题名 重载铁路混编群组列车开行方案编制模型与算法
被引量：3
1
作者
卓芩羽 陈维亚 宋宗莹 于晓泉
机构
中南大学交通运输工程学院 轨道交通大数据湖南省重点实验室 中国神华能源股份有限公司调运部 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
北大核心
2025年第2期569-578,共10页
基金
重大技术开发项目(重载列车群组运行控制系统技术研究与应用,HKF202300450)。
文摘
开行群组列车可以缩短列车追踪运行间隔,是提高重载铁路输送能力和减少货物总在途运输时间的潜在突破口。开行混编群组列车有利于灵活编组列车和适应多样化货物运输需求,但会使列车开行方案的编制问题变得复杂。为了优化求解具有“技术站始发直达”特征的重载铁路混编群组列车开行方案(包括混编群组列车的列车组群方案、停站方案和运行时刻方案),本文构建了一个多目标优化模型,并设计了一种启发式求解算法。优化模型引入了货运需求重要度作为参考指标,综合考量货物需求量、运到期限、目的站等级及运输距离等因素,以单位时段内目的站货运供需差额运输成本最小和货物总在途运输时间最短作为优化目标。约束条件主要考虑了货运供需匹配关系、货物运到期限、线路天窗时间、群组内单元列车数量限制等现实运输组织条件。考虑该模型为混合整数非线性规划模型,设计了一种模拟退火非支配排序算法(Simulated Annealing for Non-dominated Sorting, SANSA)进行求解。以某重载铁路为背景构建简化算例,计算结果表明:所构建的多目标优化模型与设计的SANSA算法能够有效获得重载铁路混编群组列车的列车组群方案(包括群组数量、组群顺序、组内单元列车数量)、停站方案和运行时刻方案;在满足既定运输需求计划情形下,该求解结果还可用于反馈分析目的站货运需求计划和最晚运到时间设定的合理性,为运输供给方案的优化调整提供参考依据。
关键词
重载铁路运输 混编群组列车 开行方案 多目标优化 元启发式算法
Keywords
heavy-haul railway transportation mixed group train operation scheme multi-objective optimization meta-heuristic algorithm
分类号
U296
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
题名 基于威布尔飞行和警戒机制的沙猫群优化算法及应用
被引量：2
2
作者
杨宇鸽 郝杨杨 王逸文
机构
上海海事大学物流研究中心
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第2期145-157,共13页
基金
上海市科技计划项目(23692106900)。
文摘
针对沙猫群优化算法收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出了一种多策略改进的沙猫群优化算法。利用拉丁超立方抽样进行初始化,提升种群多样性;在搜索猎物阶段提出威布尔飞行,增强算法搜索能力;提出一种警戒机制,进一步提升算法的寻优能力与收敛速度。使用具有挑战性的CEC2017函数进行函数测试,基于基准函数定性分析、寻优精度分析、改进策略有效性分析、收敛曲线分析以及Wilcoxon秩和检验、Friedman检验进行综合评价。实验结果表明,相比于其他3种沙猫群算法以及6种元启发式算法,所提出的算法在复杂函数上的寻优精度和收敛方面具有显著优越性。将该算法应用至变压器故障诊断实例中,进一步验证了ESCSO算法的有效性。
关键词
元启发式算法 沙猫群算法 拉丁超立方抽样 威布尔飞行 警戒机制 变压器故障诊断
Keywords
meta-heuristic algorithm sand cat swarm algorithm Latin hypercube sampling Weibull flight warning mechanism transformer fault diagnosis
分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法
3
作者
侯帅 李玉娇 白梅娟 孙梦玥 石修志
机构
河北工程大学信息与电气工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第6期302-310,共9页
基金
国家自然科学基金项目(52175455) 国家重点研究发展项目(2020YFB1709903) 河北省重点研发计划项目(21350101D)。
文摘
准确预测高熵合金的相,有利于减少材料设计的工作量和研发周期,并提高材料的性能,因此提出一种基于元学习和集成学习的高熵合金相预测算法。该算法由关系映射模型和优化模型两个部分组成。前者建立了结合材料知识的元特征与选择性集成学习性能的映射关系,来推荐合适的集成算法;后者采用基于单体精度约束的人工蜂群算法来提高集成学习的准确率。实验结果表明,该算法的预测性能要优于其他选择性集成学习算法。
关键词
高熵合金 相预测 元学习 集成学习 人工蜂群算法
Keywords
High entropy alloys Phase prediction Meta-learning Ensemble learning Artificial bee colony algorithm
