期刊文献+
共找到2,790篇文章
< 1 2 140 >
每页显示 20 50 100
Hash-based FDI attack-resilient distributed self-triggered secondary frequency control for islanded microgrids
1
作者 Xing Huang Yulin Chen +4 位作者 Donglian Qi Yunfeng Yan Shaohua Yang Ying Weng Xianbo Wang 《Global Energy Interconnection》 2025年第1期1-12,共12页
Given the rapid development of advanced information systems,microgrids(MGs)suffer from more potential attacks that affect their operational performance.Conventional distributed secondary control with a small,fixed sam... Given the rapid development of advanced information systems,microgrids(MGs)suffer from more potential attacks that affect their operational performance.Conventional distributed secondary control with a small,fixed sampling time period inevitably causes the wasteful use of communication resources.This paper proposes a self-triggered secondary control scheme under perturbations from false data injection(FDI)attacks.We designed a linear clock for each DG to trigger its controller at aperiodic and intermittent instants.Sub-sequently,a hash-based defense mechanism(HDM)is designed for detecting and eliminating malicious data infiltrated in the MGs.With the aid of HDM,a self-triggered control scheme achieves the secondary control objectives even in the presence of FDI attacks.Rigorous theoretical analyses and simulation results indicate that the introduced secondary control scheme significantly reduces communication costs and enhances the resilience of MGs under FDI attacks. 展开更多
关键词 MICROGRIDS distributed secondary control Self-triggered control Hash algorithms False data injection attack
在线阅读 下载PDF
Repulsive firefly algorithm-based optimal switching device placement in power distribution systems 被引量:3
2
作者 Yuanpeng Tan Hai Chen +4 位作者 Wei Liu Mingze Zhang Yinong Li Xincong Li Hanyang Lin 《Global Energy Interconnection》 2019年第6期490-496,共7页
To achieve optimal configuration of switching devices in a power distribution system,this paper proposes a repulsive firefly algorithm-based optimal switching device placement method.In this method,the influence of te... To achieve optimal configuration of switching devices in a power distribution system,this paper proposes a repulsive firefly algorithm-based optimal switching device placement method.In this method,the influence of territorial repulsion during firefly courtship is considered.The algorithm is practically applied to optimize the position and quantity of switching devices,while avoiding its convergence to the local optimal solution.The experimental simulation results have showed that the proposed repulsive firefly algorithm is feasible and effective,with satisfying global search capability and convergence speed,holding potential applications in setting value calculation of relay protection and distribution network automation control. 展开更多
