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关键词： B样条技术   移动机器人   A^(*)算法   遗传算法   路径规划  

摘要： 针对机器人在复杂障碍物环境下的路径规划问题,提出B样条技术与遗传算法融合的路径规划方法.设计基于多目标A^(*)算法生成路径型值点以及反求控制点的策略,产生优质初始种群以增加种群多样性,提高算法早期的收敛速度;融合路径的连续性、安全性和最短性等因素设计新型适应度函数,计算每条路径的适应度;引入自适应策略调整交叉、变异算子以增加个体的多样性,避免早熟收敛至局部最优解.基于MATLAB对所提算法进行仿真实验.在复杂静态环境下的实验结果表明,与GABE算法、IPSO-SP算法生成的路径比较,所提算法生成的机器人行驶路径在长度上平均减少8.22%和2.15%,在早熟率上平均减少88.31%和77.08%,且路径具有二阶连续可导(即C~2连续),提升了机器人的行驶稳定性.结合机器人操作平台,通过导航实验验证了所提算法能在实际环境中完成路径规划.

关键词： 算法   可问责性   可解释性   监管   算法治理  

摘要： 对于算法应用可能带来信息茧房效应、隐私泄露和算法偏见等问题的担忧日益引起社会关注,为了引导算法和人工智能技术的发展更好地服务于社会,一些国家和国际组织纷纷出台算法监管政策。本文通过对19个国家和国际组织的81项算法与人工智能监管政策进行文本分析发现:各国监管政策集中回应的三大诉求是透明性、可问责性、公平性,其中可问责性和可解释性是大多数国家共同关注的伦理维度。本研究通过揭示各国算法监管政策在可问责性方面的共同关注和可解释性方面的国别差异,旨在为制定更加科学有效的监管政策提供参考。

关键词： 粒子群优化   交互式学习   自适应   多策略   可靠性评价  

摘要： 对于高非线性问题中,单一种群的粒子群算法(PSO)收敛速度较慢、种群多样性容易丢失、容易陷入局部最优解的情况,提出了一种多种群自适应交互学习改进粒子群算法(MAILPSO)。该算法将整个族群分为多个不同的种群,分别执行不同的策略,并在种群间相互学习,以兼顾全局搜索能力和局部收敛能力。典型功能函数的仿真结果证明,该算法有着更强的收敛能力和更高的收敛精度。最后将MAILPSO算法应用于房屋屋梁可靠性指标的评估中,以此证明方法的实用性。

关键词： 柔性作业车间调度问题   分布式多目标柔性作业车间   车间多目标调度问题求解   帕累托等级   改进非支配排序遗传算法II   动态双种群搜索策略   Q学习  

摘要： 在分布式柔性作业车间多目标调度问题的求解过程中,存在调度规模大、多个目标难以协调等缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的非支配排序遗传算法II(NSGA2),并对分布式柔性作业车间多目标调度问题进行了求解。首先,建立了以完工时间、机器负荷、能耗为优化目标的分布式柔性作业车间多目标调度模型;然后,基于帕累托(Pareto)等级特点设计了一种动态双种群搜索策略和种群划分机制,以替代传统的选择操作,并对每个种群采用了不同的搜索策略;针对关键工厂,在第二个种群中设计了局部搜索策略,基于Pareto等级的支配关系设计了Q学习的状态、奖励函数,采用Q学习对双种群的数量比例进行了自适应调整;最后,采用扩展的基准算例对该改进算法的有效性进行了验证,并将其与其他算法进行了对比分析。研究结果表明:采用动态双种群搜索策略改进的NSGA2算法能有效保持种群多样性,且不易陷入局部最优,提高了算法的求解质量。该改进算法与传统NSGA2算法相比,多样性评价指标平均提高了15.34%,收敛性评价指标平均提高了76.37%,证明了该算法在解决分布式柔性作业车间多目标调度问题上的优越性。