分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
题名 基于增强型差分进化算法求解广义Nash均衡问题
4
作者
王凯 贾文生
机构
贵州大学数学与统计学院 贵州大学贵州省博弈决策与控制系统重点实验室
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1794-1800,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(12061020) 贵州省优秀青年科技人才资助项目(20215640)。
文摘
针对经典数学方法求解广义Nash均衡问题依赖初始点选择、可微性条件较高、问题转换有信息损耗以及元启发式算法性能不足的问题,利用Nikaido-Isoda函数提出增强型差分进化算法直接对广义Nash均衡问题进行求解。首先,为改善差分进化算法多样性和收敛速度的不足,引入Tent混沌映射、自适应系数以及黏菌算法的思想设计一种增强型差分进化算法,并给出了算法收敛性的理论证明。其次,利用Nikaido-Isoda函数定义了一种占优策略和相对适应度函数,从而实现差分进化算法中种群变异和选择的改进。最后,不同维度的算例结果显示,算法成功求解出问题的广义Nash均衡。因此,该方法求解广义Nash均衡问题不依赖初始点选择和可微性,不存在问题转换损耗问题信息,具有一定的优势和有效性。
关键词
广义Nash均衡 Nikaido-Isoda函数 双模式变异 占优策略 元启发式算法
Keywords
generalized Nash equilibrium Nikaido-Isoda function bimodal variants dominance strategies meta-heuristic algorithms
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 多目标优化基坑双边耦合变形控制设计建模及求解方法
5
作者
丁小文 龙思桦 叶快 万琪伟 丁海滨 徐长节
机构
江西省交通科学研究院有限公司 华东交通大学江西省土木基础设施智慧建维工程研究中心
出处
《土木与环境工程学报(中英文)》
北大核心
2025年第2期126-133,共8页
基金
国家重点研发计划(2023YFC3009400) 国家自然科学基金(52238009) +1 种基金 国家自然科学基金-高铁联合基金(U1934208) 江西省自然科学基金(20223BBG71018)。
文摘
在城市建设中,基坑工程的安全性和经济性至关重要。由于传统的基坑围护结构设计方法通常依赖保守策略并主要关注强度控制,导致其在精确控制变形方面效率低下,无法满足现代城市建设的复杂需求。为解决这些问题,提出一种新的逆向设计多目标优化模型,该模型融合了变形控制与经济性,旨在提高基坑围护结构设计的效率和经济效益。该模型包含一个双边耦合的基坑围护变形计算模型、一个整合变形控制和成本优化的多目标框架、一个基于元启发式算法的求解策略。与四种元启发式算法的比较和结合实际工程案例的深入分析表明,该方法不仅能实现基坑围护结构的精确变形控制,同时优化了成本效益,特别是半经验半随机的启发式算法在处理复杂优化问题时表现出的更高效率和广泛适用性。
关键词
多目标优化模型 逆向设计 结构优化 元启发式算法 基坑 围护结构
Keywords
multi-objective optimization model reverse design structure optimization meta-heuristic algorithm foundation pit retaining structure
分类号
TU433
[建筑科学—岩土工程]
题名 求解PFSP的布谷鸟搜索算法研究进展
6
作者
亓祥波 王浩毅 王宏伟 张浩
机构
沈阳大学机械工程学院 中国科学院沈阳自动化研究所
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第3期178-182,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61803367)。
文摘
置换流水车间调度问题是很多实际制造型企业排产过程的代表性模型,当工件数量超过3时该问题属于NP难问题。布谷鸟搜索算法是一种基于布谷鸟繁殖的自然启发式优化算法。首先对布谷鸟算法原理以及置换流水车间调度问题进行介绍;其次,综述了近年来运用布谷鸟搜索算法求解置换流水车间调度问题的最新成果,总结了连续解向量向离散的工件排序常用的映射规则以及局部搜索常用的算子。最后,探讨了布谷鸟搜索算法求解置换流水车间调度问题进一步研究的方向。
关键词
置换流水车间调度问题 布谷鸟搜索算法 元启发式算法
Keywords
PFSP Cuckoo Search Meta-Heuristic Algorithm
分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 增强型斑马优化算法及其在SDWN功率分配中的应用
7
作者
李佳佳 董黎刚 蒋献
机构
浙江工商大学信息与电子工程学院(萨塞克斯人工智能学院)
出处
《电信科学》
北大核心
2025年第1期148-163,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62301488) 浙江省重点研发计划基金资助项目(No.2021C01036)。
文摘
