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关键词： Bayesian优化   XGBoost算法   GFRP增强混凝土柱   轴向承载力   预测  

摘要： 由于钢筋与玻璃纤维增强复合材料（GFRP）筋力学特性的差异，GFRP筋增强混凝土柱轴压承载力计算不能简单套用钢筋混凝土柱。为提高GFRP筋增强混凝土柱轴压承载力预测模型的准确性，以253组试验数据作为极限梯度提升（XGBoost）算法建模的数据基础，并采用Bayesian优化算法、Bagging算法对XGBoost算法进行了优化，以提高模型的预测精度、稳定性和训练效率。采用决定系数(R2)、平均绝对误差（MAE）和相对根均方误差（RRSE）等指标对模型进行评价，并将其与现有预测模型进行对比分析。研究发现，Bayesian优化算法和Bagging算法可有效提高模型的训练效率、预测精度。所提出的Bayesian-Bagging-XGBoost模型的R2、MAE和RRSE值分别为0.6916、418.1629和0.5553，远优于现有预测模型，可为GFRP筋增强混凝土柱的工程应用提供更加准确的参考。

关键词： 路径规划   移动机器人   A*算法   贝塞尔曲线   分层平滑  

摘要： 目的 针对传统A*算法生成的路径存在斜穿障碍物、扩展点多、转折点多以及不平滑等问题，提出一种基于改进A*算法的分层平滑路径规划方法。方法 首先，提出一种新的启发函数，减少扩展节点数，提高搜索效率，减少运行时间，同时改进邻域搜索策略，避免路径穿越对角障碍物或斜穿障碍物顶点，提升路径安全性；其次，提取必经转折点，减少路径转折点数量，优化路径结构，并通过设置最小安全距离，避免路径距离障碍物过近，提升安全性；最后，引入贝塞尔曲线，通过自适应判断路径与障碍物距离，选取最优控制点数量及位置，对路径进行分段平滑。结果 改进后的算法在相同的地图环境下较传统A*算法扩展节点数减少60.76%，平均安全性提升20.66%，转折点数量减少54.55%，运行时间更短且路径更平滑。结论 改进后的算法扩展节点大幅减少，运行时间缩短，转折点更少，路径更平滑，能有效提高移动机器人的运行效率。同时由于引入最小安全距离，保证了路径距离障碍物距离始终大于机器人半径，避免机器人实际运行中与障碍物发生碰撞。

关键词： 电子物证   电信网络诈骗   IM即时通信   MongoDB数据库   Blowfish解密   CBC模式  

摘要： 随着近年来电信网络诈骗案件的日益高发，公安机关对于电信网络诈骗技术开发环节的打击力度不断增强，犯罪团伙的反侦查意识也不断提升。为了更好地逃避打击，很多犯罪团伙选择在服务器上自行搭建IM即时通信服务并进行加密，以防止公安机关通过向第三方公司调取证据的方式获取其作案时留下的注册信息、聊天信息等数据线索。因此，本文介绍了一起基于MongoDB数据库、Blowfish+CBC模式算法加密后的聊天数据的解密案例，旨在为类似电信网络诈骗案件的侦办提供方法参考。

关键词： 家庭医疗保健   护士排班   路径规划   长护险评估   免疫算法  

摘要： 长期护理保险制度是健全社会保障体系的重要制度安排，而失能等级评估是该制度中的重要环节。本文首先结合家庭医疗保健系统，考虑失能等级评估体系的人力资源规划这种新的应用背景，决策医患分配、评估员工作量、人员调度、路线规划等方面，提出了一种周期性长护险评估员排班与路径规划模型。然后采用轮盘赌机制，改进免疫算法的交叉和变异方式，提高种群多样性，求解该模型。最后，以上海市J社区卫生服务中心的实际数据为依托，构造一系列不同规模的算例，针对小规模算例，将改进的免疫算法与商业求解器Gurobi的运算结果进行对比，指出了相对成本降低(RCR)，验证了所提出模型和改进免疫算法的有效性和准确性；针对大规模算例分析算法性能，通过比较收敛程度和计算效率，调试惩罚函数参数，有效改善算法的求解能力。

关键词： 储能   市场电价   碳排放量   优化模型   数据模型  

摘要： 储能在新型电力系统中扮演着至关重要的角色，有利于平衡电网中时间和季节性能量波动，确保在需求高峰期提供稳定的电力供应，并在紧急情况下，例如停电或负载突然增加时，增加系统的可靠性。同时，储能还能提高电力系统的灵活性和可调节性，帮助应对可再生能源的间歇性特性，减少对传统发电设备的依赖。随着能源供应和环境保护的需求日益增加，储能的运行和充电策略需要符合碳中和目标，通过优化能源调度，最大化利用清洁能源，减少对高碳排放发电方式的依赖，以推动整个电力系统朝着低碳方向发展。本文提出了一种考虑碳排放限制与市场参与的储能利润优化方法，定义了物理电网和优化计算的数据模型。所提出的优化方法既包括了储能在充放电过程中满足符合环境法规和降碳标准的最大碳排放限值，又涵盖了各种储能配置和管理中的约束条件，如存储容量、充放电功率限制以及能量存储系统电网内的能量交换平衡等，并利用某地市电网公司提供的真实数据，计算所提出方法的最大化储能利润。