关键词： 大数值孔径   干涉检测   离焦误差   Zernike波面拟合算法  

摘要： 在大数值孔径(NA)球面面形检测中,被测球面偏离理想共焦位置引入的离焦误差严重影响检测精度。为了对离焦误差进行精确提取和有效校正,提高元件终检位置的调整效率,设计了一种基于误差提取算法辅助装调的离焦误差校正方法。通过离焦误差提取算法实现离焦量的定量提取,并判断调整方向,快速精准地将大NA球面调整至零条纹位置,大幅减小离焦误差;辅助装调后再利用Zernike波面拟合算法消去离焦项以及大NA球面引入的球差项进行精调。实验结果表明:利用该方法对大NA球面进行校正,离焦量提取误差均在3%以内,此方法增大了元件的离焦误差提取和补偿范围,可将离焦量上限扩展至±25μm,最终实现亚纳米级校正精度。

关键词： 数据管理   数据治理   数据安全   数据标准  

摘要： 在数字化转型过程中,民生银行将“数据治理”与“数据安全”深度融合,积极探索数据治理新模式,聚焦不同安全等级数据在生命周期各阶段的保护要求,持续促进数据安全管理工作的提升。2023年,民生银行通过了数据安全能力成熟度三级认证,标志着民生银行在数据安全组织建设、制度流程、技术工具、人员能力等四个维度的管理能力与成熟度达到了较高水平,形成了成熟的数据安全管理体系。

关键词： 人工智能   图书馆数据管理体系   构建方案  

摘要： 随着大数据云计算互联网移动传输网络技术的深度推广和高效应用,需要图书馆借助人工智能技术将图书馆的未来工作重点放置在数据管理体系的有效构建方面,依托智能技术实现对图书馆数据的深度分析、高效汇总以及深度挖掘更好地开展读者服务,充分发挥图书馆的服务职能,并助推图书馆服务工作向着数字化方向转变。本文主要结合实际工作经验,探讨了基于人工智能的图书馆数据管理体系的构建方案,希望通过研究对广大同行有所借鉴和帮助。

关键词： 基于位置服务   位置隐私   轨迹数据发布   差分隐私  

摘要： 对于离线时用户轨迹发布方案中,大多都是将轨迹数据全部进行处理,通过添加噪声来满足差分隐私,缺少用户个性化的情况,导致数据可用性较低,且较少考虑位置点的语义信息.综合考虑上述情况,设计了一种个性化的语义敏感轨迹发布算法TSDP.该方案在进行发布时收集用户的语义敏感情况,且统计用户轨迹中频繁到访的语义位置点,同样考虑因时间段的不同而对敏感度得到影响,对其添加符合差分隐私的噪声.实验结果表明,与其他差分隐私保护方法相比,该方法在保证隐私的情况下,最大化了发布数据的可用性.

关键词： 聚合更新算法   联邦学习   机器学习   鲁棒性聚合  

摘要： 针对联邦学习中模型聚合性能和拜占庭鲁棒性问题,提出一种相似度导向的迭代聚合算法.服务器在收集客户端上传的梯度后,初始化一个相似梯度,计算每个客户端梯度与相似梯度、客户端模型与上一轮全局模型的相似度距离,根据这些距离为每个客户端分配不同的权重,以聚合出新的相似梯度.不断迭代上述计算和聚合过程,直至寻找出与所有客户端最为相似的全局梯度,将其作为本轮的聚合结果.在多个数据集以及多种神经网络结构上进行实验,结果证明该聚合算法可获得优异的模型性能.此外,通过在聚合前添加基于最小生成树的过滤器,有效增强聚合算法对拜占庭攻击的鲁棒性.

关键词： 三维目标检测   双目相机   高斯置信度   Pseudo-LiDAR算法  

摘要： Pseudo-LiDAR算法作为双目相机三维目标检测的通用算法之一,因其低成本的立体视觉方案及出色的适应性被广泛应用于在自动驾驶、机器人等领域。但该算法在预测物体边缘会产生过多畸变点从而导致目标与背景之间过渡区域估计误差大;且深度估计网络采用四分支结构,计算量大影响运行速度。对以上问题,将Pseudo-LiDAR算法中的Spatial Pyramid Pooling(SPP)四分支结构优化为单分支结构,提高运行速度;创新性构造高斯置信度滤波模块,滤除过渡区域误差大的数据;引入PointVoxel-RCNN(PV-RCNN)作为Pseudo-LiDAR算法中的三维目标检测网络,提升检测精度。在KITTI数据集上的实验结果表明,相较于原算法,在简单、中等和困难等级下的车辆目标三维检测平均精度分别提升了22.36%、26.48%和28.55%。