关键词 Power distribution systems Switching device Repulsive firefly algorithm Optimal placement RELIABILITY
在线阅读 下载PDF
Multi-source coordinated stochastic restoration for SOP in distribution networks with a two-stage algorithm 被引量:1
3
作者 Xianxu Huo Pan Zhang +3 位作者 Tao Zhang Shiting Sun Zhanyi Li Lei Dong 《Global Energy Interconnection》 EI CAS CSCD 2023年第2期141-153,共13页
After suffering from a grid blackout, distributed energy resources(DERs), such as local renewable energy and controllable distributed generators and energy storage can be used to restore loads enhancing the system’s ... After suffering from a grid blackout, distributed energy resources(DERs), such as local renewable energy and controllable distributed generators and energy storage can be used to restore loads enhancing the system’s resilience. In this study, a multi-source coordinated load restoration strategy was investigated for a distribution network with soft open points(SOPs). Here, the flexible regulation ability of the SOPs is fully utilized to improve the load restoration level while mitigating voltage deviations. Owing to the uncertainty, a scenario-based stochastic optimization approach was employed,and the load restoration problem was formulated as a mixed-integer nonlinear programming model. A computationally efficient solution algorithm was developed for the model using convex relaxation and linearization methods. The algorithm is organized into a two-stage structure, in which the energy storage system is dispatched in the first stage by solving a relaxed convex problem. In the second stage, an integer programming problem is calculated to acquire the outputs of both SOPs and power resources. A numerical test was conducted on both IEEE 33-bus and IEEE 123-bus systems to validate the effectiveness of the proposed strategy. 展开更多
关键词 Load restoration Soft open points distribution network Stochastic optimization Two-stage algorithm
在线阅读 下载PDF
Novel Voltage Scaling Algorithm Through Ant Colony Optimization for Embedded Distributed Systems
4
作者 章立生 丁丹 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2007年第4期430-436,共7页