关键词： 光场图像   光场显示   极平面图像   光锥   图像消隐   图像融合  

摘要： 针对全息显示和虚拟现实技术中存在的光场图像质量较低且无法灵活消隐等问题，提出了一种基于EPI（Epipolar plane image，极平面图像）融合的光场图像生成与消隐算法。首先，利用视角间的透视相关性减少冗余计算，在EPI坐标系上根据已知相机的RGBD数据对信息进行插值，获得包含密集光场信息的EPI图像。其次，设计了一种斜率亮度融合算法，通过斜率间接对EPI图像中的遮挡物体进行规范，结合亮度信息对EPI图像融合过程中的空洞进行填补。再次，为每一个数据点定义了一个光锥，通过控制光锥内的能量分布，实现光场图像中指定物体的消隐。最后，利用快速行进算法填补因消隐产生的空洞，获得高质量的密集的光场图像。结果表明：该算法在遮挡条件下生成的光场图像质量高于传统融合算法，结构相似度可达99.2%以上，并且实现了光场图像中多物体的消隐。该算法能够利用稀疏的图像数据生成优质且密集的多视角图像，消隐后可以展现更为丰富的多视角图像效果，为动态全息显示和虚拟现实等领域提供了有力的图像数据支持。

关键词： 数字政府   算法黑箱   算法透明   公共价值  

摘要： 算法治理模式兴起是现代科技驱动数字政府建设的重要事件，但是，算法黑箱问题也引起了广泛的担忧。研究从算法的技术性和社会性本质对算法黑箱进行了重新理解，并且根据算法黑箱的发展程度将其划分为四种类型，发现了中国目前主要以公共算法黑箱和商业算法黑箱两种类型为主，分别在一定程度上偏离了数字政府建设的价值目标。算法透明促使数字政府建设回归公共价值的本质要求，可以从推动政府—公众双向互动、构建算法治理的价值共创体系、加强公众数据隐私保护、打破技术企业的垄断结构和扩大公众的数据权利范围五个方面驱动发力，破解公共算法黑箱和商业算法黑箱对数字政府建设带来的负面影响，实现算法的良性应用和透明政府建设。

关键词： 决策树   INS/GPS/UWB   联邦卡尔曼滤波   奇异值分解  

摘要： 针对面向地面无人平台（Unmanned Ground Vehicle ，UGV）的无人机（Unmanned Aerial Vehicle ，UAV）动态跟踪和自主导航的实现问题，通过采用决策树算法建立了信息源分类判据，提出了基于奇异值分解（Singular Value Decomposition ，SVD）的联邦卡尔曼滤波算法，构建了一种组合导航系统，利用全球定位系统（Global Position System ，GPS）和超宽带技术（Ultra Wide-Band ，UWB）实时提供无人机相对于无人车的位置信息，修正补偿惯性导航系统（Inertial Navigation System ，INS）的误差，提高系统的可靠性和容错性。通过仿真实验表明，该联邦卡尔曼滤波导航系统能够满足无人机在GPS信号或UWB信号无效情况下定位导航的精度要求，可大大提高INS/GPS/UWB组合导航系统的定位精度及容错能力。

关键词： 不规则排样问题   最小化重叠子问题   密集度驱动   引导式迭代搜索  

摘要： 二维不规则排样问题在纺织、造船和皮革等制造业领域中广泛存在。传统的排样方法计算时间复杂度高，排样利用率还有较大优化空间。为进一步提高排样利用率，加快排样速度，提出一种密集度驱动的迭代搜索二维不规则排样算法（DGISA）。首先，通过离散化摆放位置缩小解空间，然后借助布局密集度和摆放密集度进行局部空间搜索，搜索过程中通过自适应更新重叠惩罚权重确定多边形零件的最佳摆放位置。与三种典型的排样方法在国际通用排样的14个用例的对比实验表明，DGISA在10个用例达到了最优排样利用率，验证了方法的有效性和先进性。

关键词： 反应釜   遗传算法   模糊PID   温度控制  

摘要： 针对传统PID温度控制系统不能够满足高精度温控系统的需求，搭建模糊PID控制系统。在对模糊PID控制器的设计中，由于从专家经验中获取到的隶属度函数与模糊规则会影响到控制系统的动静态稳定性，缺乏客观的一致性评价并且控制系统的调试过程也相对繁琐。针对上述问题，结合遗传算法对模糊PID控制器进行优化，首先通过离线遗传算法搜索最优的PID初值，将获取的PID控制参数添加到模糊PID控制器中，再根据在线遗传算法优化隶属度函数及模糊规则，通过仿真对比实验结果表明，该优化算法能够有效地提高模糊控制器输出参数增量与当前温控系统的适配度，使温控系统具有良好的鲁棒性、响应速度及抗干扰能力。