化算法容易陷入局部最优、求解精度低和局部搜索能力差的问题，提出了一种融合Tent映射和模拟退火的改进鸽群优化算法。首先，采用Tent映射初始化种群，使初始种群分布更为均匀。然后，在鸽群优化算法的地标算子运行后再加入模拟退火算法，利用模拟退火算法以一定的概率跳出局部最优解以及具有的渐进收敛性，提高了全局优化的能力。基于16个基准测试函数对算法性能进行了测试，实验结果表明，Tent-PIO-SA算法相比PIO、 Tent-PIO算法，在收敛精度上平均提高了10个数量级，特别对于极难优化的Rosenbrock函数，Tent-PIO-SA算法相比最近的经典算法LECUSSA、 SCASL、 CMLWOA、 APN-WOA在收敛精度上平均高出了6个数量级，比TLPSO、 SCA-DE算法高出了7个数量级，证明了所提出的Tent-PIO-SA算法具有较强的寻优能力。

关键词：鸽群优化算法模拟退火算法 Tent映射

大学生党员“微教育”实践探析——以广东第二师范学院数学系党总支“书记项目”为例

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山西青年 2018年第18期 178-178页

作者：何燕辉钟扬广东第二师范学院数学系

新媒体时代,大学生党员的"微教育"作为一种教育模式既是机遇也是挑战;高校学生党建工作在新时代需要取得突破,要及时更新教育者的教育思维,积极主动地在新形势下突破创新、取长补短。

关键词：大学生党员微教育实践创新

基于Eligible正则项的稀疏优化模型与算法及其应用

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中国科学:数学 2025年

作者：李倩王国强高雪瑞白延琴上海工程技术大学数理与统计学院上海大学理学院数学系

在当前机器学习、深度学习及统计学习的前沿研究中,众多核心科学难题能够借助基于正则项的稀疏优化模型进行有效表征.本文致力于探索这类基于正则项的稀疏优化模型、有效算法及实际应用场景,以期推动该领域发展.首先,创新性地提出Eligi... 详细信息

在当前机器学习、深度学习及统计学习的前沿研究中,众多核心科学难题能够借助基于正则项的稀疏优化模型进行有效表征.本文致力于探索这类基于正则项的稀疏优化模型、有效算法及实际应用场景,以期推动该领域发展.首先,创新性地提出Eligible正则项的概念.其次,建立基于可分和不可分Eligible正则项的精确恢复理论.接着,构建Eligible正则稀疏优化模型,并设计高效加速邻近梯度算法框架进行求解.最后,给出相位图分析和稀疏指数追踪实证分析的应用.

关键词：稀疏优化正则项邻近梯度算法加速邻近梯度算法

基于优化YOLOv7-Tiny的表情识别算法

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测试技术学报 2025年

作者：常星花王建荣太原学院数学系山西大学数学与统计学院

表情识别不仅能够提升人机交互体验，推动情感计算的发展，还可以辅助心理健康评估和治疗，提升社会安全和监控效率。为了提高表情识别的检测平均精度，提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法。首先，将YOLOv7-tiny中原有的激活... 详细信息

表情识别不仅能够提升人机交互体验，推动情感计算的发展，还可以辅助心理健康评估和治疗，提升社会安全和监控效率。为了提高表情识别的检测平均精度，提出了一种基于优化YOLOv7-tiny的表情识别算法。首先，将YOLOv7-tiny中原有的激活函数替换为Mish函数，提高了模型的优化能力；在YOLOv7-tiny的主干网络上再增加CA注意力机制，提高了对目标感兴趣区域的注意，增加了检测的平均精度；最后，将Neck层的上采样部分替换为轻量级上采样算子CARAFE，提高了特征融合能力。实验结果表明，优化后算法的检测效果有了明显的提升，与原始YOLOv7-tiny相比，模型的mAP@0.5提高了1.6百分点，达到88.6%, mAP@0.5:0.95提高了1.3百分点，达到64%；图片检测速度达到每张图片5.0 ms，而且模型保持了轻量化。

关键词：目标检测 YOLOv7-tiny 注意力机制 Mish CARAFE

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具有密度依赖演化博弈模型的随机稳定性分析

中北大学学报(自然科学版) 2025年

作者：孙霞呼文军刘婕中北大学数学学院吕梁学院数学系

演化博弈提供了一种新的视角来审视和理解复杂系统中的互动行为，为多个领域的研究提供了有力的工具和方法。现有文献大部分集中于对确定型生态博弈模型动力学行为的研究，还未探索种群和环境的随机性对生态演化博弈动态的影响。基于此... 详细信息

演化博弈提供了一种新的视角来审视和理解复杂系统中的互动行为，为多个领域的研究提供了有力的工具和方法。现有文献大部分集中于对确定型生态博弈模型动力学行为的研究，还未探索种群和环境的随机性对生态演化博弈动态的影响。基于此，本文引入环境随机噪声，构建了一个考虑个体出生率和死亡率的具有密度依赖的随机演化博弈动力学模型，并对所建模型进行动力学分析，以证实随机噪声对生态演化动态的影响。首先，通过分析具有密度依赖的确定型生态演化博弈动力学模型的均衡点及其稳定性，以及利用随机Lyapunov理论证明相应随机演化博弈模型的稳定性，以说明噪声对具有密度依赖的生态演化博弈模型的影响。其次，经研究得到了环境噪声的阈值，当环境噪声值大于阈值时，种群灭绝和表型消失是几乎必然指数稳定的，反之，当环境噪声值小于某一阈值时，出生率较高表型的频率将在时间均值意义下持续存在。最后，以猎鹿博弈模型为例进行理论验证及数值模拟，证实了理论的有效性和可行性。研究结果也为理解环境波动如何促进表型多样性的进化提供了一个新的思路。

