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Spark框架下分布式K-means算法优化方法 被引量:13
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作者 王法玉 刘志强 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1595-1600,共6页
针对传统K-means算法在处理海量数据时存在计算效率低和时间复杂度高的缺点,提出一种基于Spark计算框架的改进K-means算法。利用网格单元保存数据点的空间位置信息,通过与聚类中心的空间位置关系减少冗余计算,为提高算法处理海量数据的... 针对传统K-means算法在处理海量数据时存在计算效率低和时间复杂度高的缺点,提出一种基于Spark计算框架的改进K-means算法。利用网格单元保存数据点的空间位置信息,通过与聚类中心的空间位置关系减少冗余计算,为提高算法处理海量数据的能力,采用Spark框架对算法进行并行化实现。在集群环境下进行测试,基于Spark框架的改进后算法能有效降低计算的时间复杂度,算法具有良好扩展性,计算效率有显著提高。 展开更多
关键词 k-means算法 Spark计算框架 分布式 网格 空间位置
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RDD上扩展索引层优化的分布式K-means算法 被引量:11
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作者 马菁 李力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期161-167,270,共8页
K-means是经典的聚类算法,为了适应大规模数据,很多研究利用分布式计算提高其扩展性。但传统基于磁盘的分布式系统仍然存在大量I/O消耗,在基于内存的Spark系统上实现,在继承Spark平台低读写消耗和良好容错性等优点的基础上,扩展了Spark... K-means是经典的聚类算法,为了适应大规模数据,很多研究利用分布式计算提高其扩展性。但传统基于磁盘的分布式系统仍然存在大量I/O消耗,在基于内存的Spark系统上实现,在继承Spark平台低读写消耗和良好容错性等优点的基础上,扩展了Spark的机器学习MLlib库,在此之上增加一个索引层,引入包含多种策略的基于RDD的双级索引机制,采用新的数据划分方式,对空间距离相近的点的信息进行预处理,利用索引存储其对应的点集的概括信息,以便在K-means算法中对搜索空间剪枝,从而达到对K-means算法的优化。实验结果表明,索引层能够剪枝搜索空间达40%以上,相对无优化的分布式K-means,提升效率达21%,具有较好的可扩展性。 展开更多
关键词 k-means算法 聚类算法 Spark系统 R树 四叉树 KD树 Ball树
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基于改进K-means算法的分布式发电集群划分方法 被引量:5
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作者 尉同正 杜红卫 +3 位作者 夏栋 韩韬 吴雪琼 徐政 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第6期49-57,共9页
随着大规模分布式电源的接入,采用集中式控制的传统配电网面临通信延时、计算量大与控制设备过多等问题,而基于集群划分的分布式发电群调群控技术能有效解决上述问题。而现有集群划分方法在集群划分指标与集群划分算法上均存在一定不足... 随着大规模分布式电源的接入,采用集中式控制的传统配电网面临通信延时、计算量大与控制设备过多等问题,而基于集群划分的分布式发电群调群控技术能有效解决上述问题。而现有集群划分方法在集群划分指标与集群划分算法上均存在一定不足,因此提出一种考虑集群规模的分布式发电集群划分方法。首先,提出考虑电气距离、集群功率平衡以及集群规模的综合性集群划分指标体系,在保证集群结构强度的基础上使集群具有一定电压调节能力。其次,采用嵌入莱维飞行优策略的灰狼优化算法,对K-means算法进行改进,并将其应用于集群划分。最后,以某地实际35 kV/10 kV配电网验证了所提方法的可行性与有效性,为分布式发电集群划分提供参考。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 莱维飞行 k-means算法 分布式电源 集群划分
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基于EA-RL算法的分布式能源集群调度方法
