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基于动态分布计算资源的昂贵多目标优化算法
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作者 张晶 裴东兴 +1 位作者 马瑾 沈大伟 《高技术通讯》 北大核心 2025年第8期861-867,共7页
代理模型辅助的多目标优化算法广泛用于求解评价昂贵的多目标优化问题,其中,采用样本更新模型是提高算法性能的必要过程。然而,传统方法未对模型的状态进行评估而同时更新所有模型,浪费了大量的计算资源。针对该问题,本文提出基于动态... 代理模型辅助的多目标优化算法广泛用于求解评价昂贵的多目标优化问题,其中,采用样本更新模型是提高算法性能的必要过程。然而,传统方法未对模型的状态进行评估而同时更新所有模型,浪费了大量的计算资源。针对该问题,本文提出基于动态分布计算资源的昂贵多目标优化算法,该算法提出了自适应选择模型更新策略。具体地,依据模型对当前种群估值的不确定度来判断模型的性能,当种群中解不确定度的中值大于均值时,该目标函数模型被选择进行更新;当种群中的解不确定度的中值小于均值时,该模型不被更新。为了验证该策略的有效性,将该策略用于代理模型辅助的自适应贝叶斯优化算法(an adaptive Bayesian approach to surrogate-assisted evolutionary algorithm,ABSAEA)和代理模型辅助的参考向量引导的进化算法(surrogate-assisted reference vector guided evolutionary algorithm,KRVEA)中,并且在DTLZ函数上进行实验。实验结果表明,该算法可以显著降低昂贵多目标优化算法的计算复杂度。 展开更多
关键词 进化算法 昂贵多目标优化问题 代理模型 填充准则 不确定度
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新加坡真实性学习模型的学科理解与教学启示
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作者 吴举宏 《生物学教学》 北大核心 2025年第6期22-25,共4页
通过介绍和分析新加坡教育的问题模型、过程模型和参与模型等三种真实性学习模型,提出对我国中学生物学教学的启示:为了防止学生“惰性知识”超负荷积累、解决复杂现实问题能力下降,中学生物学教学应致力于创建真实情境,提升问题的生活... 通过介绍和分析新加坡教育的问题模型、过程模型和参与模型等三种真实性学习模型,提出对我国中学生物学教学的启示:为了防止学生“惰性知识”超负荷积累、解决复杂现实问题能力下降,中学生物学教学应致力于创建真实情境,提升问题的生活性;创设具身实践,提高体验的深刻性;创立交互机制,提倡学习的社会性。 展开更多
关键词 真实性学习 问题模型 过程模型 参与模型 具身实践
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基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法
3
作者 李二超 吴煜 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期51-59,共9页
针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策... 针对基于分类代理辅助进化算法模型管理效率不高和如何有效降低真实函数评估次数的问题,提出了一种基于自适应采样策略的模糊分类代理辅助进化算法。首先,算法通过帕累托支配关系筛选样本来构造代理模型;其次,采用基于转移的密度估计策略提高选择压力,兼顾收敛性与多样性,同时利用十折交叉验证得到精度信息用来划分状态;最后,设计了一种自适应模型管理策略,其考虑当前种群的收敛性、多样性和不确定性,并根据不同精度状态采用有针对性的采样方式,该算法能够在保证整体性能的前提下,合理减少真实评估次数。为验证所提算法性能,将该算法与其他4种算法在MaF、WFG测试集和汽车侧面碰撞设计与驾驶室设计的实际工程问题上进行了分析对比实验,实验结果表明:所提算法在有限次评估条件下,在解决昂贵多目标优化问题时具有较好的竞争力。 展开更多