为解决多用户通信中共享软件定义无线网络(software defined wireless network,SDWN)资源导致的互扰问题,提出一种增强型斑马优化算法(enhanced zebra optimization algorithm,EZOA),实现保密率最大化的功率分配。在斑马优化算法中引入探索因子和扰动参数,增强其全局搜索和局部开发能力,并改进觅食策略以提升算法多样性。实验结果表明,相较于其他6种成熟算法,EZOA在IEEE CEC 2014基准函数集上,表现出优异的竞争力,并在SDWN功率分配问题中,与其他5种算法相比,EZOA的用户保密率平均提高5.46%,且收敛速度最快。
关键词
软件定义无线网络 元启发式算法 功率分配 保密率 收敛速度
Keywords
SDWN meta-heuristic algorithm power allocation secrecy rate convergence speed
分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
题名 集成多种改进方法的增强灰狼优化算法
8
作者
费敏学 黄东岩 卢祎琳 乔建磊
机构
吉林农业大学工程技术学院 吉林农业大学园艺学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第3期829-834,共6页
基金
国家重点研发计划项目(批准号:2023YFD1500404)。
文摘
针对传统灰狼优化算法存在初始解分布不均匀的问题,提出一种增强灰狼优化(EGWO)算法.首先,引入非线性收敛因子改进灰狼优化算法.其次,将Sobel序列集成到改进灰狼优化算法中,以增加种群多样性.为验证该算法的有效性,将EGWO算法应用于无人机路径规划,并与传统灰狼优化算法基于多个评价指标进行对比.实验结果表明,EGWO算法性能更好,可快速准确地规划与控制无人机在复杂环境中的飞行路径,也可以提升集群控制中无人机的飞行效率.
关键词
人工智能 元启发式算法 灰狼优化算法 路径规划
Keywords
artificial intelligence meta-heuristic algorithm gray wolf optimization algorithm path planning
分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 最小冲突启发式辅助离散的海洋捕食者求解RB模型
9
作者
杨易 王晓峰 华盈盈 杨澜 庞立超
机构
北方民族大学计算机科学与工程学院 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室
出处
《郑州大学学报(理学版)》
北大核心
2025年第4期71-79,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62062001) 宁夏青年拔尖人才项目(2021) 北方民族大学研究生创新项目(YCX23145)。
文摘
修正的B(revised B,RB)模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型,提出一种基于元启发式与局部搜索相结合的求解算法用于解决RB模型实例。以海洋捕食者算法为基础,对初始解空间进行编码离散化,并对海洋捕食者算法的三个核心阶段进行优化。有针对性地将当前候选解向最优解方向引导搜索,最终阶段借助局部搜索方法,当所得当前最优解无法满足RB模型实例解时,传递至退火策略的最小冲突启发式,进一步提升算法求解效能。实验证明,与多种启发式算法相比,所提算法在精度与时间效率方面均呈现明显提升,即便在接近可满足性相变点的情形下仍展现出高概率求解的潜力。
关键词
RB模型 约束可满足问题 海洋捕食者算法 元启发式 最小冲突启发式
Keywords
RB model constraint satisfiability problem marine predators algorithm meta heuristic minimum conflict heuristic
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于元学习的数控车床切削能耗预测研究
10
作者
赵华通 王宇钢 陆宗浩 王涛
机构
辽宁工业大学机械工程与自动化学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第10期23-29,共7页
基金
辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ20220973)。
文摘
针对样本不足导致数据驱动能耗模型预测精度低、泛化性差的问题,提出一种基于元学习的数控车削能耗预测方法。根据元学习训练策略设计试验方案,采集能耗数据,生成能耗训练元任务。然后针对已知工况元任务,通过模型无关元学习(MAML)算法对基于BP神经网络的基模型进行参数寻优;通过添加损失权重梯度函数,对元任务进行梯度归一化处理,最终构建了基于改进的MAML-BP车削能耗预测模型。结果表明:改进的MAML-BP模型在多工况下的车削加工能耗预测中能够获得较高的预测准确度和良好的泛化性。
关键词
车削 能耗预测 元学习 BP神经网络 MAML算法
Keywords
turning energy consumption prediction meta-learning BP neural network MAML algorithm