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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
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基于多轮次分布式拍卖的异构多任务分配算法 被引量:1
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作者 吕晔 周锐 +2 位作者 李兴 刘志恒 邸斌 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期1018-1027,共10页
针对多机协同探测、攻击、评估等不同作战任务的分布式决策需要,建立了一种面向异构且具有时序约束任务的多轮次分布式拍卖算法。所提算法较为灵活地解决了不同能力无人机(UAV)之间具有复杂约束的分布式协同任务分配问题。在分布式任务... 针对多机协同探测、攻击、评估等不同作战任务的分布式决策需要,建立了一种面向异构且具有时序约束任务的多轮次分布式拍卖算法。所提算法较为灵活地解决了不同能力无人机(UAV)之间具有复杂约束的分布式协同任务分配问题。在分布式任务分配框架中,每架无人机可实现分布式异步计算和异步通信,且能确保较好的求解效率和准确性。任务分配原则以就近分配为主,同时兼顾目标价值和时序约束,实现了在有限资源情况下对重要目标的优先分配,且使总的行程最短。仿真结果表明:在给定任意无人机和目标数量及无人机作战能力配置的情况下,所提算法均能得到较好的分配结果。 展开更多
关键词 多机协同 异构任务分配 分布式拍卖算法 任务规划 时序约束
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基于改进K-means聚类的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成及出力特性分析 被引量:3
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作者 陈凯 雷琪 李豆萌 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期364-372,共9页
受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于... 受限于自然条件,光伏出力具有很强的随机性。为准确评估轨道交通基础设施分布式光伏发电的光伏出力特性,提出一种基于改进K-means聚类算法的轨道交通基础设施分布式光伏发电典型场景生成方法,并基于此进行光伏出力特性分析。首先,基于分布式光伏发电设施以及气象数据,利用PVsyst软件模拟光伏发电出力数据。然后,针对基本K-means聚类算法聚类参数和初始聚类中心盲目性高的问题,结合聚类有效性指标(Density based index,DBI)和层次聚类对其进行改进并利用改进K-means聚类算法生成光伏典型日出力场景。最后,基于华中地区某地轨道交通基础设施分布式光伏系统对所提方法的有效性和优越性进行验证,并通过定性和定量分析各典型场景的出力特性揭示轨道交通基础设施分布式光伏出力的规律和特点。 展开更多
关键词 分布式光伏出力 改进k-means聚类算法 典型出力场景 出力特性分析
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基于协同优化算法的分布式装配车间调度
7
作者 杜松霖 仵大奎 +2 位作者 余云涛 刘亚 周文举 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期274-282,共9页
在分布式调度中,调度策略的协同优化已逐渐成为分布式调度研究者与分布式制造行业决策者的重点关注方向之一。针对带装配机的分布式阻塞流水车间调度问题DBFSP-A,以最大装配完成时间为优化目标,提出一种基于Q-Learning的协同优化算法QLB... 在分布式调度中,调度策略的协同优化已逐渐成为分布式调度研究者与分布式制造行业决策者的重点关注方向之一。针对带装配机的分布式阻塞流水车间调度问题DBFSP-A,以最大装配完成时间为优化目标,提出一种基于Q-Learning的协同优化算法QLBC。首先,建立了以最大装配完成时间为优化目标的数学模型,以增强DBFSP-A的可解释性,在算法构造初始化阶段,QLBC充分利用DBFSP-A的问题特征,分别根据加工任务的总处理时间、前置延迟时间等特定的排序规则,构造式地产生高质量的、多样性的可行调度序列作为算法的初始解;其次,在QLBC的后续迭代中,采用基于Q-Learning的协同搜索策略,自主学习地指导当前解根据其各自状态及先验反馈选择合适的搜索操作,从而实现全局搜索和局部搜索、加工过程与组装过程的协同进化与协同优化;最后,在不同实例中,测试和检验了QLBC算法的性能。实验结果表明,相较于其他6种先进算法,QLBC求解的可行调度序列时间平均节省32.09 h,在提高生产效率、节约生产成本方面更具优势。 展开更多
