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关键词： 大规模多目标优化   MOEA/D   自动编码器   邻域大小   变异策略  

摘要： 在解决大规模多目标优化问题(LSMOP)时,随着决策变量维数的增加会使得MOEA/D算法在决策空间扩展性差且容易收敛于局部最优.针对这一问题,提出了一种大规模多策略MOEA/D算法(MSMOEA/D). MSMOEA/D算法在优化过程中引入了一种基于自动编码器的混合初始化策略,以改善初始种群的覆盖程度,从而促进全局搜索.然后,提出一种基于聚合函数值的邻域调整策略,通过调整邻域大小,能够在搜索过程中更精确地控制搜索范围,避免因邻域过大或过小而导致的搜索效率低下.此外,在优化过程中采用了基于非支配排序的变异选择策略.不同的子问题根据位于非支配排序第1层的个体数量选择变异策略,避免种群陷入局部最优,提高算法的整体性能.最后,使用LSMOP和DTLZ测试问题对MSMOEA/D算法和其他已有算法进行了评估.实验结果证实了MSMOEA/D算法解决大规模多目标优化问题的有效性.

关键词： 医学图像分割   语义分割   多尺度特征融合  

摘要： 文章充分利用不同层次的图像信息提高医学图像语义分割效果。模型的主干网络基于U-Net架构,通过多尺度特征模块与堆叠特征金字塔模块提升感受野,在不同尺度捕捉与提取图像特征。MSAM用于提取上下文细节,SFPM用来聚焦目标区域,更全面理解图像信息。最后,在公开数据集上进行实验测试,评估多尺度特征模块与堆叠特征金字塔模块的性能。

关键词： 烟火检测   双向特征金字塔   YOLOv8s   多尺度卷积注意力  

摘要： 针对目前城市背景烟火检测方法存在检测精度不高,易出现误检、漏检和耗时长等问题,提出一种基于YOLOv8s改进的烟火检测算法。引入加权双向特征金字塔(Bi-directional Feature Pyramid Network, BiFPN)增强特征融合,在BiFPN的基础上融合P2特征层提升小目标检测能力,同时添加基于跨空间学习的高效多尺度注意力(Efficient Multi-scale Attention, EMA)模块,突出目标特征同时抑制背景环境的干扰;为了有效利用特征图的语义信息,引入轻量级通用上采样算子——Content-Aware ReAssembly of Features(CARAFE);基于多尺度卷积注意力(Multi-scale Convolutional Attention, MCA)模块设计了一个轻量化的检测头并提升了检测精度;引入分组卷积空间金字塔池化SPPFCSPC_Group模块,在扩大感受野的同时具有更好的特征提取能力。实验结果表明,改进的YOLOv8s算法在基准模型的基础上计算量减少了25%、参数量减少了37.6%、模型权重大小减少了33.2%,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)提升了3.4%,基本满足烟火检测的需求。

关键词： 超导限流器   直流断路器   MOPSO算法   短路故障  

摘要： 电阻型超导限流器能够快速限制短路电流,因此常与直流断路器结合使用开断直流故障。超导限流器的性能与直流断路器元件参数之间存在复杂耦合关系,在一定直流断路器元件参数下的超导限流器的选型亟需研究。文中首先分析了现有超导限流器电阻的模型,然后仿真了超导限流器与直流断路器结合使用时的短路故障,分析了超导限流器电阻和回路电流的变化规律。仿真结果表明:超导限流器可成功限制故障电流的上升,帮助直流断路器开断故障电流;超导限流器的电阻、温度和电流波形之间存在复杂耦合关系。最后,固定超导带材的截面,通过多目标粒子群算法对超导限流器的长度进行了优化,优化前后的结果表明:当超导带材长度为47 m时,短路电流峰值为1.24 kA,在5.90 ms时产生电流过零点,比优化前超导带材减少了7 m,但短路电流峰值和过零点时间几乎没有变化。

关键词： 多目标优化   目标空间分解   Dividing Rectangles算法   并行计算   全局优化  

摘要： 多目标优化问题普遍存在且难以解决,目前多采用多目标进化算法进行求解.然而,这些方法通常在种群初始化阶段和进化过程中包含随机操作以保持多样性,导致了其结果不可复现且缺乏全局收敛的理论保证.鉴于此,提出了一种基于归一分解的多目标Dividing Rectangles(DIRECT)算法,首先通过一种可较好捕捉复杂前沿的归一分解方法将原问题分解为一系列子问题,以降低问题计算复杂度;其次,采用Dividing Rectangles算法同时优化分解得到的子问题,并在优化过程中基于全局关联机制将生成的候选解分配给相应的子问题,以更好地保留优秀候选解并提高算法搜索效率;最后,证明了算法的收敛性.此外,为了进一步提高计算效率,提出了一种基于自适应关联迁移策略的多层次多粒度并行方案,并基于该方案对所提出的算法进行了并行化.将所提算法应用于多个基准优化问题,实验结果表明,相比于NSGA-II,所提串行算法能够产生收敛性、多样性更为优越的帕累托最优解集,并行算法可在大规模缩短问题求解时间的同时,进一步提升帕累托前沿近似精度.

