针对经典MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法求解河流水污染源信息(排放量、排放时间和排放位置)时初始点的选取和接受率不高导致的计算效率低下问题,通过COMSOL仿真软件构建污染物二维扩散模型,利用不同算法对比分析了上述两方面对水...针对经典MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法求解河流水污染源信息(排放量、排放时间和排放位置)时初始点的选取和接受率不高导致的计算效率低下问题,通过COMSOL仿真软件构建污染物二维扩散模型,利用不同算法对比分析了上述两方面对水污染溯源结果的影响,并由此提出了基于等距随机抽样方法(equidistant random sampling)的两阶段多链Metropolis Hastings算法(ERS-TSMH).仿真结果表明,传统的MH算法和TSMH算法在求解时易陷入局部最优值或不收敛的情况,前者接受率在20%左右,后者却达到近50%;多链ERS-MH算法提高了反演的准确性,但经过10 000次左右迭代后收敛,效率低下;多链ERS-TSMH算法在保证溯源精度的同时,在5 000次左右迭代后收敛,效率显著提高且表现出高稳定性和可靠性.展开更多
智能体路径规划算法旨在规划某个智能体的行为轨迹,使其在不碰到障碍物的情况下安全且高效地从起始点到达目标点.目前智能体路径规划算法已经被广泛应用到各种重要的物理信息系统中,因此在实际投入使用前对算法进行测试,以评估其性能是...智能体路径规划算法旨在规划某个智能体的行为轨迹,使其在不碰到障碍物的情况下安全且高效地从起始点到达目标点.目前智能体路径规划算法已经被广泛应用到各种重要的物理信息系统中,因此在实际投入使用前对算法进行测试,以评估其性能是否满足需求就非常重要.然而,作为路径规划算法的输入,任务空间中威胁障碍物的分布形式复杂且多样.此外,路径规划算法在为每个测试用例规划路径时,通常需要较高的运行代价.为了提升路径规划算法的测试效率,将动态随机测试思想引入到路径规划算法中,提出了面向智能体路径规划算法的动态随机测试方法(dynamic random testing approach for intelligent agent path planning algorithms,DRT-PP).具体来说,DRT-PP对路径规划任务空间进行离散划分,并在每个子区域内引入威胁生成概率,进而构建测试剖面,该测试剖面可以作为测试策略在测试用例生成过程中使用.此外,DRT-PP在测试过程中通过动态调整测试剖面,使其逐渐优化,从而提升测试效率.实验结果显示,与随机测试及自适应随机测试相比,DRT-PP方法能够在保证测试用例多样性的同时,生成更多能够暴露被测算法性能缺陷的测试用例.展开更多
文摘针对经典MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法求解河流水污染源信息(排放量、排放时间和排放位置)时初始点的选取和接受率不高导致的计算效率低下问题,通过COMSOL仿真软件构建污染物二维扩散模型,利用不同算法对比分析了上述两方面对水污染溯源结果的影响,并由此提出了基于等距随机抽样方法(equidistant random sampling)的两阶段多链Metropolis Hastings算法(ERS-TSMH).仿真结果表明,传统的MH算法和TSMH算法在求解时易陷入局部最优值或不收敛的情况,前者接受率在20%左右,后者却达到近50%;多链ERS-MH算法提高了反演的准确性,但经过10 000次左右迭代后收敛,效率低下;多链ERS-TSMH算法在保证溯源精度的同时,在5 000次左右迭代后收敛,效率显著提高且表现出高稳定性和可靠性.
文摘智能体路径规划算法旨在规划某个智能体的行为轨迹,使其在不碰到障碍物的情况下安全且高效地从起始点到达目标点.目前智能体路径规划算法已经被广泛应用到各种重要的物理信息系统中,因此在实际投入使用前对算法进行测试,以评估其性能是否满足需求就非常重要.然而,作为路径规划算法的输入,任务空间中威胁障碍物的分布形式复杂且多样.此外,路径规划算法在为每个测试用例规划路径时,通常需要较高的运行代价.为了提升路径规划算法的测试效率,将动态随机测试思想引入到路径规划算法中,提出了面向智能体路径规划算法的动态随机测试方法(dynamic random testing approach for intelligent agent path planning algorithms,DRT-PP).具体来说,DRT-PP对路径规划任务空间进行离散划分,并在每个子区域内引入威胁生成概率,进而构建测试剖面,该测试剖面可以作为测试策略在测试用例生成过程中使用.此外,DRT-PP在测试过程中通过动态调整测试剖面,使其逐渐优化,从而提升测试效率.实验结果显示,与随机测试及自适应随机测试相比,DRT-PP方法能够在保证测试用例多样性的同时,生成更多能够暴露被测算法性能缺陷的测试用例.