关键词 协同优化 分布式制造 阻塞约束 产品装配 Q-Learning算法
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带分时电价约束的分布式柔性流水车间调度问题及其求解算法
8
作者 许天鹏 赵付青 +2 位作者 张建林 王维元 杜松霖 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1299-1313,共15页
能源成本和生产效率是智能制造的关键,为了在降低电力成本的同时提升生产效率,以分布式制造环境下的柔性流水车间调度问题作为研究对象(DFFSP),重点分析了分布式柔性流水车间调度问题的特性,考虑分时电价(TOU)约束,以最小化最大完工时... 能源成本和生产效率是智能制造的关键,为了在降低电力成本的同时提升生产效率,以分布式制造环境下的柔性流水车间调度问题作为研究对象(DFFSP),重点分析了分布式柔性流水车间调度问题的特性,考虑分时电价(TOU)约束,以最小化最大完工时间和总电力成本为优化指标,建立了DFFSP-TOU问题整数规划模型,根据分时电价下分布式柔性流水车间调度问题特性DFFSP-TOU,提出一种基于自学习机制的多目标帝王蝶优化算法(MOLMBO)。算法的迁移算子和调整算子通过历史最优解的信息自学习生成,以增强该算法的自学习、自适应能力;采用变邻域搜索来提高算法的局部搜索性能和种群多样性;通过右移操作将电价区间在高峰时段的生产转移到电价区间在低谷时段进行生产,减少机器在待机状态下的能耗,进而降低电力成本。实验结果表明MOLMBO算法是求解分布式柔性流水车间调度问题的一种有效的方法。 展开更多
关键词 分时电价 分布式柔性流水车间调度 多目标优化算法 帝王蝶优化算法 学习机制
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迭代贪婪算法优化分布式阻塞流水车间成组鲁棒调度问题
9
作者 王一正 王玉亭 +2 位作者 韩玉艳 李寰 高开周 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期469-476,共8页
为了优化复杂生产环境中生产计划的鲁棒性,确保不同场景下生产调度的稳定性,此研究将多生产线单元制造问题抽象为分布式流水车间成组调度问题,并在此基础上考虑了实际生产中常见的零缓冲区、加工时间不确定性和交付时间窗口等约束。首先... 为了优化复杂生产环境中生产计划的鲁棒性,确保不同场景下生产调度的稳定性,此研究将多生产线单元制造问题抽象为分布式流水车间成组调度问题,并在此基础上考虑了实际生产中常见的零缓冲区、加工时间不确定性和交付时间窗口等约束。首先,构建了以鲁棒性为优化目标的混合整数线性规划模型并使用Gurobi求解器验证其正确性;然后,提出了一种改进的空闲时间插入方法以适应阻塞约束和成组约束;接着,将上述改进空闲时间插入方法融入到自适应协同迭代贪婪算法中,该算法针对问题的多场景、问题求解的时间复杂度等,分别设计了有针对性的初始化方法、自适应破坏策略以及快速重构和局部搜索方法。最后,在生成的810个实例中,与其他高效的元启发式算法相比,所提出的算法在有限的时间内得到了鲁棒最优解。研究结果表明,该算法能够应对不确定因素和复杂的约束,在解决各种规模的问题上都表现出了良好的性能。 展开更多
关键词 分布式调度 成组调度 不确定加工时间 交付时间窗口 迭代贪婪算法 空闲时间插入
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一种基于生成对抗网络和改进差分进化算法的分布式电源优化方法
10
作者 龚伟 肖健梅 王锡淮 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期245-252,共8页
通过卷积生成对抗网络对分布式电源(Distribution generation,DG)出力的不确定性进行场景生成,刻画DG出力的上下限。建立多目标的DG优化配置模型,通过层次分析法确定各目标函数的权重,将多目标问题求解转化为单目标问题求解。针对差分... 通过卷积生成对抗网络对分布式电源(Distribution generation,DG)出力的不确定性进行场景生成,刻画DG出力的上下限。建立多目标的DG优化配置模型,通过层次分析法确定各目标函数的权重,将多目标问题求解转化为单目标问题求解。针对差分进化算法全局搜索能力较弱的缺点,提出了一种改进型差分进化算法,引入动态缩放因子及交叉概率,加入局部搜索策略,提高了算法的收敛速度和搜索精度。最后基于IEEE 33节点配电网进行仿真分析,验证了改进型差分进化算法能够有效改善配电网的电压分布及支路损耗。 展开更多
关键词 生成对抗网络 分布式电源 改进差分进化算法 多目标优化