关键词 代理辅助进化算法 代理模型 昂贵多目标优化问题 模型管理
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风障设置方式对上隅角低氧气体分布特征影响机理研究
4
作者 袁军伟 吴冉 +3 位作者 聂金龙 李龙 都永坤 郭艳美 《矿业科学学报》 北大核心 2025年第4期693-704,共12页
风障法是一种通过在开切眼内合理设置风障以解决上隅角低氧问题的有效方法,风障的设置方式对上隅角低氧气体分布的影响较为显著。现场应用效果表明,“开门式”风障相较于“吊拉式”风障,对上隅角低氧现象的治理效果更好,但目前对二者在... 风障法是一种通过在开切眼内合理设置风障以解决上隅角低氧问题的有效方法,风障的设置方式对上隅角低氧气体分布的影响较为显著。现场应用效果表明,“开门式”风障相较于“吊拉式”风障,对上隅角低氧现象的治理效果更好,但目前对二者在解决低氧问题内在机理方面的研究还不够深入,这在一定程度上影响了风障法的推广应用。本文以山西某矿100508工作面为工程背景,利用Ansys Fluent软件构建工作面气体运移模型,开展“开门式”和“吊拉式”风障设置对上隅角低氧气体分布特征影响机理的研究。结果表明:“开门式”风障相较于“吊拉式”风障能够将更多新鲜风流导入上隅角区域,对上隅角区域风速的提升效果更明显,在上隅角和回风巷之间形成更大压降,改变了低氧气体原有的分布状态,可更好地解决上隅角低氧问题。 展开更多
关键词 风障设置 上隅角 低氧问题 气体运移模型 采空区
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不确定需求下异构电动物流车辆的路径优化研究
5
作者 初良勇 王嘉宁 丁静茹 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期294-306,共13页
随着国家政策的推动和新能源技术的发展,电动物流车辆在财政补贴、限行政策、节能环保和运营成本等方面相较于传统燃油车辆展现出显著优势,因而越来越多的物流企业在城市配送中采用电动物流车。研究了异构电动车队在应对客户需求不确定... 随着国家政策的推动和新能源技术的发展,电动物流车辆在财政补贴、限行政策、节能环保和运营成本等方面相较于传统燃油车辆展现出显著优势,因而越来越多的物流企业在城市配送中采用电动物流车。研究了异构电动车队在应对客户需求不确定性和时间窗要求时的路径优化问题,并针对电动车辆续航里程有限和配送途中充电等实际约束,构建了一个以最小化配送总成本为目标的优化模型。为有效求解该模型,提出了一种结合遗传算法与模拟退火算法的混合方法。实验结果表明,所提出的模型和算法能够显著降低物流配送成本,并为交通和物流企业解决路径优化问题提供了有力的理论支持。 展开更多
关键词 车辆路径问题 异构车型 电动物流 遗传-模拟退火算法
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一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法
6
作者 张哲 宝文礼 姚中洋 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期120-133,共14页
针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建... 针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建初始Kriging模型,将优化方法与主动学习过程相结合,实现在整个输入变量空间中搜索最佳训练样本,利用最佳训练样本对Kriging模型进行优化,通过优化后的Kriging模型代替功能函数,对未知点进行预测,以实现结构的可信度和似真度计算.该方法将优化方法与主动学习过程相结合,降低了传统方法搜索训练样本时对候选样本位置的约束,能够搜索到对Kriging模型优化效果更好的训练样本,提升了Kriging模型构建的效率和成功率.数值算例证明了该方法具有良好的计算效果,并将其应用于车辆正面碰撞的可靠性分析. 展开更多
关键词 结构可靠性 可靠性分析 证据理论 “黑箱”问题 主动学习Kriging模型