分类号
TG501
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
题名 良构图类上的模型检测问题
11
作者
刘国航 陈翌佳
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第3期1107-1130,共24页
基金
国家自然科学基金面上项目(62372291)。
文摘
图上的诸多计算问题都是NP难问题,因此经常会将问题限定在一些特定的图类上.这类方法在过去的几十年间收获了大量特定图类(如度有界图类、树宽有界图类、平面图类等)上的高效算法,其中很大一部分都能统一到算法元定理的框架下.算法元定理是一类通用的结论,主要描述模型检测问题(即判定结构的逻辑性质)的高效算法.现有的算法元定理主要基于现代结构图论,并且大多研究固定参数易解算法,即参数复杂性意义下的高效算法.在许多良构的图类上,一些常见逻辑(如一阶逻辑和一元二阶逻辑)的模型检测问题是固定参数易解的.由于不同逻辑的表达能力不同,不同图类上的模型检测问题的易解性也有显著的区别,因此探索易解的最大范围也是算法元定理研究的重要课题.研究表明,一阶逻辑模型检测问题的易解性与图的稀疏性密切关联.经过数十年的努力,目前学界对于稀疏图类的认识已经较为成熟,近年的研究重心逐渐转向一些良构的稠密图类,研究也面临着更多的挑战.目前在稠密图类上已经得到了若干深刻的算法元定理,相关的探索仍在继续.将全局性地介绍算法元定理领域的发展,旨在为国内的相关研究提供一些线索和助力.
关键词
模型检测 算法元定理 稀疏性 结构图论 参数复杂性
Keywords
model-checking algorithmic meta-theorem sparsity structural graph theory parameterized complexity
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
题名 多策略融合改进的海洋捕食者算法及其工程应用
12
作者
王逸文 王维莉 杨宇鸽 周辉
机构
上海海事大学物流研究中心
出处
《计算机集成制造系统》
北大核心
2025年第7期2591-2604,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(71904116) 上海市浦江人才计划资助项目(22PJD030)。
文摘
针对海洋捕食者算法寻优精度较低、收敛速度较慢等缺陷,提出一种多策略融合改进的海洋捕食者算法。首先,在迭代前通过反向差分变异对初始种群进行更新;其次,在高速比阶段提出一种双种群机制,分别以布朗运动和威布尔分布生成的步长进行全局搜索,并根据适应度大小选取优势种群更新位置;然后,在最优个体确定阶段引入t分布自适应扰动策略,同时基于贪婪选择更新海洋记忆。基于10个基准测试函数以及部分CEC2017函数,通过收敛性分析、Wilcoxon秩和检验进行性能评价,实验结果表明,相较于原始海洋捕食者算法,该算法在不同维度下的寻优精度与收敛速度均有明显改进,且显著优于其他对比算法。最后,通过压力容器设计与汽车侧面碰撞设计两个工程约束实例进一步验证了该算法的可靠性与有效性。
关键词
元启发式算法 反向差分变异 威布尔分布 自适应扰动策略 海洋捕食者算法 压力容器设计问题 汽车侧面碰撞设计问题
Keywords
meta heuristic algorithm reverse differential variation Weibull distribution adaptive perturbation strategy marine predator algorithm pressure vessel design problem car side impact design problem
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于记忆策略的元解释学习
13
作者
王榕 田聪 孙军 于斌 段振华
机构
西安电子科技大学计算机科学与技术学院 School of Computing and Information Systems
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第8期3477-3493,共17页
基金
国家自然科学基金(62192734)。
文摘
元解释学习(meta-interpretive learning,MIL)是一种归纳逻辑程序设计(inductive logic programming,ILP)方法,旨在从一组实例、元规则和其他背景知识中学习一个程序.MIL采用深度优先和失败驱动策略在程序空间中搜索适当的子句以生成程序.事实上,这种机制不可避免地引发了对相同目标重复证明的问题.提出一种剪枝策略,该策略利用Prolog内置的数据库机制来存储未能达成的目标及其对应的错误信息,从而有效避免冗余的证明过程.此后,这些累积的错误信息能够作为指导,帮助MIL系统在未来的学习过程中进行优化和调整.证明剪枝算法的正确性,并在理论上计算程序空间的缩减比例.将所提出的方法应用于两个现有的MIL系统Metagol和Metagol_(AI),从而产生了两个新的MIL系统MetagolF和Metagol_(AI_F).在4个不同任务上的实证结果表明,所提出的策略可以显著减少学习相同程序的时间消耗.