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区块链赋能的战场分布式频谱分配:一种快速匹配算法
11
作者 侯杰 陈曦 +3 位作者 陶诗飞 王昊 侯至旸 胡乃杰 《电子学报》 北大核心 2025年第5期1390-1404,共15页
针对战场环境中传统的频谱资源分配管理模式响应速度慢、实时性低的问题,首先构建了区块链赋能的分布式频谱分配架构,考虑了用频满意度、冲突及优先级等约束条件,建立了优化目标模型,提出一种基于匹配理论的分布式盖尔-沙普利(Distribut... 针对战场环境中传统的频谱资源分配管理模式响应速度慢、实时性低的问题,首先构建了区块链赋能的分布式频谱分配架构,考虑了用频满意度、冲突及优先级等约束条件,建立了优化目标模型,提出一种基于匹配理论的分布式盖尔-沙普利(DistributedGale-Shapley,D-GS)频谱分配算法,使战场频谱分配从静态集中式转变为动态分布式,大大提高了频谱分配的性能,并通过加入贪心机制和用频单位的满意度阈值,使作战单位能够在较晚提交用频需求的情况下,显著提高频谱分配的满意度.仿真结果表明:所提方法在频谱资源受限情况下,能够保障用频单位的用频满意度且极大发挥分布式频谱管理的实时性,与静态集中式频谱分配方法相比,时间开销降低超过1个数量级.该算法具有更优的时间性能、频谱分配效率,使得战场频谱分配获得更好的效果. 展开更多
关键词 联合作战 分布式频谱管理 频谱分配 区块链 匹配算法
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有向网络下隐私在线约束优化问题的状态分解分布式对偶平均算法
12
作者 代祥光 贺成龙 +4 位作者 管明宇 张伟 周炀 刘建峰 吕庆国 《计算机科学》 北大核心 2025年第8期411-420,共10页
文中研究了一类具有公共约束集的分布式在线约束优化问题。网络中的各个节点通过局部计算和通信协同求解该问题,每个节点仅能访问自身的局部损失函数,该函数的取值依赖于其每次迭代中的决策变量。然而,由于节点在通信过程中不断广播与... 文中研究了一类具有公共约束集的分布式在线约束优化问题。网络中的各个节点通过局部计算和通信协同求解该问题,每个节点仅能访问自身的局部损失函数,该函数的取值依赖于其每次迭代中的决策变量。然而,由于节点在通信过程中不断广播与隐私相关的信息,大多数现有算法可能面临隐私泄露的风险。为此,提出了一种高效的状态分解分布式对偶平均算法。该算法结合状态分解和梯度调整策略,以增强隐私保护能力,同时消除有向网络中的不平衡性。值得注意的是,该算法无需额外的隐藏信号,也不会显著增加计算量。理论分析表明,该方法不仅能实现次线性遗憾,还能够有效保护各节点损失函数的隐私性。此外,通过仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性。 展开更多
关键词 在线约束优化 分布式对偶平均算法 状态分解 有向网络 隐私保护
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一种解决经济调度问题的有限时间共识的分布式优化算法
13
作者 覃海华 喻昕 +1 位作者 黄庆洲 林日新 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期980-986,共7页
在智能电网中,研究经济调度问题具有重要意义.经济调度问题的本质是通过控制各个发电单元的发电量,并在满足各种约束的情况下,最小化电力系统的总发电成本.本文提出一种有限时间共识的连续时间分布式优化算法,融入了投影法和罚函数法的... 在智能电网中,研究经济调度问题具有重要意义.经济调度问题的本质是通过控制各个发电单元的发电量,并在满足各种约束的情况下,最小化电力系统的总发电成本.本文提出一种有限时间共识的连续时间分布式优化算法,融入了投影法和罚函数法的思想.该算法直接从经济调度问题的原问题出发解决,无需将其转化为对偶问题,从而简化了问题构建过程.此外,算法设计了一种新的共识机制,实现了所有智能体在有限时间内达成共识,这一特性提高了算法在经济调度问题中的效率和实用性.最后,通过两个仿真实验验证了所提出的分布式优化算法的有效性. 展开更多
关键词 有限时间共识 分布式优化算法 经济调度问题 智能电网
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基于免疫模型与改进免疫算法的岛礁分布式供电系统故障定位方法
14
作者 李维波 张茂杰 +2 位作者 徐成虎 张浩 方华亮 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期89-98,共10页