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基于残差学习的矿井无线信道估计的算法研究
7
作者 王安义 李明珠 +1 位作者 李新宇 李婼嫚 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期1-5,共5页
为解决现有信道估计神经网络模型在处理信道增益相关矩阵时忽略非对角线元素及其时间序列信息的局限性,文中引入深度学习技术,对正交频分复用(OFDM)系统中基于下行链路导频的信道进行精确估算。提出一种创新的基于递归残差学习的深度神... 为解决现有信道估计神经网络模型在处理信道增益相关矩阵时忽略非对角线元素及其时间序列信息的局限性,文中引入深度学习技术,对正交频分复用(OFDM)系统中基于下行链路导频的信道进行精确估算。提出一种创新的基于递归残差学习的深度神经网络模型,该模型利用其递归结构有效处理序列数据,捕捉信道状态的时间相关性。此外,残差连接的引入有效缓解了深度学习中常见的梯度消失问题,显著提升了模型的训练效果。文中进一步集成了SE注意力机制,赋予网络自适应调整对不同信道矩阵关注程度的能力,从而提高了特征提取和分类的效率。在3GPP信道模型下,对基于递归残差网络的信道估计模型进行评估。结果证明,该方法在信道估计误差方面优于传统的最小二乘法和ReEsNet信道估计算法。 展开更多
关键词 矿井通信 深度学习 残差学习 注意力机制 OFDM系统 时间序列数据 梯度消失问题 3GPP信道模型
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带有扰动观测模型预测控制的水下无人航行器对接控制
8
作者 张伟 王强 +2 位作者 吴奇阳 郑岩 杜雪 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期634-642,共9页
为实现水下无人航行器的回收,本文将回收中的动态对接问题转换为水下无人航行器与母船的位姿同步控制问题。在水下无人航行器动态对接母船存在外界扰动的情况下,设计了带有扰动观测器的非线性模型预测控制方案。对水下无人航行器的五自... 为实现水下无人航行器的回收,本文将回收中的动态对接问题转换为水下无人航行器与母船的位姿同步控制问题。在水下无人航行器动态对接母船存在外界扰动的情况下,设计了带有扰动观测器的非线性模型预测控制方案。对水下无人航行器的五自由度模型加入相对于惯性系的恒定或缓慢变化的扰动,利用非线性扰动观测器对这些扰动进行估计,并将其输入到模型预测中来增强控制器的鲁棒性。研究表明:通过求解非线性优化问题得到最优控制,使得水下无人航行器能够和母船的位姿保持一致,完成对接过程。本文控制器能够有效抵抗外界扰动,提高对接任务的控制精度。 展开更多
关键词 水下无人航行器 动态对接 位姿同步控制 外界扰动 估计 鲁棒性 非线性模型预测控制 非线性扰动观测器 非线性优化问题 最优控制
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基于Modelica语言的PDE与DAE问题的一致表示 被引量:2
9
作者 李志华 张慧丽 郑玲 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第15期4641-4646,共6页
Modelica语言是为解决复杂物理系统多领域统一建模与仿真问题而提出的一种面向对象基于方程的陈述式建模语言。它对DAE问题的表示已相对成熟,而对PDE问题的表示则相对缺乏。在多领域统一建模框架下,基于面向对象的思想,提出一种PDE与DA... Modelica语言是为解决复杂物理系统多领域统一建模与仿真问题而提出的一种面向对象基于方程的陈述式建模语言。它对DAE问题的表示已相对成熟,而对PDE问题的表示则相对缺乏。在多领域统一建模框架下,基于面向对象的思想,提出一种PDE与DAE问题一致的表示方法,实现对PDE问题的简单自然描述。然后使用直线法将PDE模型转化为DAE模型,并在Modelica仿真平台MWorks环境中进行求解,初步扩展了Modelica语言以支持三维PDE问题的建模与仿真。最后通过一个热传导PDE问题进行了验证。 展开更多
关键词 modelICA 三维PDE问题 建模与仿真 一致表示
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含有多种阻尼模型的机械系统的物理子空间特征值降维求解方法
