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关键词： 云计算   资源调度   大模型  

摘要： 云计算领域中高效利用资源与提升服务质量是关键,基于大模型的云计算资源调度算法在优化资源配置效率方面展现出重要潜力。文章重点介绍启发式算法、DRL(深度强化学习)算法及混合算法。这些算法在局部探索与全局优化中表现出不同的优势。比较算法特点,探讨它们在提升资源利用效率、降低运营成本和提高服务质量方面的效果。研究发现将持续的算法优化和多种算法优势的创新结合,有望有效提升资源利用效率,降低运营成本,并进一步提升服务质量,推动云计算领域的全面进步。

关键词： 电气自动化   故障诊断   识别率提升   深度学习   模型融合  

摘要： 本文旨在研究电气自动化故障诊断技术的识别率提升算法,通过特征提取优化、分类算法改进和模型融合策略,提高故障诊断的准确性。方法上,本文提出基于深度学习的特征提取方法,构建卷积神经网络(CNN)模型;采用支持向量机(SVM)与随机森林(RF)的融合分类算法;并运用Bagging和Boosting模型融合策略。结果显示,与传统故障诊断方法相比,本文提出的算法在准确率、召回率和F1分数等方面均有显著提升。结论认为,该算法能有效提高电气自动化故障诊断技术的识别率,为电气自动化系统的稳定运行提供有力保障。

关键词： APF   模型预测控制   MATLAB  

摘要： 有源电力滤波器(APF)是补偿负载谐波电流以提高系统电能质量的重要电力电子器件。APF算法的及时性和有效性是决定补偿效果的关键因素之一。针对模型预测控制在APF中计算量大的问题,提出了一种改进的模型预测控制算法。通过将矢量空间进行划分,大大缩短整个算法的计算时间。为了验证所提算法的正确性和有效性,在MATLAB中搭建了仿真模型,结果表明,所提算法能够有效降低所需计算量。

关键词： 电力通信网   链路故障   K-Means算法   人工蜂群算法   通信保护  

摘要： 由于电力通信网链路数量庞大、状态变化频繁且故障类型多样化,易导致业务中断,影响电力通信网络运行的可靠性,为此,提出一种大规模电力通信网链路故障保护算法。采集电力通信网每一段链路的流量数据,利用K-Means算法批量聚类,检测并排除链路故障。引入人工蜂群算法,利用无故障链路重新组建最优通信保护路径,实现大规模电力通信网链路故障保护。测试结果表明,所提方法求出的链路保护方案的路径总长度更短,节点跳数仅为5跳,业务传递耗费总时间更短,由此说明所研究算法的性能更好。

关键词： 故障定位   卡伦堡变换   波速归一法   电流电压极大值  

摘要： 无论铁路输电线路还是贯通线路,当发生故障时及时判别故障区域、精确定位故障距离、快速恢复故障区段供电可以减少经济损失,极大提高供电的可靠性和稳定性。本文通过卡伦堡、小波变换算法获取波头到达的时间差,随后利用波速归一法解决行波零模波速在复杂线路中的变化问题,从而达到有效判定故障区域,精确定位故障距离的目的。MATLAB/Simulink仿真结果表明,该方法判定故障区域准确,测距结果精确。No matter the railway transmission line or the connecting line, identifying the fault area, accurately locating the fault distance, and quickly restoring the power supply in the fault section can reduce economic loss and greatly improve the reliability and stability of the power supply system when the railway breaks down. In this paper, the time difference of wave arrival is obtained by the Karenbauer and wavelet transform algorithm. Then, the wave velocity normalization method is used to save the difference of zero mode wave velocity in complex lines so as to effectively determine the fault area and accurately locate the fault distance. MATLAB/Simulink simulation results show that the method accurately determines the fault area, and the ranging result is accurate.

