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基于任务优先权的军民航飞行活动协同排序模型
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作者 张兆宁 杨雯 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第2期23-29,共7页
随着空域资源需求的不断增大,军民航间飞行矛盾日益突显。为解决此问题,本文以国务院、中央军事委员会空中交通管制委员会提出的“军民航空管联合运行”为背景,引入军民航共享空域的概念,重点研究了在此类空域中军民航飞行活动协同排序(... 随着空域资源需求的不断增大,军民航间飞行矛盾日益突显。为解决此问题,本文以国务院、中央军事委员会空中交通管制委员会提出的“军民航空管联合运行”为背景,引入军民航共享空域的概念,重点研究了在此类空域中军民航飞行活动协同排序(CMFCS,civil-military aviation flight activity collaborative sequencing)问题。首先,基于军民航各自飞行任务特点与差异,对军民航飞行任务的种类进行划分,并使用层次分析法确定各类飞行任务的优先权原则;其次,以军民航飞行活动总延误时间成本最小为目标,建立CMFCS模型;最后,使用遗传算法对模型进行求解,确定军民航飞行活动批准进入共享空域的时间序列。研究结果表明,与经典的先到先服务(FCFS,first come first service)策略相比,协同排序策略得到的总延误时间成本降低了72.17%,优化效果显著且更符合实际,能够实现军民航共同使用国家空域资源,保障飞行活动安全、有序、高效地运行。 展开更多
关键词 空中交通流量管理 军民航空管联合运行 飞行活动协同排序 遗传算法
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多机场终端区进离场航班协同排序研究 被引量:27
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作者 张军峰 葛腾腾 郑志祥 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期197-204,共8页
为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间... 为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率. 展开更多
关键词 航空运输 多机场 进离场协同排序 模拟退火 多跑道 外围航班流
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移动群智感知中基于协同排序的任务推荐方法 被引量:9
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作者 王健 刘嘉欣 +1 位作者 赵国生 赵中楠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2012-2019,共8页
针对移动群智感知中参与者积极性不高导致的数据质量低和激励成本高的问题,本文提出了一种基于混合用户模型与列表级排序学习算法相结合的协同排序任务推荐方法.根据参与者的历史行为对其进行分析,初步过滤掉一些劣质感知用户,同时利用... 针对移动群智感知中参与者积极性不高导致的数据质量低和激励成本高的问题,本文提出了一种基于混合用户模型与列表级排序学习算法相结合的协同排序任务推荐方法.根据参与者的历史行为对其进行分析,初步过滤掉一些劣质感知用户,同时利用参与者间的相似性构建混合用户模型.利用概率矩阵分解对参与者的意愿值进行预测,并根据排序学习得到一个排序模型.根据排序模型生成任务推荐列表,作为目标参与者的优选任务列表.基于真实数据集的仿真实验结果表明,本文提出的方法有效地提高了任务分配的准确率,与此同时减少了感知用户的移动距离. 展开更多
关键词 移动群智感知 任务推荐 协同排序 混合用户模型 参与者意愿
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物联网移动群智感知任务协同排序推荐优化
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作者 陈贵兰 《电子产品世界》 2023年第10期25-28,共4页
为了提高移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)中的数据质量,设计了一种混合模型(hybrid model,HM)与列表级排序(list-wise ranking,LWR)相结合的推荐方法HM-LWR。研究结果表明:采用HM-LWR算法模型能够较精确地预测参与者的任务偏好... 为了提高移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)中的数据质量,设计了一种混合模型(hybrid model,HM)与列表级排序(list-wise ranking,LWR)相结合的推荐方法HM-LWR。研究结果表明:采用HM-LWR算法模型能够较精确地预测参与者的任务偏好情况,分配MCS任务时可以有效提升准确性与运算效率。得到最优参数指标:学习速率μ=0.01,正则化参数λ=0.01,迭代100次,相似度模型调控指标α=0.5。HM-LWR算法相较于MSC与LWR算法有明显提高,相较于高斯尺度混合(Gaussian scale mixtures,GSMs)算法则有小幅提升,达到了近96%的平均准确率。该研究有助于提高物联网移动群智感知能力,提高用户使用亲和度体验感。 展开更多
关键词 移动群智感知 任务推荐 协同排序 混合模型 参与者意愿
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基于协同排序学习算法的移动群智感知任务推荐
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作者 杜兆芳 《电子产品世界》 2023年第9期64-66,70,共4页
为了解决移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)中候选者积极性不高导致数据质量低的问题,根据列表级排序(list-wise ranking,LWR)学习机制设计了一种基于混合模型(hybrid model,HM)与列表级排序算法相结合的排序任务推荐方法 HM-LWR... 为了解决移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)中候选者积极性不高导致数据质量低的问题,根据列表级排序(list-wise ranking,LWR)学习机制设计了一种基于混合模型(hybrid model,HM)与列表级排序算法相结合的排序任务推荐方法 HM-LWR,并在MATLAB平台上测试各项参数变化。研究结果表明:候选者人数的增加引起运行时间明显延长,HM-LWR与MSC都呈现相近的较小增幅;HM-LWR算法在分配期间的候选者达到了最高的积极性,获得了近97%的参与率。由此得出HM-LWR算法能够达到更高分配准确性、缩短分配时间、提升整体处理效率,在智慧城市领域具有很好的推广价值。 展开更多