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作者 周泽文 凌玲 李立 《振动与冲击》 北大核心 2025年第14期187-197,236,共12页
由于机械系统的阻尼矩阵存在频变特性,其特征值求解极具挑战,尤其是面向含有多种阻尼模型的大规模机械系统。以含有多种阻尼模型的机械系统为研究对象,提出了一种基于物理子空间的特征值降维求解方法,实现了模态频率及振型的高精高效的... 由于机械系统的阻尼矩阵存在频变特性,其特征值求解极具挑战,尤其是面向含有多种阻尼模型的大规模机械系统。以含有多种阻尼模型的机械系统为研究对象,提出了一种基于物理子空间的特征值降维求解方法,实现了模态频率及振型的高精高效的预测。首先,将多种阻尼模型转换成统一的有理数分数形式,构建了具有简洁统一形式的一般阻尼系统。其次,基于一般阻尼系统的统一形式,构建了维数与系统一致的物理空间,实现了物理子空间的递归生成。将状态空间与Krylov子空间相结合推导出物理子空间,提出了一种基于物理子空间的特征值降维求解方法,破解了含多种阻尼模型的系统在传统状态空间的维数激增的难题。通过理论与数值分析研究表明,相较于传统基于状态子空间的降维方法,所提的物理子空间的降维方法具有更高的效率和精度。 展开更多
关键词 机械系统 大型特征值问题 模型降维方法 物理子空间 一般阻尼模型
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框架问题、文学创作与DeepSeek等大语言模型——从“偶然性哲学”的角度看
11
作者 徐英瑾 《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第2期16-29,共14页
在符号人工智能时代提出的“框架问题”,可以表述为:如何让一个计算系统以可控的成本,在常识推理中区分出哪些信念与当下推理相关,哪些又不相关,并在此基础上以合理的方式将相关信念并入当下的推理进程。尽管今天基于深度学习的大语言... 在符号人工智能时代提出的“框架问题”,可以表述为:如何让一个计算系统以可控的成本,在常识推理中区分出哪些信念与当下推理相关,哪些又不相关,并在此基础上以合理的方式将相关信念并入当下的推理进程。尽管今天基于深度学习的大语言模型进路貌似在所占据的算力资源上远多于符号AI时代,却很难说这一进路已经真正解决“框架问题”。具体而言,考察几款主流大语言模型(包括“文心一言”、DeepSeek与ChatGPT-4)的小说续写能力,发现它们都很难在设置反转性剧情的同时维护常识推理所应该具有的“各向同性”与“奎因性”要求。换言之,若用日本哲学家九鬼周造的“偶然性哲学”所提供的哲学话术来说,主流大语言模型在追求新奇情节的同时都忽略了其与基于常识的“可能性之球”之间的关联。从这个角度看,让主流大语言模型全面取代人类作家的创作活动的时机,还远未成熟。考虑到大语言模型在这一问题上显示出的无能乃是与大语言模型基于“词向量嵌入矩阵”的基本工作原理相关的,因此,在不对这一基本原理进行挑战的情况下,业界是无法仅仅通过提高数据与算力的投入来使得未来的大语言模型能够解决“框架问题”的。 展开更多
关键词 框架问题 偶然性 文学创作 大语言模型 各向同性 奎因性 词向量嵌入矩阵
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整体性治理视域下对人工智能的审计:边界、模式与策略
12
作者 房巧玲 高思凡 《审计研究》 北大核心 2025年第4期51-60,共10页
人工智能发展日新月异,对其进行审计监督势在必行,但对人工智能进行审计的边界、模式以及策略等基本问题尚待进一步厘清。本文基于整体性治理理论,将对人工智能进行审计的对象边界由游离的技术、制度两个维度拓展至整合的责任方、技术... 人工智能发展日新月异,对其进行审计监督势在必行,但对人工智能进行审计的边界、模式以及策略等基本问题尚待进一步厘清。本文基于整体性治理理论,将对人工智能进行审计的对象边界由游离的技术、制度两个维度拓展至整合的责任方、技术、制度、绩效四个维度;在此基础上构建问题导向的审计模式以贯穿四维区域边界;并从审计权限、审计标准、审计方法、审计问责等方面提出对人工智能进行审计的实践策略。围绕对人工智能的审计应该“审什么”“如何审”,提供了一个可供参考的理论框架和实践指引,不仅有助于厘清对人工智能进行审计的思路及理念,也为制定或优化人工智能监管政策提供借鉴。 展开更多