Dynamic voltage scaling (DVS), supported by many DVS-enabled processors, is an efficient technique for energy-efficient embedded systems. Many researchers work on DVS and have presented various DVS algorithms, some wi... Dynamic voltage scaling (DVS), supported by many DVS-enabled processors, is an efficient technique for energy-efficient embedded systems. Many researchers work on DVS and have presented various DVS algorithms, some with quite good results. However, the previous algorithms either have a large time complexity or obtain results sensitive to the count of the voltage modes. Fine-grained voltage modes lead to optimal results, but coarse-grained voltage modes cause less optimal one. A new algorithm is presented, which is based on ant colony optimization, called ant colony optimization voltage and task scheduling (ACO-VTS) with a low time complexity implemented by parallelizing and its linear time approximation algorithm. Both of them generate quite good results, saving up to 30% more energy than that of the previous ones under coarse-grained modes, and their results don’t depend on the number of modes available. 展开更多
关键词 dynamic voltage algorithm distributed system ant colony optimization MULTI-PROCESSOR
在线阅读 下载PDF
Genetic-algorithm-based balanced distribution of functional characteristics for machines
5
作者 王国新 杜景军 阎艳 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2015年第1期49-57,共9页
In order to make reconfigurable manufacturing system (RMS) adapt to the fluctuations of production demand with the minimum number of reconflgurations in its full life cycle, we presented a method to design RMS based... In order to make reconfigurable manufacturing system (RMS) adapt to the fluctuations of production demand with the minimum number of reconflgurations in its full life cycle, we presented a method to design RMS based on the balanced distribution of functional characteristics for ma- chines. With this method, functional characteristics were classified based on machining functions of cutting-tools and machining accuracy of machines. Then the optimization objective was set as the to- tal shortest mobile distance that all the workpieces are moved from one machine to another, and an improved genetic algorithm (GA) was proposed to optimize the configuration. The elitist strategy was used to enhance the global optimization ability of GA, and excellent gene pool was designed to maintain the diversity of population. Software Matlab was used to realize the algorithm, and a case study of simulation was used to evaluate the method. 展开更多
关键词 reconfigurable manufacturing systems balanced distribution functional characteristics genetic algorithm
在线阅读 下载PDF
Study on the Distributed Routing Algorithm and Its Security for Peer-to-Peer Computing
6
作者 ZHOUShi-jie 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2005年第2期187-188,共2页
关键词 peer-to-peer computing P2P distributed computing information security distributed routing algorithm bidding-electing algorithm one-way accumulator
