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关键词： 北极海鹦优化算法   佳点集   Circle混沌映射   行为转换因子   折射学习  

摘要： 北极海鹦优化算法是一种基于北极海鹦的生存和捕食行为的元启发式优化算法，该算法包含空中飞行和水下觅食两个阶段．针对该算法收敛精度低、种群多样性不足，容易陷入局部最优的状态，提出了改进的北极海鹦优化算法．首先通过佳点集获得了更加均匀的初始化种群；其次使用Circle混沌映射替代随机数有助于算法避免陷入局部最优，从而提高算法的收敛速度和精度；并且重新设计行为转换因子有效地平衡了全局探索和局部开发；最后采用折射学习策略增加算法找到最优解的可能性．数值实验结果表明，改进的北极海鹦优化算法在求解全局优化问题上具有显著优势．

关键词： 小目标检测   航拍图像   特征金字塔   自适应特征融合   边缘信息  

摘要： 无人机航拍图像中，目标尺寸变化剧烈、背景复杂且小目标比例较高等特点为目标检测任务带来巨大挑战。尽管现有的基于卷积的目标检测算法能有效获取空间信息，但在实现不同尺度特征的全局交互及边缘细节信息的有效利用上仍存在不足。因此，提出了一种结合多尺度特征聚合扩散和边缘信息增强的小目标检测算法ADE-YOLO。首先，构建了多尺度特征聚合扩散金字塔网络（MFADPN），通过在中间层聚合不同层级特征，并将其直接扩散至相邻层以缩短传播路径，有效减少了信息在传递过程中的损失，增强了模型的多尺度表达能力，显著提升了对不同尺度目标的检测能力。其次，设计了自适应上下文融合模块（ACFM），利用通道注意力机制自适应的调整不同特征图的贡献，进一步强化多尺度特征的融合效果，使得重要特征在信息融合过程中更加突出。最后，提出的C2f-Sobel模块通过额外分支结合Sobel算子来提取图像的边缘信息，从而为模型提供了更丰富的细节信息，提升了其在复杂场景下目标定位能力。实验结果表明，ADE-YOLO相较于基线YOLOv10s，在VisDrone2019和TinyPerson数据集上分别提高了8.6%和4.0%(mAP0.5)，并且在与其他先进模型的对比中也展示了显著的优势。

关键词： 车辆边缘计算   任务卸载   李雅普诺夫优化   模拟退火算法  

摘要： 受益于物联网技术和边缘计算技术的快速发展，车辆边缘计算逐渐成为研究热点。然而在车联网中，终端车辆受限于自身计算能力和通信资源，难以执行计算密集或低延迟要求的应用程序，因而有效的车辆边缘任务卸载策略至关重要。此外，虽然任务卸载可以为用户带来收益，但是也会产生额外的任务卸载成本，而任务卸载成本是服务购买者最关心的问题之一。考虑了任务卸载成本问题，采用李雅普诺夫优化方法保证了任务队列的稳定性，在最终求解过程中，将任务卸载成本问题转化为TSP问题，并基于模拟退火算法，提出了最小化成本的任务卸载算法，并进行求解。实验结果表明，相比于其他卸载算法，MCTOA可降低25%的任务卸载成本，同时增加了近20%的系统吞吐量，在车联网任务卸载成本问题上，该算法能够保证任务队列的稳定性，最小化任务卸载成本。

关键词： 老旧住宅   加装电梯   无套利   Black-Scholes模型  

摘要： 在老旧住宅中实施电梯加装项目，虽然能提升居住便利性和整体房产价值，但低层住户通常因电梯安装后房产价值可能下降而持反对意见，成为项目推进的主要阻碍。针对这一问题，基于无套利市场假设，构建了一个以Black-Scholes模型为核心的楼层价值评估方法，通过计算电梯加装后各楼层的价值变化来确定合理的利益补偿方案。在此模型中，通过分析电梯加装前后不同楼层的价值差异，推导出保证任意楼层住户均无套利机会的补偿或支付金额，从而实现利益均衡，确保加装前后楼层价值系数的一致性。提出的方法为电梯加装项目的公平实施提供了新的理论依据，能够有效解决各楼层住户的利益冲突，促进电梯加装工程在市场公平的基础上顺利进行，具有较强的实践参考价值。

关键词： TRACLUS   轨迹聚类   船舶行为   船舶自动识别系统  

摘要： 随着船舶自动识别系统（Automatic Identification System， AIS）的发展，利用船舶轨迹数据进行聚类分析已成为海洋交通管理和船舶行为分析的关键环节。然而，现有基于轨迹点的聚类方法未能充分考虑轨迹时序性，而以整条轨迹为聚类对象则导致计算效率低和忽视局部信息。针对上述问题，本文提出一种基于改进TRACLUS算法的船舶行为分析框架，该框架使用Hausdorff距离计算轨迹相似性度。所提出的框架分为三个部分：1）基于特征点的轨迹划分，将整条轨迹进行分段以考虑轨迹公共子轨迹；2）轨迹段聚类，采用DBSCAN算法对轨迹段进行聚类，形成轨迹簇；3）代表性轨迹提取，使用扫描线方法在轨迹簇中识别出具有相似行为模式的路径。利用2022年6月份的海南岛港口数据作为数据集，结果表明改进的聚类算法相比原TRACLUS算法在效果和运行效率上均有提升，能有效提取研究区域内的船舶整体运动趋势和局部相似航行行为。

