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关键词： 航海模拟器   SDN   云计算   路由算法   网络传输  

摘要： [目的]提出一种基于云技术的航海模拟器构架,并设计一种网络服务质量(QoS)保障算法(CNSQoSGA)。[方法]利用虚拟化技术将云航海模拟器硬件设备抽象集成为逻辑资源的方式,应用Kubernetes技术对平台应用服务进行集群管理,构建云航海模拟器平台构架。结合软件定义网络(SDN)架构为云航海模拟器网络的广域网提供一种组网方案,在广域网传输过程中根据数据异构的特性确定算法的整体框架,在Mininet仿真平台上对算法的可行性进行仿真试验,设置流量辨识、视景数据调度和多数据流QoS保障仿真场景。[结果]仿真试验结果表明,CNS-QoSGA在流量辨识上其精度能达到70%以上;相比于传统Dijkstra算法,该路径下带宽提高了56.2%,时延降低了21.4%;当多数据流共存于云航海模拟器网络时,相较于等价路由算法,CNS-QoSGA对网络中带宽和时延的满足率都提高了10%。[结论]所提出的算法为有QoS需求的视景数据计算出合适的路由路径,保障了网络的Qo S。

关键词： 影像特征点提取   检测算子   提取算法  

摘要： 影像特征点提取是影像分析与识别的重要基础,特征点检测是其中关键的环节。基于C++语言设计影像特征点自动提取程序,利用摄影测量里主流的Moravec算子、Harris算子以及Forstner算子进行影像特征点检测提取。通过试验数据对上述特征点检测算子在检测效率、抗噪性、适应性、准确性等方面进行性能评估,得出结论:Moravec算子和Forstner算子在检测效率方面上优势明显,Forstner算子的抗噪性能相对较好,上述3个算子在旋转变化、尺度变化和亮度变化上的适应性能力均较强。

关键词： 配送中心选址   物流   黏菌优化算法   精英   混沌映射   动态引导   变异  

摘要： 为降低物流配送成本,提高配送效率,提出一种混沌无迹变异黏菌优化算法求解农业物流配送中心选址问题。为提高算法搜索精度,设计Bernoulli混沌映射种群初始化方法,提高种群分布均匀性、多样性;引入精英动态引导兼顾算法搜索与开发平衡;设计随机无迹变异实现最优个体变异,协助种群跳离局部最优,以改进算法对农产品物流配送中心选址寻优。实验结果表明,改进算法能提升寻优效率和精度,配送成本比SMA降低了57.27%,效率提升了34.61%。

关键词： 选址应用   免疫算法   混沌映射   差分进化   非均匀变异  

摘要： 为提升基本免疫算法的寻优性能,降低城市物流配送中心选址的成本,提出一种混合多策略免疫算法。首先,使用Tent混沌映射快速构成均匀分布的初始解,丰富种群的多样性;其次,结合差分进化算法中的更新机制增强免疫算法的寻优能力,并使用线性增量规则平衡算法的全局和局部搜索能力;最后,采用非均匀变异策略对整个解空间进行干扰,避免算法的“早熟”现象。实验结果表明,所提出的算法收敛速度更快,鲁棒性更好,并能在短时间内给出物流成本更低的选址方案。

关键词： 人类学习优化算法   认知心理学   哈希函数   学习算子选择策略   多维背包问题  

摘要： 针对目前算法求解多维背包时精度低、稳定性差、特别是无法有效求解超大规模算例等问题,提出一种新型人类学习优化算法。首先,基于认知心理学中的记忆理论,在基本人类学习算法中采用哈希函数表示人类在学习过程中的记忆行为,避免重复搜索,提高算法搜索群体多样性;其次,采用认知心理学中的对比认知理论对学习算子选择策略进行自适应调整;最后,采用变邻域搜索操作提升算法局部搜索能力。采用小规模、中等规模、大规模、超大规模共76个多维背包问题的标准测试数据集进行数值实验,并将新算法和二进制粒子群算法、遗传算法、人类学习算法以及融合学习心理学的人类学习算法进行比较。结果表明新算法能够有效求解四种规模算例。与其他算法相比,新算法具有更高的寻优精度和更好的稳定性。此外,对提出的三种优化策略进行分析,测试其对提高算法搜索性能的有效性。