在线阅读 下载PDF
A new quantum key distribution resource allocation and routing optimization scheme
7
作者 毕琳 袁晓同 +1 位作者 吴炜杰 林升熙 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期244-259,共16页
Quantum key distribution(QKD)is a technology that can resist the threat of quantum computers to existing conventional cryptographic protocols.However,due to the stringent requirements of the quantum key generation env... Quantum key distribution(QKD)is a technology that can resist the threat of quantum computers to existing conventional cryptographic protocols.However,due to the stringent requirements of the quantum key generation environment,the generated quantum keys are considered valuable,and the slow key generation rate conflicts with the high-speed data transmission in traditional optical networks.In this paper,for the QKD network with a trusted relay,which is mainly based on point-to-point quantum keys and has complex changes in network resources,we aim to allocate resources reasonably for data packet distribution.Firstly,we formulate a linear programming constraint model for the key resource allocation(KRA)problem based on the time-slot scheduling.Secondly,we propose a new scheduling scheme based on the graded key security requirements(GKSR)and a new micro-log key storage algorithm for effective storage and management of key resources.Finally,we propose a key resource consumption(KRC)routing optimization algorithm to properly allocate time slots,routes,and key resources.Simulation results show that the proposed scheme significantly improves the key distribution success rate and key resource utilization rate,among others. 展开更多
关键词 quantum key distribution(QKD) resource allocation key storage routing algorithm
在线阅读 下载PDF
Analysis of Distributed and Adaptive Genetic Algorithm for Mining Interesting Classification Rules
8
作者 YI Yunfei LIN Fang QIN Jun 《现代电子技术》 2008年第10期132-135,138,共5页
Distributed genetic algorithm can be combined with the adaptive genetic algorithm for mining the interesting and comprehensible classification rules.The paper gives the method to encode for the rules,the fitness funct... Distributed genetic algorithm can be combined with the adaptive genetic algorithm for mining the interesting and comprehensible classification rules.The paper gives the method to encode for the rules,the fitness function,the selecting,crossover,mutation and migration operator for the DAGA at the same time are designed. 展开更多
关键词 分析方法 分类规则 计算方法 编码 智能系统
在线阅读 下载PDF
基于EA-RL算法的分布式能源集群调度方法
9