关键词 人工智能 审计模式 审计边界 审计策略 问题导向
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面向图像处理逆问题的扩散模型研究综述 被引量:1
13
作者 王泽龙 吴宇航 +1 位作者 李健 杨轩 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期91-110,共20页
扩散模型是一种新型生成式人工智能模型,相比生成对抗网络、变分自编码网络、流模型等传统网络,具有训练稳健、生成保真性与多样性高、数学可解释性强等特点,在计算机视觉、信号处理、多模态学习等领域应用广泛。扩散模型能够充分学习... 扩散模型是一种新型生成式人工智能模型,相比生成对抗网络、变分自编码网络、流模型等传统网络,具有训练稳健、生成保真性与多样性高、数学可解释性强等特点,在计算机视觉、信号处理、多模态学习等领域应用广泛。扩散模型能够充分学习挖掘训练图像的深度生成先验,为解决图像处理逆问题提供了一类全新解决范式。为了系统性梳理扩散模型发展现状,特别是其解决图像处理逆问题的最新进展,对面向图像处理逆问题的扩散模型研究进行了综述,阐述了扩散模型的基本原理及其发展现状,重点介绍了利用扩散模型解决图像处理逆问题的主要技术路线,以及在该方向的具体应用成果,并展望了未来研究方向。 展开更多
关键词 扩散模型 生成式人工智能 图像处理 逆问题 深度生成先验
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基于反问题方法及等效导热系数理论模型的石油焦颗粒堆积床传热特性
14
作者 黄金堤 易涛 +2 位作者 周欣波 谢飞 李静 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第5期813-825,共13页
通过自主搭建的石油焦颗粒堆积床导热性能测试实验装置开展了热态实验,探究了石油焦颗粒堆积床在不同粒度与升温速率下料层内外温度的变化规律。基于计算传热学原理,构建了圆柱管径向传热正问题模型,利用Levenberg-Marquardt算法反推导... 通过自主搭建的石油焦颗粒堆积床导热性能测试实验装置开展了热态实验,探究了石油焦颗粒堆积床在不同粒度与升温速率下料层内外温度的变化规律。基于计算传热学原理,构建了圆柱管径向传热正问题模型,利用Levenberg-Marquardt算法反推导热系数,并与经典的等效导热系数模型(Bruggeman模型,Maxwell-Garnett模型,Kunii and Smith模型和Zehner-Bauer-Schlünder模型)进行了对比。结果表明,料层壁面与中心的温差随温度升高先增后减,随升温速率增大而增大,且随颗粒粒度减小而增加。基于导热反问题方法,获得了石油焦颗粒堆积床导热系数λ与温度T和等效粒径dp的数学关系式。引入等效粒度系数φ修正后的Kunii and Smith模型计算的导热系数及导热反问题求解的导热系数均与实验数据吻合度较高。研究成果可为罐式炉内石油焦堆积床传热行为的深入剖析提供重要的理论支撑。 展开更多
关键词 石油焦 颗粒堆积床 导热反问题 等效导热系数模型
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足够接近的旅行商问题研究综述 被引量:2
15
作者 史丰源 欧阳丹彤 张立明 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第1期114-123,共10页