关键词： 供水管网   改进谱聚类算法   DMA分区   NSGA-Ⅱ算法  

摘要： DMA(District Metering Area)是实现供水管网低碳运行与漏损控制的重要手段,但在大多数工程案例中,往往会忽视或舍弃已有分区基础,从而造成大量资源浪费等现象。针对这一问题,提出一种基于改进谱聚类算法的DMA分区优化方案,它可以充分利用已有分区基础条件,并利用NSGA-Ⅱ算法对分区方案改造成本、管道压力和经济流速进行优化,在已有分区的基础上提出最优的二级分区解决方案。将该方法应用于L县供水管网的分区改造工程中,相比传统谱聚类算法,分区改造成本降低33.63%,最大分区压力标准差降低3.22%,非经济流速管道占比降低0.88%。结果表明,改进方法的经济性和水力性能均得到显著提升,可为同类工程提供参考。

关键词： 遇卡分析   支持向量机   灰狼优化算法   多策略   佳点集   差分进化算法   混沌干扰  

摘要： 针对测井作业中遇卡现象预测难度大、预测准确率低的问题,以及灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)存在种群多样性不足、易陷入局部最优的缺陷,该文提出了一种基于多策略改进的灰狼优化算法(Improved Grey Wolf Optimizer, IGWO)结合支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行仪器遇卡分析。利用佳点集理论初始化提高种群多样性,引入自适应调整机制与差分进化算法(Differential Evolution, DE)的交叉变异的处理机制以及混沌干扰避免局部最优问题。同时,在种群迭代过程中加入贪婪策略指导个体的选择更新,从而加速收敛。将IGWO算法与其他5种群体智能优化算法在4种测试函数上进行实验,并将其应用到测井遇卡预测问题中,实验结果表明,通过IGWO算法对模型参数进行调优,有效提升了算法的寻优能力和全局搜索能力。优化后的模型在测试集上的平均交叉验证准确率为86.26%,其中,几何遇卡的MAE为0.1,RMSE为0.316 2;力学遇卡的MAE为0.05,RMSE为0.223 6。整体上,模型表现出较高的准确率和较小的误差,具有较强的预测能力,为解决测井作业中的遇卡问题提供了有效的解决方案。

关键词： YOLOv8n   含水率   实时检测   茶叶   CBAM   GSConv   C2f-SCConv  

摘要： 针对传统的含水率检测方法具有破坏性、检测时间长的问题,提出了基于空间通道和组混洗你只看一次版本8纳米型(spatial channel and group shuffle-you only look once version 8 nano,SG-YOLOv8n)算法的茶叶萎凋过程含水率检测方法。首先,构建萎凋过程中不同含水率的茶叶图像数据集;然后,为提高算法的感知能力,该算法中引入了卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),在不增加网络复杂性的情况下改善了性能;最后,为了提升平均精确率均值和浮点运算速度,使用组混洗卷积(group shuffle convolution,GSConv)代替颈部网络的标准卷积,并使用卷积到全连接的空间和通道重建卷积(convolution to fully connected-spatial and channel reconstruction convolution,C2f-SCConv)模块代替主干网络的卷积到全连接(convolution to fully connected,C2f)模块。结果表明,SG-YOLOv8n算法相比于原版算法的平均精确率均值、精确率分别提升了4.6%、5.7%,检测速度达到了156.0帧/秒。该算法能提升茶鲜叶萎凋过程中含水率的检测精确率,还能实现实时检测,能满足边缘计算设备的要求。

关键词： 平台用工   个人权益保障   自动化决策   自动化决策拒绝权   个人信息保护法  

摘要： 《中华人民共和国个人信息保护法》第二十四条第三款规定了从业者脱离自动化决策权的行使要件,但尚未明晰“个人权益”之范围,无法厘清“重大影响”之意涵,对“仅通过自动化决策的方式作出决定”的解释也存在模糊的缺憾。有鉴于此,对自动化决策拒绝权的解释应以维护从业者权利为根本遵循。“个人权益”的解释不应仅限于个人信息权益,应考虑人身权益和财产权益的保护。在“重大影响”的解释方法和解释内容等具体构造方面,都应更加突出对从业者权利于实体和程序双层面的保护。另外,“仅通过自动化决策的方式作出决定”应限于人工实质干预。根据上述基础,发挥本规范应有的价值,增强平台用工中算法自动化决策的透明性、公正性和可责性。

关键词： 用电信息采集终端   信息传输   带宽预测算法  

摘要： 电力系统的用电信息采集终端主要用于收集用户信息,用电信息采集终端在准确收集电网用户信息的基础上进行信息传输。目前,随着电网建设规模的不断扩大,电力企业需要采取人工智能技术来预测网络带宽,通过预测网络信息传输带宽来保证电力网络的信息传输可靠性,更好地发挥电网终端设备的信息采集与信息传输功能。基于此,本文重点探讨用电信息采集终端在信息传输中的带宽预测算法,结合电网用电信息采集与传输的实际需求进行完善。