作者 程小华 王泽夫 +2 位作者 曾君 曾婧瑶 谭豪杰 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景,同时也缺少高效、准确的算法。该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习(EA-RL)的分布式能源集群多场景调度方法。分别对分布式能源集群中的电源、储能、负... 目前对于分布式能源集群调度的研究大多局限于单一场景,同时也缺少高效、准确的算法。该文针对以上问题提出了一种基于进化算法经验指导的深度强化学习(EA-RL)的分布式能源集群多场景调度方法。分别对分布式能源集群中的电源、储能、负荷进行个体建模,并基于个体调度模型建立了包含辅助调峰调频的多场景分布式能源集群优化调度模型;基于进化强化学习算法框架,提出了一种EA-RL算法,该算法融合了遗传算法(GA)与深度确定性策略梯度(DDPG)算法,以经验序列作为遗传算法个体进行交叉、变异、选择,筛选出优质经验加入DDPG算法经验池对智能体进行指导训练以提高算法的搜索效率和收敛性;根据多场景调度模型构建分布式能源集群多场景调度问题的状态空间和动作空间,再以最小化调度成本、最小化辅助服务调度指令偏差、最小化联络线越限功率以及最小化源荷功率差构建奖励函数,完成强化学习模型的建立;为验证所提算法模型的有效性,基于多场景的仿真算例对调度智能体进行离线训练,形成能够适应电网多场景的调度智能体,通过在线决策的方式进行验证,根据决策结果评估其调度决策能力,并通过与DDPG算法的对比验证算法的有效性,最后对训练完成的智能体进行了连续60d的加入不同程度扰动的在线决策测试,验证智能体的后效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 分布式能源集群 深度强化学习 进化强化学习算法 多场景一体化调度
在线阅读 下载PDF
基于量子遗传算法的网上超市拆分订单合并优化
10
作者 高更君 金露 谢敏 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
针对网上超市订单拆分履行的现状,为降低订单履行成本,减少对顾客的打扰次数,对拆分订单进行合并优化。以最小化订单履行成本为目标,构建非线性混合整数规划模型,将模型转化为组合优化问题,并设计量子遗传算法对其进行求解。对模型的关... 针对网上超市订单拆分履行的现状,为降低订单履行成本,减少对顾客的打扰次数,对拆分订单进行合并优化。以最小化订单履行成本为目标,构建非线性混合整数规划模型,将模型转化为组合优化问题,并设计量子遗传算法对其进行求解。对模型的关键参数进行灵敏度分析以验证模型的有效性。结果表明:与拆分配送策略相比,拆分订单合并配送策略能平均节约总成本的27.47%。本研究不仅有效降低订单履行成本,还能提升顾客满意度,促进网上超市向精细化、高效化方向发展。 展开更多
关键词 网上超市 配送站 拆分订单合并 量子遗传算法
在线阅读 下载PDF
基于RIME-IAOA的混合模型短期光伏功率预测
11
作者 王仁明 魏逸明 席磊 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期81-88,共8页
光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦... 光伏发电在如今的新能源发展中逐渐成为重点,其中光伏功率预测成为研究的主要方向.为了提升光伏功率预测的精度和效率,提出了RIME-VMD-IAOA-LSTM模型.该模型通过霜冰优化算法(RIME)优化变分模态分解(VMD)的参数来提升分解效率;引入余弦控制因子的动态边界策略来控制算数优化算法(AOA)数值的增长速率从而提升算法的精度和稳定性;利用自适应T分布变异策略来改进AOA的局部搜索能力和全局开发能力,更好地避免局部最优解.两种智能优化算法的加入使得整体模型的预测效率和速度都有很大提升,实验结果表明组合模型RIMEVMD-IAOA-LSTM相比于其他预测模型有较高的光伏功率预测精度. 展开更多
关键词 霜冰优化算法 变分模态分解 算术优化算法 余弦控制因子策略 自适应T分布策略 短期光伏功率预测
在线阅读 下载PDF
基于SCSSA-RF算法的室内可见光定位算法
12
作者 陈耀 张烈平 +1 位作者 高小淋 张翠 《光通信技术》 北大核心 2025年第1期1-5,共5页
针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强... 针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库。然后,使用SCSSA的全局搜索能力对RF算法的关键参数进行优化,将数据输入最佳模型中进行训练。最后,将决策树的预测结果取平均值,得到待定位点的预测值。实验结果表明:SCSSA-RF算法比未改进的SSA-RF算法收敛速度更快;SCSSA-RF算法的平均定位误差为0.08 m,且误差主要集中在0.05~0.1 m内;在定位误差为0.2 m时,SCSSA-RF算法的预测准确率达到了93%。 展开更多
关键词 可见光定位 正弦人口映射 柯西分布 麻雀搜索算法 随机森林
在线阅读 下载PDF
基于自适应t分布的改进麻雀搜索算法及其应用
13
作者 赵小强 顾鹏 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第2期78-87,共10页
针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动... 针对原始麻雀搜索算法全局搜索能力差、局部开发能力弱、易陷入局部最优等问题,提出一种基于自适应t分布的麻雀搜索算法(ATSSA).首先,通过Tent混沌映射初始化种群,增加初始种群的多样性;其次,利用自适应t分布变异算子对个体位置进行扰动,提高算法的全局搜索能力,同时结合动态选择概率来调节引入的t分布变异算子,平衡算法的全局搜索能力;最后,融合精英反向学习策略,在产生最优解的位置进行扰动,产生新解,促使算法跳出局部最优.仿真实验利用10个基准测试函数进行测试,结果表明ATSSA相较于SSA具有更好的寻优能力.将改进后的算法与深度极限学习机构建预测模型,选用辛烷值数据集进行实验,模型预测精度从87.31%提高到99.32%,验证了改进后的算法具有良好的工程应用前景. 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Tent混沌映射 自适应t分布 动态选择策略 精英反向学习