考虑组合优化问题中的经典问题旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的变体——足够接近的旅行商问题(close-enough traveling salesman probl em,CETSP).首先,综合介绍TSP和CETSP的历史、求解方法和算法,包括精确算法(如分支定... 考虑组合优化问题中的经典问题旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的变体——足够接近的旅行商问题(close-enough traveling salesman probl em,CETSP).首先,综合介绍TSP和CETSP的历史、求解方法和算法,包括精确算法(如分支定界法、线性规划)和启发式算法(如粒子群优化、贪心算法等).TSP要求在给定城市列表和距离的条件下,找到访问每座城市一次并回到起点的最短路径.CETSP是TSP的推广,允许在每个目标的邻域内选择任意点进行访问,而非精确位置,适用于可容忍误差的实际应用,如物流配送、智能交通、无线传感器网络等.CETSP具有更高的灵活性和适应性,可大幅度减少计算资源和时间消耗,特别在大规模问题中有更大优势.其次,介绍CE TSP在实际应用中的潜力,尤其在物流、工业制造、交通规划、信息通讯等领域,为提高效率、降低成本、推动智能化决策提供了有效解决方案.最后,指出了CETSP的一些未来研究方向. 展开更多
关键词 足够接近的旅行商问题 启发式算法 路径规划 模型应用
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基于深度强化学习的带约束车辆路径分层优化研究 被引量:1
16
作者 唐开强 傅汇乔 +2 位作者 刘佳生 邓归洲 陈春林 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第3期827-841,共15页
针对带容量约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出一种利用层次结构对容量约束进行解耦的方法,将复杂的CVRP拆分为约束规划和路径规划,并分别进行深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)优化求解... 针对带容量约束的车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP),提出一种利用层次结构对容量约束进行解耦的方法,将复杂的CVRP拆分为约束规划和路径规划,并分别进行深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)优化求解。首先,上层基于注意力模型和采样机制对配送任务进行分配,规划出满足容量约束的子回路集。其次,下层采用预训练的无约束的注意力机制模型,对子回路集进行路径规划。最后,通过Reinforce算法反馈训练和迭代优化上层的网络参数。实验结果表明,该方法对不同规模的CVRP和异构CVRP任务具有泛化性,性能优于最先进的DRL方法;并且与其他启发式方法相比,在批量运算任务中,求解速度提升10倍以上,且保持具有竞争力的解。 展开更多
关键词 深度强化学习 车辆路径问题 注意力模型 分层优化
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电力-交通融合研究综述:模型、算法与关键问题 被引量:3
17
作者 杨蒙 陈玥 +2 位作者 徐潇源 王晗 魏韡 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第9期1-16,共16页
电动汽车数量的大幅增长显著促进了电力系统和城市交通系统的深度融合,机遇与挑战并存,电力-交通融合相关研究方兴未艾。文中首先按照时间尺度、应用条件梳理了常见的交通分配模型,并在此基础上对电力-交通系统的耦合架构与建模方法进... 电动汽车数量的大幅增长显著促进了电力系统和城市交通系统的深度融合,机遇与挑战并存,电力-交通融合相关研究方兴未艾。文中首先按照时间尺度、应用条件梳理了常见的交通分配模型,并在此基础上对电力-交通系统的耦合架构与建模方法进行归纳。进一步,针对电力-交通耦合系统研究中的非凸非线性项、多主体参与、不确定性管理等难题,总结了有效的应对算法。然后,详细阐述了电力-交通耦合系统扩展规划、经济运行、低碳运行、点对点交易、故障恢复等关键问题的研究进展。最后,从共享电动汽车、氢燃料电池汽车、移动充电站等研究对象方面和数据驱动、在线优化等研究方法方面分析与展望了未来电力-交通耦合系统的关键技术。 展开更多
关键词 电力-交通耦合系统 电动汽车 新能源 建模 算法 关键问题 博弈论
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具有区间不确定性的柔性多体系统动力学反问题 被引量:1
18