关键词 移动群智感知 任务推荐 协同排序 混合模型 候选者意愿
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机场群终端区离港航班协同排序方法研究
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作者 宛照坤 彭瑛 叶文婕 《华东交通大学学报》 2025年第2期119-126,共8页
当前空中交通领域中,机场群系统频繁出现的飞行冲突、离港航班延误等问题日益成为影响航班运行效率和旅客满意度的关键因素。文章在考虑机场群系统资源约束的基础上,引入“机场满意度”这一概念,以离港航班总延误最小化、所有机场满意... 当前空中交通领域中,机场群系统频繁出现的飞行冲突、离港航班延误等问题日益成为影响航班运行效率和旅客满意度的关键因素。文章在考虑机场群系统资源约束的基础上,引入“机场满意度”这一概念,以离港航班总延误最小化、所有机场满意度之和最大化以及机场群系统内机场公平性的整体度量最大化为优化目标,建立机场群终端区离港航班协同排序模型,设计带精英策略的非支配排序多目标遗传算法,求解机场群终端区离场航班协同排序问题的Pareto最优解,并以京津地区的3个机场终端区为例进行了实例分析。实验结果表明,与先到先服务方案相比较,航班总延误从7796 s减少至5029 s,降低了35.5%,平均每一架航班延误时间从159 s降到103 s,航班平均满意度达到0.7867,机场群中机场公平性的整体度量为0.0044。所提出的优化方法能够显著降低机场群系统中离港航班的总延误,提高航班总满意度,实现资源的公平高效使用。 展开更多
关键词 机场群终端区 协同排序模型 离港航班满意度 非支配排序多目标遗传算法
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基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法 被引量:21
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作者 李改 陈强 李磊 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3070-3075,共6页
协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF(Probabilistic Matrix Factorization)算法和基于排序预测的xCLiMF... 协同过滤推荐算法在电子商务领域运用广泛.之前的研究要么仅从评分预测的角度来研究,要么仅从排序预测的角度来研究.为了兼顾这两个方面,本文在传统的基于评分预测的PMF(Probabilistic Matrix Factorization)算法和基于排序预测的xCLiMF(Extended Collaborative Less-is-More Filtering)算法的基础上提出了一种基于评分预测与排序预测的协同过滤推荐算法URA(Unified Recommendation Algorithm),该方法通过在PMF和xCLiMF算法中共享用户和推荐对象的特征空间,利用PMF算法来学习高精度的用户和推荐对象的特征向量,从而进一步增强排序推荐性能.实验验证,该方法在评价指标NDCG和ERR下均优于PMF和xCLiMF算法,且复杂度与评分点个数线性相关.URA算法可运用于互联网信息推荐领域的大数据处理. 展开更多
关键词 推荐系统 协同排序 协同过滤 评分预测 排序预测
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基于HM与LWR算法的电子设备MCS推荐优化
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作者 杨玲玲 《山西电子技术》 2024年第4期22-24,共3页
为了提高移动群智感知(Mobile Crowd Sensing, MCS)中数据质量,设计了一种基于混合模型(Hybrid Model, HM)与列表级排序(List-Wise Ranking, LWR)相结合的推荐方法HM-LWR。研究结果表明:确定最优参数指标为学习速率μ为0.01,迭代100次,... 为了提高移动群智感知(Mobile Crowd Sensing, MCS)中数据质量,设计了一种基于混合模型(Hybrid Model, HM)与列表级排序(List-Wise Ranking, LWR)相结合的推荐方法HM-LWR。研究结果表明:确定最优参数指标为学习速率μ为0.01,迭代100次,α取值0.5。采用HM-LWR算法模型能够较精确预测得到参与者的任务偏好情况,分配MCS任务时可以有效提升准确性与运算效率。该研究有助于提高电子设备移动群感知能力,在智慧城市领域具有很好的推广价值。 展开更多
关键词 移动群智感知 任务推荐 协同排序 混合模型 参与者意愿
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异质社交网络中多通道特征融合的好友推荐模型 被引量:2
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作者 吕润桃 赵金考 +1 位作者 李钰 马占飞 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第12期107-111,共5页
合理有效的好友推荐算法对于社交网络的发展和扩张有重大的意义。然而随着社交网络的复杂化和异质化,传统推荐系统中协同过滤推荐方法不能满足需求。针对异质社交网络中存在着大量的内容相关信息这一特点,根据好友推荐的需求,提出了多... 合理有效的好友推荐算法对于社交网络的发展和扩张有重大的意义。然而随着社交网络的复杂化和异质化,传统推荐系统中协同过滤推荐方法不能满足需求。针对异质社交网络中存在着大量的内容相关信息这一特点,根据好友推荐的需求,提出了多通道特征融合的好友推荐模型。该模型对用户相关的多维特征进行挖掘与利用,包括显性特征(如用户profile,用户tag,社交关系等)和隐性特征(如用户重要度,挖掘用户标注发现其领域兴趣等),并进一步将这些内容相关的多特征融合到协同排序算法中进行学习训练。实验结果表明,随着多个内容特征的逐步融合,算法的MAP值稳步提高,最终相对未融合的协同排序方法提高了12%,并在一定程度上的解决了冷启动问题,提高了好友推荐的多样性。 展开更多
关键词 异质社交网络 多通道特征 好友推荐模型 多特征融合 协同排序算法
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