关键词
元解释学习 冗余证明 记忆策略 剪枝算法 归纳逻辑程序设计
Keywords
meta-interpretive learning(MIL) redundant proof memory strategy pruning algorithm inductive logic programming(ILP)
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 混合匹配模型下自适应紧凑进化算法
14
作者
许诏云 吕青 乔钰博
机构
太原理工大学电气与动力工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2149-2156,共8页
基金
山西省省筹资金资助回国留学人员科研基金项目(2023061)。
文摘
为了解决本体匹配模型在集成多种相似度量方法的同时无法查找匹配对之间语义关系的问题,提出了一种新的本体混合模型,通过建立一种新的相似度量方法,将模型的元匹配参数和实体匹配参数进行关联。此外,利用紧凑进化算法的思想,设置了一个自适应步长调整策略。通过种群历史信息和个体适应度值自适应增减步长以确定当前最优步长。算法运行了Ontology Alignment Evaluation Initiative的benchmark测试集,并将实验结果与其它算法进行比较,验证了算法的运行速度与优化质量均优于其它算法。
关键词
本体匹配 本体元匹配 本体实体匹配 紧凑进化算法 自适应步长 相似度量 混合模型
Keywords
ontology matching ontology meta-matching ontology entity-matching compact evolutionary algorithm self-adaptive step size similarity measure hybrid model
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于元启发式算法优化的新乡市洪水风险评价
被引量：3
15
作者
李红艳 郝景开 刘大为 张峰 毛立波 王有理
机构
太原理工大学环境与生态学院 山西省市政工程研究生教育创新中心 山西大地环境投资控股有限公司科创管理部 山西山安碧泉海绵城市科技有限公司
出处
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期104-112,164,共10页
基金
山西省自然科学研究面上项目(202203021221060) 山西省研究生创新项目(2023KY254)。
文摘
为提高新乡市洪水风险评价模型的评估能力,采用层次分析法(AHP)、逻辑回归(LR)模型、BP神经网络、随机森林(RF)模型以及结合元启发式算法粒子群优化(PSO)的PSO-BP模型和PSO-RF模型6种方法对新乡市进行洪水风险评估,生成包含200个洪水位置的洪水清单图。选择9个洪水影响因子,采用方差膨胀因子分析了洪水影响因子与洪水发生的相关性。利用混淆矩阵和受试者工作特性曲线对比6种洪水风险评估方法的评估能力,最后获得6种方法的洪水风险分布图。结果表明:PSO-RF、PSO-BP模型的评估效果优于单一算法,受试者工作特性曲线下面积分别为0.953、0.947;根据得到的洪水风险分布图,新乡市至少36.5%的地区被列为高度易受洪水影响的地区,耦合元启发式算法后的洪水风险评价模型具有更高精度。
关键词
洪水风险评价模型 元启发式算法 洪水风险分布图 受试者工作特性曲线 新乡市
Keywords
flood risk assessment model meta-heuristic algorithm flood risk distribution map receiver operating characteristic curve Xinxiang City
分类号
TV877
[水利工程—水利水电工程]
题名 多策略改进的麻雀搜索算法及其应用
被引量：3
16
作者
周军 孔菁菁
机构
东北电力大学电气工程学院
出处
《东北师大学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第4期81-88,共8页
基金
吉林省科技发展计划项目(20230203033SF)。
文摘
针对麻雀搜索算法解决复杂问题时存在收敛过早、全局寻优能力不足等问题,提出一种改进的麻雀搜索算法(ISSA).首先,引入麻雀个体方向信息和种群方向信息对追随者位置更新,提高算法全局搜索能力;其次,动态调整警戒者数量来扩大麻雀搜索范围,采用二元锦标赛选择策略选择警戒者个体,增加麻雀种群多样性;最后,加入固定扰动项,为其提供跳出局部最优的机会.在CEC2013测试集中,将ISSA与其他5种优化算法在相同维度上进行仿真实验,比较各算法的Friedman检验和Wilcoxon秩和检验.结果表明,ISSA在收敛性能和稳定性等方面均具有显著优势,适用于解决复杂问题.