关键词： 智算中心   算力调度   通信技术   负载均衡  

摘要： 伴着尖端智能技术和海量数据处理的快速发展,计算中心在IT领域的关键地位逐渐显现。为满足高端计算能力需求,智能计算资源必须融合前沿计算能力管理与协同工作技术,达成高效的资源分配最大化利用效率。融合众多高性能计算资源理论与实践相结合,利用改良信息素蚁群算法和智能优化方法,显著提高计算密集任务和数据密集任务执行效能。高效的资源配置方法可显著改善计算能力分布不均和资源使用效率不高的问题,利用动态调节处理和通讯能力,提升整体作业处理速度,调配工作负载,增强计算资源的使用效率。

关键词： 建造数据   专业数据库   智能制造   石油化工  

摘要： 文章对海洋石油平台建造数据的特点、分类、分析要求和指导意义进行探讨,明确了建造数据管理对项目生产过程中的阶段性工作量预判、工单分解、数据回归、定额管理的重要作用,并对建造过程中主干施工专业数据库搭建了模板,为大型模块化LNG工厂、FPSO及海洋石油平台建造管理提供了参考。同时提出通过大数据和物联网的结合,建造数据管理未来将朝着动态可视化、数据集成化以及智能化的方向发展,使项目管理者能够更高效地完成项目管理工作。

关键词： 无线通信网络   数据流检测   烟花-蚁群混合算法   数据流均衡调度   链路带宽  

摘要： 无线通信网络处于不断变化的动态环境中,数据流均衡调度需要综合考量路径流量、时延、最大链路带宽等多种因素,为此,提出基于烟花-蚁群混合算法的无线通信网络数据流均衡调度方法。分析无线通信网络链路负载和利用情况,根据拥塞链路检测阈值实现拥塞链路检测。根据拥塞链路检测结果,将路径流量、时延和最大链路带宽作为优化目标,建立数据流均衡调度目标函数,引入烟花-蚁群混合算法对目标函数求解,最优解即为最优的数据流均衡调度方案。实验结果表明,所提方法的链路利用率、无线通信网络吞吐量、负载均衡度均较高,说明方法的数据流均衡调度效果好。

关键词： 计算机断层扫描   粒子群优化算法   模糊决策   马尔科夫链模型   故障  

摘要： 为提高对CT设备工作状态的预测效率,从而帮助医院采取合理有效的预防性维修策略,设计了一种CT扫描床预防性维修周期模型,用于预测CT球管的使用寿命。通过PSO算法优化该模型,引入模糊决策对CT扫描床的故障进行预测。结果表明,该模型故障预测的平均绝对误差与平均绝对百分比误差较其他模型均要小,分别为0.065和0.71%。该模型显著提升了CT扫描床预防性维修的预测效果。

关键词： 深度学习   目标检测   YOLOv5   螺母与引线质量通病检测  

摘要： 输变电杆塔工程中存在的螺母与引线质量通病问题可能会导致电力系统存在安全隐患,造成难以估计的损失,是电力系统安全维护任务中非常重要的一部分。人工巡检的检测效率低下且人力成本较高,而传统的图像检测算法在实际应用中易受环境因素影响,检测性能较差。针对这一问题,通过研究输变电杆塔工程螺母与引线质量通病问题的特点,这里提出基于YOLOv5目标检测算法的输变电杆塔工程螺母与引线质量通病智能检测方法,使用CSPNet作为网络模型的Backbone,PANet作为网络模型的Neck,并使用Mixup、Mosaic数据增强等方法增加数据样本,实现了YOLOv5算法对输变电杆塔工程质量通病问题的检测。实验结果表明,基于YOLOv5目标检测算法的输变电杆塔工程质量通病检测拥有较高的检测精度,mAP达到了87.6%,检测速度达到了90fps,可用于Jet Nano等嵌入式设备和手机等移动端设备,取得了良好的检测效果。