The random forest algorithm was applied to study the nuclear binding energy and charge radius.The regularized root-mean-square of error(RMSE)was proposed to avoid overfitting during the training of random forest.RMSE ...The random forest algorithm was applied to study the nuclear binding energy and charge radius.The regularized root-mean-square of error(RMSE)was proposed to avoid overfitting during the training of random forest.RMSE for nuclides with Z,N>7 is reduced to 0.816 MeV and 0.0200 fm compared with the six-term liquid drop model and a three-term nuclear charge radius formula,respectively.Specific interest is in the possible(sub)shells among the superheavy region,which is important for searching for new elements and the island of stability.The significance of shell features estimated by the so-called shapely additive explanation method suggests(Z,N)=(92,142)and(98,156)as possible subshells indicated by the binding energy.Because the present observed data is far from the N=184 shell,which is suggested by mean-field investigations,its shell effect is not predicted based on present training.The significance analysis of the nuclear charge radius suggests Z=92 and N=136 as possible subshells.The effect is verified by the shell-corrected nuclear charge radius model.展开更多
针对当前轨道交通接驳公交受共享电单车竞争影响,导致客流大幅流失的问题,为提升接驳公交的竞争力,对其服务质量进行研究和评估。首先,设计问卷对乘客满意度数据进行收集,利用随机森林算法获取接驳公交各服务指标在乘客视角下的客体重要...针对当前轨道交通接驳公交受共享电单车竞争影响,导致客流大幅流失的问题,为提升接驳公交的竞争力,对其服务质量进行研究和评估。首先,设计问卷对乘客满意度数据进行收集,利用随机森林算法获取接驳公交各服务指标在乘客视角下的客体重要度,通过层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)得到各服务指标在专家视角下的主体重要度,并获取服务指标在与共享电单车竞争下的竞争重要度。其次,采用基于利益相关者视角的评价者权重确定方法对3种重要度进行加权组合,得到接驳公交服务指标综合重要度,构建重要性-绩效分析(importance-performance analysis,IPA)矩阵对指标进行改进优先级分类。最后,利用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)结合综合重要度和满意度,确认待改进服务指标的具体优先度。结果表明:候车时间、换乘票价和乘车拥挤度是对提高轨道接驳公交服务质量最有效的3个指标,改进的优先度权重分别为0.368、0.235、0.164;其中候车时间在3种视角下都表现出高的重要度,是最需要优先改进的关键因素;换乘票价和乘车时间两个服务指标分别在专家和竞争视角下的重要度较高,表明除乘客感知外,其他视角也能揭示不同指标在提升服务质量中的关键作用。所提出的基于多视角下的服务指标重要度综合评估方法,以及改进优先度的量化,能更准确地评估接驳公交的服务质量并提供改进方向。展开更多
最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性...最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性能、功耗和EDP(Energy-delay Product))、并行的多线程区域、软硬件配置参数等。围绕能效优先的最优线程数搜索问题,提出了能效优先的特定起点分类最优线程数搜索算法(Energy-Efficiency-First Optimal Thread Number Search Algorithm based on Specific Starting Point Classification,简称TS^(3)方法)”,通过设计基于程序分类的特殊起点设定方法来确定搜索起点,并采用启发式算法和二分查找方法搜索最优线程数,提升搜索效率,有效提升了能效优先目标(性能最优、功耗最优、能效EDP最优)下的最优线程数搜索精度并降低了搜索开销。在两个x86和一个ARM平台上用8个benchmark对算法有效性进行了详细实验验证,结果表明,与Baseline相比,TS^(3)方法的性能平均提升0.29%(平台A)、0.17%(平台B)、10.77%(平台C);功耗平均降低2.35%(平台A)、1.87%(平台B)、15.97%(平台C);EDP平均降低6.36%(平台A)、5.07%(平台B)、46.94%(平台C)。在3个平台上,与目前经典搜索方法相比,TS^(3)方法的性能平均提升10.16%,功耗平均降低13.45%,EDP平均降低23.77%;搜索开销平均降低86.8%。展开更多
基金Supported by Basic and Applied Basic Research Project of Guangdong Province(2021B0301030006)。
文摘The random forest algorithm was applied to study the nuclear binding energy and charge radius.The regularized root-mean-square of error(RMSE)was proposed to avoid overfitting during the training of random forest.RMSE for nuclides with Z,N>7 is reduced to 0.816 MeV and 0.0200 fm compared with the six-term liquid drop model and a three-term nuclear charge radius formula,respectively.Specific interest is in the possible(sub)shells among the superheavy region,which is important for searching for new elements and the island of stability.The significance of shell features estimated by the so-called shapely additive explanation method suggests(Z,N)=(92,142)and(98,156)as possible subshells indicated by the binding energy.Because the present observed data is far from the N=184 shell,which is suggested by mean-field investigations,its shell effect is not predicted based on present training.The significance analysis of the nuclear charge radius suggests Z=92 and N=136 as possible subshells.The effect is verified by the shell-corrected nuclear charge radius model.