关键词： 枚举法   高考数学试题   穷举法   排列组合   概率统计   最短路径   列举法   最优解  

摘要： 枚举法,也称为穷举法、列举法,其实就是逐一列举问题所有可能的情况进行分析。这种方法通常适用于问题具有明确条件,且需要寻找唯一解的情况。通过逐个尝试所有可能的解决方案,直到找到符合条件的最优解(但符合要求的最优解情形不一定仅有一种)。在计算机的算法领域内,枚举法常常用于解决排列组合、最短路径等问题。例如,在解决所谓的八皇后问题时,可以利用穷举法(枚举法),通过尝试所有可能的棋盘布局找到满足条件的布局。不过在高考数学试卷中,枚举法更适合于处理具体情况不是特别多(绝大多数情况下不会超过20种)的情形。下面我们利用枚举法求解2024年两道高考数学试题。

关键词： 应力集中   开孔加筋无限板   复变函数法   影响函数   应力分析   板筋作用力   开孔板   孔边应力  

摘要： 为了研究均匀拉伸开孔加筋无限板的应力计算方法,本文提出半解析计算方法。以复变函数为数学工具,推导开孔无限光板在面内受集中力作用下的应力函数,由此引入复变函数表达的应力函数的影响函数和位移影响函数。板筋之间的拉压力看作是沿加强筋长度连续分布的无数个集中力,通过板筋之间的位移协调条件,即板筋接触面上的质点的位移相同,列出位移协调方程,这一方程是奇异积分方程。将所有连续分布的集中力离散成有限个集中力,运用数值解法求解这一方程,则可以求出所有板筋间的集中力。运用数值方法,推导了开孔单筋无限板、开孔双筋无限板和开孔三筋无限板的板筋作用力计算方程。求出板筋间作用力后,加筋板中板的应力函数则为应力函数的影响函数与各个集中力乘积后的累加求和再加上相应位置的开孔光板应力函数。求出板的应力函数后,板的应力则可以求出;求出板筋作用力后,筋的应力也可以求出。通过算例验证,半解析算法的结果与有限元计算结果吻合一致。

关键词： 邻域搜索   NSGA-Ⅱ   遗传算法   车辆调度   多目标优化  

摘要： 针对机场保障车辆资源调度问题,现有的人工调度方式存在时间成本较高、资源运行效率较低的问题,该研究探索了一种混合NSGA-Ⅱ算法。该算法结合了邻域搜索和NSGA-Ⅱ算法,旨在实现任务数量均衡性和最小车辆行驶距离这两个目标,以求解车辆调度模型。通过对国内某机场实际航班数据进行仿真实验,结果表明,该研究所提出的算法模型能够有效解决机场保障车辆的调度问题。

关键词： MIMO   OFDM   格缩减   BD   连续干扰消除  

摘要： 在多用户MIMO-OFDM通信系统中,随着接入用户与收发天线数量的不断增多会导致严重的多址干扰和多流干扰,因此可利用多用户BD思想对同一频段上的多个用户进行信号检测。本文提出一种基于BD的格缩减辅助的连续干扰消除算法。首先利用2次奇异值分解技术将多用户总信道分解为多个相互独立的单用户子信道,理论上可以完全消除多址干扰。然后再利用格缩减技术与QR排序技术对分解后的信道进行排序优化,在提高信道矩阵正交性的同时降低计算复杂度。最后对接收端接收信号执行基于MMSE准则的连续干扰消除检测,逐层恢复原始信号,消除每个用户的多流干扰。通过仿真实验表明,本文提出的算法可以在不提升计算复杂度的基础上显著提升通信系统的检测性能,当误码率为10-3时比传统的多用户BD检测算法性能提高了5.5 dB,比结合了BD的多用户MMSE检测算法和ZF检测算法性能提升了4 dB左右。

关键词： YOLOv8网络   实例分割   高效多尺度注意力   可变形卷积   损失函数  

摘要： 提出一种基于改进型YOLOv8的实例分割算法(DE-YOLO)。为减少图像中复杂背景的干扰,引入高效多尺度注意力机制,跨维交互使各特征组内空间语义特征平均分布。在主干网络部分,使用可变形卷积DCNv2结合C2f卷积层,突破原始卷积限制,提升可变性。为减小有害梯度并提升检测器精度,采用动态非单调聚焦机制Wise-交并比(WIoU)替代联合完全交并(CIoU)损失函数进行质量评估,优化检测框定位,提升分割精度。同时,通过开启Mixup数据增强处理,充实数据集,丰富训练特征,提升模型学习能力。实验结果表明,DE-YOLO在城市景观数据集Cityscapes中的掩模平均精度均值(mAPmask)较基准模型YOLOv8n-seg提高了2.0百分点,IoU阈值为0.5时的平均精度提升了3.2百分点,所提算法在提升精度的同时,保持了优良的检测速度和较少的参数量,模型参数量较同类模型低2.2~31.3百分点。