作者 郭祥 靳艳飞 《振动工程学报》 北大核心 2025年第5期974-983,共10页
针对具有区间不确定性的柔性多体系统动力学反问题,提出了一种嵌套的Chebyshev多项式代理模型和改进的粒子群优化(IPSO)算法,对系统中的输入和结构参数的边界进行识别。建立具有区间不确定性的多体系统动力学方程,并采用区间中点和区间... 针对具有区间不确定性的柔性多体系统动力学反问题,提出了一种嵌套的Chebyshev多项式代理模型和改进的粒子群优化(IPSO)算法,对系统中的输入和结构参数的边界进行识别。建立具有区间不确定性的多体系统动力学方程,并采用区间中点和区间半径来描述给定的区间不确定性的输出响应。对柔性多体系统动力学的输出响应建立Chebyshev多项式代理模型。通过IPSO算法反求未知参数的区间中点和区间半径。所提方法采用Chebyshev多项式代理模型逼近原区间不确定性柔性多体系统,进一步节约了IPSO算法寻优过程的计算成本。 展开更多
关键词 区间不确定性 柔性多体系统 动力学反问题 Chebyshev多项式代理模型
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基于图结构扩散模型的作业车间调度问题求解
19
作者 余克雄 何鸿君 +3 位作者 易任娇 赵航 徐凯 朱晨阳 《图学学报》 北大核心 2025年第5期1144-1151,共8页
作业车间调度问题(JSSP)是经典的离线组合优化问题,广泛应用于工厂排产,物流配送等领域。作为NP-hard问题,其求解复杂度随作业和机器数量呈指数级增长。然而,传统的精确算法难以应对大规模实例,而现有的启发式和深度学习方法大多未能充... 作业车间调度问题(JSSP)是经典的离线组合优化问题,广泛应用于工厂排产,物流配送等领域。作为NP-hard问题,其求解复杂度随作业和机器数量呈指数级增长。然而,传统的精确算法难以应对大规模实例,而现有的启发式和深度学习方法大多未能充分挖掘问题的全局信息,且通常仅能提供单一分布的解,难以满足组合优化问题的多解性。针对这一局限,提出了一种基于扩散概率模型的全局信息预测方法。首先,结合作业车间调度问题的特征和求解约束对扩散概率模型进行迁移,以预测表征最优解分布的概率图。随后,基于概率图的引导进行约束求解与局部搜索优化,充分发挥扩散概率模型的多模态生成优势与对全局信息的编码能力,从而获得符合问题约束的高质量调度方案。为进一步提升算法的求解效率,在国产深度学习框架Jittor上进行了迁移与重构,基于Jittor构建出一套高效的作业车间调度问题求解管线,并在网络推理速度上相较于Pytorch实现了最高40%的推理速度提升。在主流数据集上的实验结果表明,该方法在各类问题规模下均表现优异,取得了最佳的求解质量。据悉,这是首个基于扩散概率模型的作业车间调度问题求解器。 展开更多
关键词 作业车间调度问题 扩散概率模型 图神经网络 组合优化 Jittor
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地方性单项体育协会内部治理的实践模式与优化路径
20
作者 刘望 樊炳有 王政 《天津体育学院学报》 北大核心 2025年第3期365-372,共8页
加强协会内部治理是推动体育社会组织高质量发展的核心动力,是完善全民健身公共服务体系的实践支撑,也是适应体育治理体系和治理能力现代化的主动调试。采用文献分析法、调查法等,探讨地方性单项体育协会内部治理的实践模式、问题表征... 加强协会内部治理是推动体育社会组织高质量发展的核心动力,是完善全民健身公共服务体系的实践支撑,也是适应体育治理体系和治理能力现代化的主动调试。采用文献分析法、调查法等,探讨地方性单项体育协会内部治理的实践模式、问题表征与优化路径。精英主导型、法人主导型和混合型运行模式是其内部治理实践的基本样态,但实践中仍面临党建组织体系不健全、内部制度建设不完善、组织权事关系不科学、内部运行机制不健全等问题。需要构建党建引领、软法制度、组织架构、运行机制四位一体的优化路径,在完善以党组织为核心的领导体系下,健全以章程为核心的软法制度、以法人治理结构为核心的组织结构、以激励监督为核心的运行机制。 展开更多
关键词 单项体育协会 内部治理 实践模式 问题表征 优化路径
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