关键词： 交通运输工程   时变网络   等待时间   多模式交通   Dijkstra算法   路径规划  

摘要： 为了解决经典路径规划算法的两个局限性，即较少考虑多交通方式组合换乘和缺少等待时间的建模方法，以厦门市交通网络为研究对象开展研究。构建了考虑等待时间的多层网络拓扑结构；基于FINLO的特性研究，提出了不同出行方式等待时间的时间依赖建模方法；最后，将等待时间依赖函数引入基于邻接字典的二叉堆Dijkstra算法，提出了一种考虑信号控制、车辆发车间隔的等待时间的多层网络路径规划算法。研究结果表明，提出的方法能够综合考虑多模式交通换乘、车辆班次和信号控制的等待时间依赖特性，弥补现有时间依赖建模的不足，与不考虑等待时间依赖特性的路径规划算法相比，总行程时间缩短了8.4%。

关键词： 管道防腐层   声谐振法   空气耦合   集成经验模态分解   XGBoost优化算法  

摘要： 天然气管道防腐层的完整性对管道安全至关重要，而裂纹损伤是引发泄漏和加速腐蚀的主要隐患之一。本文采用空耦超声谐振内检测技术，通过集成经验模态分解(EEMD)处理超声检测信号，分离出本征模态函数(IMF)分量，并与原信号进行相关性分析。随后，利用小波阈值去噪技术处理这些分量，重组后得到更清晰的去噪信号，从中提取出六维特征量，作为极端梯度提升(XGBoost)模型的输入。为了进一步优化模型性能，使用牛顿-拉夫逊(NRBO)算法对XGBoost的迭代次数、树的深度和学习率等关键参数进行优化，达到最佳识别效率和准确性。研究结果表明，该方法能够以95.83%的准确率识别防腐层损伤类型，且对裂纹长度预测的平均相对误差仅为6.3%，展现了优异的抗干扰能力和精准度。该方法在抗噪性和精度方面表现优异，为天然气管道防腐层检测提供了新思路，有助于提升管道安全性、降低维护成本并延长管道使用寿命。

关键词： 数字高程模型   人工蜂群算法   地面防空   设备部署   防空效能  

摘要： 针对地面防空装备部署优化问题中部署策略实时性不高、合理性差等问题，提出一种融合数字高程模型（DEM）与人工蜂群（ABC）算法的创新部署策略：以防空效能作为评估指标，在设定防空效能指标的前提下，把DEM作为先验信息对部署区域进行筛选，再通过ABC算法迭代寻找部署位置。该策略一方面利用ABC算法提高地面防空装备部署策略实时性，另一方面借助DEM数据，提高部署策略的合理性。仿真表明，与经典群智能优化算法相比，该策略能有效减少算法迭代次数，并且能取得更合理的部署方案。

关键词： 张量阻抗表面   多目标   近场综合   汉克尔函数   多焦点波束  

摘要： 在电子设备的设计趋于轻量化、低剖面、多目标的背景下，本文提出了一种基于新型二维张量阻抗表面的近场多焦点波束综合方法，基于此设计了一款辐射近场多焦点波束的张量阻抗表面，工作频段为10 GHz，厚度仅为1.524 mm，在10 GHz附近能实现空间中多焦点波束的辐射和双极化分量的自由配比，在1.5 m的距离上多目标能量汇聚效率达到40%以上。低剖面的设计、简单的馈电结构、多目标的辐射特性使其在轻量化电子设备中具有重大应用前景。

关键词： 累计误差   视角变化   胶囊网络   回环检测   特征提取   图像序列  

摘要： 回环检测算法在SLAM系统中主要用来消除累计误差和优化位姿，目前在光照变化、相机视角变化以及物体呈现动态性等情况下，回环检测算法表现不够稳健。针对SLAM系统在相机视角变化情况下输入的图像会出现倾斜和其他方向性变化，从而导致回环检测算法鲁棒性较差的问题，提出一种基于胶囊网络的回环检测算法（SeqCNLCD）。通过胶囊网络提取当前帧和历史帧的特征向量，计算当前帧和历史帧的相似度，将两帧图像的相似度作为两帧图像的相似度得分分数，同时将相似度输入到相似度得分矩阵，使用图像序列匹配方法，选择最大图像序列相似度的帧作为最佳回环。在Gardens Point数据集下，SeqCNLCD的AUC(Area Under The Curve)比SeqCALC算法提高了5.88%，在Campus Dataset数据集下，SeqCNLCD的AUC比SeqCALC提高了11.27%。实验表明，SeqCNLCD在相机视角变化情况下鲁棒性更高。