文摘针对当前轨道交通接驳公交受共享电单车竞争影响,导致客流大幅流失的问题,为提升接驳公交的竞争力,对其服务质量进行研究和评估。首先,设计问卷对乘客满意度数据进行收集,利用随机森林算法获取接驳公交各服务指标在乘客视角下的客体重要度,通过层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)得到各服务指标在专家视角下的主体重要度,并获取服务指标在与共享电单车竞争下的竞争重要度。其次,采用基于利益相关者视角的评价者权重确定方法对3种重要度进行加权组合,得到接驳公交服务指标综合重要度,构建重要性-绩效分析(importance-performance analysis,IPA)矩阵对指标进行改进优先级分类。最后,利用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)结合综合重要度和满意度,确认待改进服务指标的具体优先度。结果表明:候车时间、换乘票价和乘车拥挤度是对提高轨道接驳公交服务质量最有效的3个指标,改进的优先度权重分别为0.368、0.235、0.164;其中候车时间在3种视角下都表现出高的重要度,是最需要优先改进的关键因素;换乘票价和乘车时间两个服务指标分别在专家和竞争视角下的重要度较高,表明除乘客感知外,其他视角也能揭示不同指标在提升服务质量中的关键作用。所提出的基于多视角下的服务指标重要度综合评估方法,以及改进优先度的量化,能更准确地评估接驳公交的服务质量并提供改进方向。
文摘最优线程数设置是影响多线程程序性能和功耗的关键之一。然而,目前寻找最优线程数的算法通常是从单一固定起点开始搜索,往往会造成搜索精度低、搜索开销大的问题。最优线程数的分布和位置与多种因素有关,包括程序所属类型、优化目标(性能、功耗和EDP(Energy-delay Product))、并行的多线程区域、软硬件配置参数等。围绕能效优先的最优线程数搜索问题,提出了能效优先的特定起点分类最优线程数搜索算法(Energy-Efficiency-First Optimal Thread Number Search Algorithm based on Specific Starting Point Classification,简称TS^(3)方法)”,通过设计基于程序分类的特殊起点设定方法来确定搜索起点,并采用启发式算法和二分查找方法搜索最优线程数,提升搜索效率,有效提升了能效优先目标(性能最优、功耗最优、能效EDP最优)下的最优线程数搜索精度并降低了搜索开销。在两个x86和一个ARM平台上用8个benchmark对算法有效性进行了详细实验验证,结果表明,与Baseline相比,TS^(3)方法的性能平均提升0.29%(平台A)、0.17%(平台B)、10.77%(平台C);功耗平均降低2.35%(平台A)、1.87%(平台B)、15.97%(平台C);EDP平均降低6.36%(平台A)、5.07%(平台B)、46.94%(平台C)。在3个平台上,与目前经典搜索方法相比,TS^(3)方法的性能平均提升10.16%,功耗平均降低13.45%,EDP平均降低23.77%;搜索开销平均降低86.8%。