关键词：演化博弈密度依赖几乎必然指数稳定随机Lyapunov理论稳定性

求解含非离散分布的分布鲁棒多阶段线性随机规划的Benders分解-动态逼近方法

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中国科学:数学 2025年

作者：俞昊东廖立志孙捷上海立信会计金融学院统计与数学学院香港浸会大学数学系 School of Electrical Engineering Computing and Mathematical Sciences Curtin University School of Business National University of Singapore

本文对包含非离散分布的一类分布鲁棒多阶段随机线性规划问题提出了一种基于Benders分解的动态逼近方法.在随机因素按阶段独立、分布模糊集由矩约束给出等条件下,利用Benders分解构建了各阶段决策函数的近似函数,从而将多阶段决策问题... 详细信息

本文对包含非离散分布的一类分布鲁棒多阶段随机线性规划问题提出了一种基于Benders分解的动态逼近方法.在随机因素按阶段独立、分布模糊集由矩约束给出等条件下,利用Benders分解构建了各阶段决策函数的近似函数,从而将多阶段决策问题近似分解为一系列具有锥约束形式的凸优化子问题.为分析算法的收敛性,本文构建了一个新的基于变分分析的收敛性分析框架,并证明了算法构建的近似问题对原问题具有上图收敛性.最后通过数值试验展示了算法的有效性.

关键词：分布鲁棒多阶段随机规划 Benders分解近似动态规划

基于高阶控制障碍函数的多固定翼无人机鲁棒避障安全编队跟踪控制

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机器人 2025年

作者：付俊杰林潇坤温广辉东南大学数学学院系统科学系

在多固定翼无人机编队跟踪控制问题中，系统地处理输入饱和约束、外界输入扰动以及无人机间避碰安全约束存在着挑战。针对这些挑战，本文提出了一种基于高阶控制障碍函数方法的分布式鲁棒避障协同编队控制律。首先，在不考虑避障约束的... 详细信息

在多固定翼无人机编队跟踪控制问题中，系统地处理输入饱和约束、外界输入扰动以及无人机间避碰安全约束存在着挑战。针对这些挑战，本文提出了一种基于高阶控制障碍函数方法的分布式鲁棒避障协同编队控制律。首先，在不考虑避障约束的情况下，设计了一种满足输入和速度约束的多固定翼无人机标称鲁棒编队跟踪控制律。该标称控制律基于滑模控制方法，能够在有界输入扰动影响下实现精准的编队跟踪控制。然后，针对无人机之间的避障要求以及无人机与障碍物之间的避障要求，分别设计了考虑输入约束的改进高阶控制障碍函数，并基于不变集理论，推导了存在外界输入扰动情况下的线性控制输入避障约束条件。最后，基于标称编队跟踪控制律和鲁棒控制输入避障约束条件，为各固定翼无人机构造了一个局部二次规划问题，并通过求解该问题得到最终的鲁棒避障安全编队跟踪控制律。仿真实例表明，本文设计的控制律相较于不考虑外界输入扰动的控制律而言可以有效地处理扰动，相较于基于势函数方法的控制律而言减轻了系统产生的震颤并且更好地处理了无人机的速度约束，相较于基于分布式MPC（模型预测控制）方法的控制律而言在计算时间方面有了显著提升。上述结果验证了所设计控制律的创新性和有效性。

关键词：多固定翼无人机输入及速度约束分布式协同避障高阶控制障碍函数鲁棒编队跟踪

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关于0 吕梁学院数学系

山西大学学报(自然科学版) 2017年第1期40卷 70-77页

作者：周碧波邢艳元张润玲吕梁学院数学系

研究了一类Caputo分数阶脉冲微分方程解的存在唯一性问题,通过利用不动点定理和压缩映像原理,得到了分数阶脉冲微分方程存在唯一解的充分条件,并且给出了两个例子说明结论的正确性。文章的结果推广和改进了以往相关文献解的存在性结论。

关键词：分数阶脉冲 Coputo导数不动点定理

固定路段选择比例下非凸OD需求估计模型及算法分析

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系统工程理论与实践 2025年

作者：刘鹏杰简金宝邵虎许佳伟邵枫蒋枚萱中国矿业大学数学学院江苏省应用数学中心广西民族大学数学科学学院广西应用数学中心湘潭大学数学与计算科学学院

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值... 详细信息

现有起点–讫点(Origin-Destination, OD)需求估计大多关注于“功能性”的模型研究,缺乏有效的理论分析,并且基本都使用相同的度量误差标准,未对不同输入数据的特性进行合理区分.不同于现有研究,该文采用?1/2-拟范数作为路段流量估计值与实际观测值的误差度量准则,使路段流量估计值更匹配于观测值.其次,使用带有?2-范数的误差度量准则将先验OD需求作为辅助引入到目标函数中,提出一种固定路段选择比例下的非凸OD需求估计模型.根据构建模型的可分结构特点,设计基于ADMM的分裂算法以求解该模型.随后,对所提分裂算法进行理论分析,包括子序列收敛性,全局收敛性,迭代复杂性和收敛率等方面.为验证所提模型及相应分裂算法的数值表现,使用三个交通路网进行OD需求估计试验.试验结果显示,在估计OD需求误差可接受情况下,所提模型及算法获得的路段流量估计值与观测值较为匹配.

关键词：起点–讫点需求估计固定路段选择比例非凸模型交替方向乘子法