关键词
麻雀搜索算法 元启发式算法 锦标赛选择策略 消防疏散路径
Keywords
sparrow search algorithm(ssa) meta-heuristic algorithm tournament selection strategy fire escape path
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于病毒溯源优化思想的元启发式优化算法
17
作者
汪勇 白雪 艾学轶 蒲秋梅
机构
武汉科技大学管理学院 中央民族大学信息工程学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第3期40-45,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(71901167)。
文摘
为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式更新算法,建立具有目标偏好的感染度函数,由此设计具有快速精准搜索能力的启发式追踪算子和筛查算子。通过17个单目标和多目标测试函数优化实验验证了所提算法在优化精度、优化速度和平均误差上均优于参与比较的其他6个元启发式算法,为复杂优化问题的求解提供了一种新的有效方法。
关键词
多目标优化 元启发式算法 病毒溯源 追踪与筛查 误差最优解
Keywords
multi-objective optimization meta-heuristic algorithm virus tracing tracking and screening optimal solution of errors
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于元学习个性化推荐研究综述
被引量：5
18
作者
吴国栋 刘旭旭 毕海娇 范维成 涂立静
机构
安徽农业大学信息与人工智能学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第2期338-352,共15页
基金
国家自然科学基金(31671589) 安徽省自然科学基金(2108085MF209) +1 种基金 安徽省科技重大专项(202103b06020013) 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金(ESSCKF2020-03)。
文摘
推荐系统作为缓解“信息过载”的工具,为用户过滤冗余信息并提供个性化服务,近年来得到了广泛应用。然而,实际推荐场景中,通常存在冷启动与不同推荐算法难以根据实际环境自适应选择等问题。元学习因其具有基于少量训练样本快速学会新知识和技能的优点,被越来越多地应用于推荐系统相关研究中。对现有基于元学习技术缓解推荐系统冷启动问题以及自适应推荐问题的主要研究进行探讨。首先,分析了基于元学习推荐在上述2个方面已取得的相关研究进展;然后,指出了现有元学习推荐研究存在难以适应复杂任务分布、计算代价高和容易陷入局部最优等问题;最后,对元学习在推荐系统领域的一些最新研究方向进行了展望。
关键词
元学习 个性化推荐 冷启动 自适应算法选择
Keywords
meta-learning personalized recommendation cold start self-adaptive algorithm selection
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 战场频率指配问题研究综述及展望
被引量：1
19
作者
高航 查淞 黄纪军 夏海洋 刘继斌 刘培国
机构
国防科技大学电子科学学院
出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期413-431,共19页
基金
国家自然科学基金(61901486)。
文摘
战场频率指配能够在复杂电磁环境下将战场中有限的频谱资源指配至用频装备,对用频装备作战的效能发挥与电磁频谱作战筹划具有重要意义。本文从数学模型、求解算法两个方面分别总结归纳了静态频率指配问题(static frequency assignment problem,S-FAP)与动态频率指配问题(dynamic frequency assignment problem,D-FAP)的研究现状,分析评述了模型的适用性及算法优缺点,最后对战场频率指配未来的发展趋势进行了展望。
关键词
战场频率指配 干扰约束条件 优化算法 元启发式算法 频谱管理
Keywords
battlefield frequency assignment interference constraints optimization algorithm meta-heuristic algorithm spectrum management
分类号
TN971.1
[电子电信—信号与信息处理]
题名 传统机器学习模型的超参数优化技术评估
被引量：20
20
作者
李海霞 宋丹蕾 孔佳宁 宋亚飞 常海艳
机构
北方自动控制技术研究所 西安交通大学数学与统计学院 空军工程大学防空反导学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第8期242-255,共14页
基金
国家自然科学基金(61806219,61876189) 陕西省高校科协青年人才托举计划(20220106) 陕西省创新能力支撑计划(2020KJXX-065)。
文摘
合理的超参数能够保证机器学习模型适应不同背景和不同任务。为了避免在模型超参数数量过多、搜索空间过大的情况下出现手动调节导致的效率低下问题,多种超参数优化技术已经被研发并运用到机器学习模型训练中。文中首先回顾了8种常见的超参数优化技术,即网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、Hyperband、BOHB、遗传算法、粒子群优化算法和协方差矩阵自适应进化策略,并从时间性能、最终结果、并行能力、可拓展性、稳健性和灵活性5个方面分析各类方法的优缺点。其次,将8种方法应用到LightGBM、XGBoost、随机森林和KNN这4种传统机器学习模型上,在4个基准数据集上完成了回归、二分类和多分类的实验,对各类方法进行了比较。最后总结了各类方法的优缺点,给出了不同方法的适用情景。
关键词
传统机器学习 超参数优化 贝叶斯优化 多保真技术 元启发式算法
Keywords
Traditional machine learning Hyperparameter optimization Bayesian optimization Multi-fidelity technology Meta-heuristic algorithms
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