在线阅读 下载PDF
基于帧时隙ALOHA的物联网RFID广播信道防碰撞算法研究
14
作者 曾凤生 李影 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第1期8-13,共6页
针对射频识别(RFID:Radio Frequency Identification)系统的信道资源有限,当多个标签竞争同一个频率或时间槽时,会导致发生碰撞和冲突的问题,为优化广播信道的通信效率,对基于帧时隙ALOHA的物联网RFID广播信道防碰撞算法进行了研究。该... 针对射频识别(RFID:Radio Frequency Identification)系统的信道资源有限,当多个标签竞争同一个频率或时间槽时,会导致发生碰撞和冲突的问题,为优化广播信道的通信效率,对基于帧时隙ALOHA的物联网RFID广播信道防碰撞算法进行了研究。该方法引入帧时隙概念,对通信时间进行时间段划分;通过时隙内空闲、成功识别以及碰撞3种状态的发生概率分析,得到广播信道内的碰撞原因。结合贝叶斯算法与泊松分布规则,通过标签数目概率分布计算,实现读写器作用范围内标签数量的估计,并根据标签数量计算结果调整下一帧帧长。若调整后的帧时隙范围内仍存在标签碰撞问题,则通过FastICA(Indcpendent Component Analysis)独立主成分分析法,将帧时隙内的标签识别问题,转化为EPC(Electronic Product Code)编码生成问题,进而实现统一时隙内多标签的并行识别,避免发生碰撞。实验表明,所提方的标签数量的估算准确,能在保证通信信道稳定性的前提下,提高时隙内标签识别率,有效提高广播信道的传播效率。 展开更多
关键词 贝叶斯算法 泊松分布规则 FastICA独立主成分分析法 EPC编码
在线阅读 下载PDF
面向轨道交通的多小区协作分布式非正交传输
15
作者 唐霈 孙宵芳 马瑞雪 《无线电工程》 2025年第1期50-58,共9页
随着轨道交通向智能化方向发展,终端设备不断增多,业务需求不断多样化。基于非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术,开展多小区协作的分布式传输研究。针对轨道交通不同业务的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,提... 随着轨道交通向智能化方向发展,终端设备不断增多,业务需求不断多样化。基于非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术,开展多小区协作的分布式传输研究。针对轨道交通不同业务的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,提出联合资源优化设计方案,旨在保证与行车安全相关的业务速率需求,同时最大化视频监控等业务的传输速率。针对这一目标,进行了协作波束和发射功率的联合优化设计。由于此优化问题为非凸的NP-hard难题,采用了一系列等价变化,并提出了基于逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)的迭代算法对非凸问题进行求解。为了在多小区协作的基础上,提升单小区资源优化能力,进一步提出了基于对偶分解的分布式算法,极大地降低了每个基站的计算复杂度。仿真结果证明了分布式算法的收敛性,并验证了其能够达到中心式优化算法的性能。 展开更多
关键词 非正交多址 多输入多输出 协作多点传输 分布式联合优化算法
在线阅读 下载PDF
混合量子-经典算法的配电网灾后拓扑重构方法
16
作者 付炜 谢海鹏 +2 位作者 王鹤峰 陈晨 别朝红 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期1-16,共16页
为及时有效地制定配电网拓扑重构策略以提升负荷快速恢复能力,基于量子计算的优越性,提出混合量子-经典(HQC)算法的弹性配电网灾后拓扑重构方法。首先,构建基于HQC算法的灾后配电网拓扑重构模型,以实现实际场景、优化问题、嵌入算法相... 为及时有效地制定配电网拓扑重构策略以提升负荷快速恢复能力,基于量子计算的优越性,提出混合量子-经典(HQC)算法的弹性配电网灾后拓扑重构方法。首先,构建基于HQC算法的灾后配电网拓扑重构模型,以实现实际场景、优化问题、嵌入算法相应模块在量子计算和经典计算环境下的协作交互过程。然后,将配电网拓扑重构问题构造为无约束离散优化子问题和有约束连续优化子问题,提出量子退火嵌入式交替方向乘子(QA-ADMM)算法,将离散子问题等效映射成量子可解释的伊辛模型后,部署在D-Wave量子退火计算机中,并与经典计算机中连续子问题迭代求解,采用自适应惩罚因子调节机制加速算法收敛。最后,通过IEEE 14、33、69、123以及改进的205节点的不同规模配电系统,分析验证了QA-ADMM算法的有效性、稳定性与可扩展性。结果表明,惩罚因子、目标函数惩罚项系数、量子退火中采样读取次数会影响所提算法的精度和收敛速度;优化问题规模扩大后,所提混合量子-经典算法计算优势更加明显,205节点配电系统算例下,计算效率较经典计算可提升约34%。 展开更多
关键词 弹性配电网 拓扑重构 混合量子-经典算法 量子计算 量子退火
在线阅读 下载PDF
数据中心多能互补分布式能源系统设计与运行优化研究
17
作者 任效效 李小龙 +4 位作者 薛凯 吴炫 韩小渠 王进仕 严俊杰 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期93-104,共12页