[目的]对于由多个分布式电源构成的岛礁电力系统,为了提高其故障定位的快速性和准确性,提出一种基于免疫模型与改进免疫算法的岛礁电力系统故障定位方法。[方法]首先,利用免疫模型将岛礁供电系统区段划分为包含监测点的若干个小区段,根... [目的]对于由多个分布式电源构成的岛礁电力系统,为了提高其故障定位的快速性和准确性,提出一种基于免疫模型与改进免疫算法的岛礁电力系统故障定位方法。[方法]首先,利用免疫模型将岛礁供电系统区段划分为包含监测点的若干个小区段,根据监测的故障电流信号来确定故障点所在的小区段,从而最大限度地缩小故障判定范围;然后,针对该小区段故障点进行编码,并借助改进免疫算法生成抗体种群,进而对故障区段快速地进行二次精确定位,同时大幅降低计算量。[结果]根据典型岛礁供电系统的Matlab仿真验证结果,免疫模型与改进免疫相结合的算法可以实现岛礁电力系统在不同故障工况下的快速故障定位,具有定位精度高、计算量小、求解速度快等优势。[结论]研究成果可为岛礁电力系统设计提供参考。 展开更多
关键词 电力系统 分布式电源 岛礁供电 故障分析 免疫算法
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基于Gossip算法的柔性互联自治微网群分布式协调控制策略
15
作者 曹戈 郭泽宇 +2 位作者 贾嵘 柳伟 吴晗冰 《高电压技术》 北大核心 2025年第2期840-851,I0027,共13页
基于柔性互联的微电网集群作为一种新型配电网组网形式,具有高利用效率、低能耗、灵活调控等优势。但传统下垂控制下微网群存在网间频率解耦、运行成本偏高、网间传输功率控制模糊等问题,因此该文提出一种面向智能软开关柔性互联的微网... 基于柔性互联的微电网集群作为一种新型配电网组网形式,具有高利用效率、低能耗、灵活调控等优势。但传统下垂控制下微网群存在网间频率解耦、运行成本偏高、网间传输功率控制模糊等问题,因此该文提出一种面向智能软开关柔性互联的微网群分布式协调控制策略。首先,建立了微网群双层协调控制架构,上层通过智能体柔性开关实现网间功率交换与成本信息共享,下层根据边际成本信息协调各分布式电源出力灵活经济分配。其次,引入Gossip一致性算法,基于其信息并发传播特性来加速全局信息分享过程;进而提出一种微网群分布式协调控制方法,通过网间智能体柔性开关控制功率流向与网内各分布式电源按边际成本分配功率的特点,实现微网群稳定可靠运行。最后,通过MATLAB/Simulink建立基于柔性互联微网群的仿真模型,验证了所提出控制策略的有效性和适用性。 展开更多
关键词 微电网集群 Gossip一致性算法 柔性互联 边际成本 分布式控制
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基于改进灰狼优化算法的分布式混合流水线重调度
16
作者 轩华 熊梦莹 曹颖 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第4期47-54,99,共9页
针对机器故障和运输时间约束下的分布式混合流水线重调度问题,提出一种改进灰狼优化算法,以同时最小化最大完工时间、总能耗和总延期为优化目标构建整数规划模型。首先,根据问题特点,设计了基于工厂-工序-机器的三链式编码方式,提出了结... 针对机器故障和运输时间约束下的分布式混合流水线重调度问题,提出一种改进灰狼优化算法,以同时最小化最大完工时间、总能耗和总延期为优化目标构建整数规划模型。首先,根据问题特点,设计了基于工厂-工序-机器的三链式编码方式,提出了结合NEH启发式法和完全随机程序的种群初始化方法;其次,筛选领导层个体后,引入一种基于跟踪和自主行动的双模式并行搜索方法更新底层狼;最后,应用融合工序链前插变换和机器链后移操作的禁忌搜索以避免陷入局部最优。仿真实验测试了370个算例,验证了所提算法改进项的有效性,与已有的混合白鲸优化算法、混合花朵授粉算法、经典灰狼算法和改进飞蛾-火焰优化算法相比,改进灰狼优化算法目标值分别改进了9.33%,12.24%,10.43%和9.61%,这说明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式混合流水线重调度 机器故障 运输时间 能耗 改进灰狼优化算法
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基于低秩稀疏约束的分布式穿墙雷达成像算法
17
作者 邱晨 刘杰 +3 位作者 于君明 陈家辉 郭世盛 崔国龙 《电波科学学报》 北大核心 2025年第2期276-285,共10页
利用分布式穿墙雷达进行遮蔽目标探测时,系统需解决墙体杂波的干扰。然而,现有基于压缩感知的分布式穿墙雷达成像算法往往预设墙体杂波已被预先去除,或采用两阶段方法在获取目标图像之前应用现有的墙体杂波抑制算法去除墙体杂波。为此,... 利用分布式穿墙雷达进行遮蔽目标探测时,系统需解决墙体杂波的干扰。然而,现有基于压缩感知的分布式穿墙雷达成像算法往往预设墙体杂波已被预先去除,或采用两阶段方法在获取目标图像之前应用现有的墙体杂波抑制算法去除墙体杂波。为此,本文提出了一种基于低秩稀疏约束的分布式穿墙雷达成像算法,该技术能够同时实现墙体杂波的抑制与目标的高清晰成像,可解决分布式穿墙雷达稀疏成像中成像时间长、墙体杂波干扰等问题。该算法首先利用墙体回波的低秩性、目标图像的稀疏性以及目标在不同视角下的结构相关性,构建优化问题;然后采用近端梯度迭代算法高效求解优化问题,并通过引入成像支撑集的概念,提升算法的运行效率。仿真与实测实验验证了所提算法的有效性,为穿墙雷达成像提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 分布式穿墙雷达 墙体杂波 低秩 稀疏 近端梯度迭代算法 成像支撑集
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改进生物地理学优化算法求解模糊分布式柔性作业车间调度问题
18
作者 孙美玲 顾幸生 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期713-721,共9页
经济全球化推动制造企业从单一工厂向多工厂协同模式转变,模糊分布式柔性作业车间调度问题(FDFJSP)成为调度领域的研究热点.为最小化FDFJSP的最大模糊完工时间,本文提出了一种基于模拟退火和局部搜索策略的生物地理学优化算法(BBOSL).... 经济全球化推动制造企业从单一工厂向多工厂协同模式转变,模糊分布式柔性作业车间调度问题(FDFJSP)成为调度领域的研究热点.为最小化FDFJSP的最大模糊完工时间,本文提出了一种基于模拟退火和局部搜索策略的生物地理学优化算法(BBOSL).根据问题特点,设计了工厂–随机键的新型编解码方案;通过调度规则生成半数初始种群以提高种群质量;提出了基于模拟退火算法的新解接受方法和基于关键工厂的局部搜索策略以增强搜索能力;通过对算法参数调优提升了算法性能.实验结果验证了改进策略的有效性,并与现有算法进行了对比实验,验证了其在模糊集中式和模糊分布式柔性作业车间调度问题上的优越性. 展开更多
关键词 生产调度 模糊分布式 柔性作业车间 生物地理学优化算法 调度规则 模拟退火
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基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法
19
作者 李俊奕 肖亚纳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期48-51,81,共5页
为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立... 为解决科研审计系统存在安全性较差、精确率和召回率较低等问题,设计一种基于分布式机器学习算法的科研审计系统安全漏洞识别方法。采集科研审计系统用户数据,对用户节点数据进行分簇,并引入k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)概念建立科研审计系统网络分布式结构模型,将具有代表性和多样性的安全漏洞特征进行组合并分类,基于分布式机器学习算法在实际应用中进行安全漏洞识别。通过2种传统的安全漏洞识别方法进行对比。结果表明:该方法可以识别不同类型的安全漏洞,且准确率、精确率和召回率都有提高。 展开更多
关键词 分布式机器学习算法 科研审计系统 安全漏洞识别 分布式结构模型 安全漏洞特征
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分布式一致性算法在水下流场估计中的应用
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作者 羊云石 徐源 +1 位作者 林彦君 何翌 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第11期68-73,共6页
本文提出一种分布式一致性算法,使多个水下航行器在GPS信号无法覆盖的水下环境中无需直接测量环境流速即可合作估计流场。本文假设航行器能够测量其邻居的相对位置以及上浮到水面时的绝对位置。通过将测量结果转化为相对和绝对运动积分... 本文提出一种分布式一致性算法,使多个水下航行器在GPS信号无法覆盖的水下环境中无需直接测量环境流速即可合作估计流场。本文假设航行器能够测量其邻居的相对位置以及上浮到水面时的绝对位置。通过将测量结果转化为相对和绝对运动积分误差约束,将流场估计问题转换成一个逆问题,以分布式方式解决一组确定的非线性方程,这些方程通过一个分布式一致性算法来求解,其中每个航行器首先与邻居共享其本地流场估计,然后根据局部约束更新估计。所提方法能够在航行器通信网络发生变化时依旧有效,最后通过仿真验证了算法有效性。 展开更多
关键词 分布式算法 合作流场估计 水下航行器网络
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