为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特... 为实现数据中心的低碳转型和能效提升,提出了一种集成多种可再生能源和储能设备的多能互补分布式能源系统作为其供能系统。建立了包含生命周期成本、碳排放、能耗、电网购电率和热量浪费率等指标的优化目标体系。制定了两种考虑负荷特征的运行策略,采用改进的多目标蝗虫优化算法对系统容量配置进行求解。为了分析优化目标和运行策略对系统优化的影响,通过组合不同优化目标和运行策略形成了多种优化设计方案,采用层次分析法和熵权法确定评价指标的权重,并利用多准则妥协解排序法进行评价排序。针对青海省某数据中心的案例,获得其能源系统的优化设计与运行方案。研究表明:运行策略主要影响吸收式制冷机和地源热泵的容量,而优化目标主要影响储能设备的容量;在相同的运行策略下,增加优化目标可提升系统的综合性能;对于不同的方案,生命周期成本、碳排放、能耗等基础优化目标值变化较小,而电网购电率和热量浪费率变化较大;通过实施五目标优化,即在基础优化目标的基础上增加热量浪费率、电网购电率,系统的综合性能得到了显著提升,其中热量浪费率和电网购电率分别降低了62.30%和25.92%,可再生能源发电占比增加了2%。 展开更多
关键词 数据中心 多能互补分布式能源系统 优化设计 运行策略 多目标蝗虫优化算法
在线阅读 下载PDF
基于TDLAS多线吸收的超燃冲压发动机直连台架燃烧场二维分布测量
18
作者 夏晖晖 张顺平 +5 位作者 杨顺华 阚瑞峰 许振宇 阮俊 姚路 黄安 《实验流体力学》 北大核心 2025年第1期80-86,共7页
本文针对超燃冲压发动机燃烧室扩张段非均匀流场温度和水汽浓度二维分布的高分辨率测量需求,发展了先进的可调谐激光吸收光谱(TDLAS)燃烧场分布重建技术,该技术通过增加激光测量光路上扫描获得的水汽吸收谱线数目,实现场分布重建问题求... 本文针对超燃冲压发动机燃烧室扩张段非均匀流场温度和水汽浓度二维分布的高分辨率测量需求,发展了先进的可调谐激光吸收光谱(TDLAS)燃烧场分布重建技术,该技术通过增加激光测量光路上扫描获得的水汽吸收谱线数目,实现场分布重建问题求解方程数量的增加;通过联立所有交叉光路下吸收光谱获得的吸光度方程,构建以温度和浓度为未知数的最优化目标函数;并采用全局寻优模拟退火算法对目标函数进行求解,实现温度场和水汽分压场的重建。发动机直连台架试验中,采用正交光路布局,设计共16条测量光路(水平5条、垂直11条)的方形光机结构,集成TDLAS测量系统。对5只DFB激光器采用分时直接吸收探测方式,测量频率4 kHz,每条测量光路下可扫描获得5条水汽吸收谱线(7467.77、7444.36、7185.60、7179.75和6807.83 cm),系统在高温炉上开展了多温度台阶标定测试,温度测量偏差在2.7%以内。外场试验中,对16条光路下同步采集到的吸收光谱数据进行离线处理,获得了发动机燃油点火、燃烧、熄火各个状态下的温度场和水汽分压场分布数据。试验结果表明:TDLAS多线吸收测量技术能够实现场分布准确稳定测量,满足发动机复杂燃烧流场诊断和恶劣工况工程应用需求。 展开更多
关键词 超燃冲压发动机 燃烧诊断 场分布二维测量 可调谐激光吸收光谱 全局寻优重建算法
在线阅读 下载PDF
基于动态势博弈的边缘算力网络任务调度算法
19
作者 张晶 关建峰 +1 位作者 刘科显 申奥 《电子学报》 北大核心 2025年第1期221-237,共17页
随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日... 随着个性化、多样化的新型网络应用和业务的不断发展和成熟,数据量和计算需求呈指数型增长趋势,而云计算、边缘计算、智能终端设备等也得到了快速发展,计算资源呈现出泛在、分散部署的趋势,如何高效协同地利用这些泛在计算资源以满足日益增长的计算需求,成为当前网络领域研究的一项重要新课题.边缘算力网络集中在网络边缘,在靠近数据源的位置,将异构的计算资源和网络资源结合起来,通过资源感知、服务定位、任务调度等来提高资源利用率和任务执行效率,在保持低延迟和低成本的同时,实现对分布式计算资源的最优配置.边缘算力网络通常采用分布式的任务调度方式,各节点基于局部范围内的信息进行本地决策,具有决策时间短、能有效缓解中心控制器计算和通信压力等优势.然而,信息的局部、不对称特征限制了分布式任务调度的全局优化性能,导致计算任务的覆盖率无法得到保障.本文以边缘算力网络分布式任务调度为核心,依托博弈理论及多目标优化方法,设计基于最佳动态响应的分布式任务调度算法,引入两跳范围内的通信和共识消除机制,在最小化交互开销和决策延迟的情况下,最大限度地提升了分布式任务调度的任务覆盖率,实现向纳什均衡点的收敛;将两跳范围内的共识消除作为优化目标之一,建立基于分布式决策优化性和一致性双目标的动态势博弈模型,通过理论推导证明了局部决策和全局决策的渐进等价性,为纳什均衡的存在性及分布式任务调度的收敛性提供了有效的理论依据;最后,通过仿真与经典分布式决策算法和全局最优解进行了对比,验证了所提出算法的有效性和优化收益. 展开更多
关键词 边缘算力网络 任务调度 拍卖算法 动态势博弈 分布式决策
在线阅读 下载PDF
不确定条件下公铁协同运输路径优化与货运量分配模型
20
作者 张凯悦 钱名军 +1 位作者 高铭 韩紫金 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第3期20-29,共10页
为解决货物运输过程中单一路径和单一运输方式运输成本高、服务效率低等问题,且考虑到货物在运输过程中可能受不确定因素的影响,从承运人的角度出发,依托现有运输网络进行货流拆分,基于不确定条件对公铁协同运输路径优化与货运量分配问... 为解决货物运输过程中单一路径和单一运输方式运输成本高、服务效率低等问题,且考虑到货物在运输过程中可能受不确定因素的影响,从承运人的角度出发,依托现有运输网络进行货流拆分,基于不确定条件对公铁协同运输路径优化与货运量分配问题展开研究。首先,以网络运输能力和交货时间为约束条件,运输费用、中转费用、拆分费用以及超时惩罚和仓储惩罚费用作为成本目标,将不确定因素处理为随机参数,构建运输总成本最小化模型;其次,设计改良的模拟退火算法进行模型求解;最后,通过求解小规模算例来验证模型和算法的有效性和合理性。结果表明:该模型可帮助承运人提前规避风险,最大化地利用运输资源规划运输方案,进一步提高货物运输效率和货运服务水平。 展开更多
关键词 公铁协同运输 不确定条件 模拟退火算法 货流可拆 运量分配
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 140 下一页 到第
使用帮助 返回顶部