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1.
针对突发公共卫生事件中应急物资供应不足、分配不合理、配送效率低等问题给疫情防控带来的影响,用引入迁移率的传染病模型SEIAR(susceptible-exposed-infected-asymptomatic-recoverd, SEIAR)预测需求地不同时间段内受灾人数的动态变化,从而间接预测应急医疗物资的需求量;建立以需求地满足率最大化、运输时间最小化及总成本最小化为目标的多目标应急医疗物资动态分配模型。提出一种融合莱维飞行和非线性自适应惯性权重的改进鲸鱼优化算法,以提高算法寻优精度。以某地区新冠疫情发生状况为案例进行验证与仿真。结果表明,所构建的SEIAR模型具有较好的适应性,与传统的遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)相比,所提出的算法收敛速度更快,收敛精度更高。 相似文献
2.
车林仙 《泸州职业技术学院学报》2006,(3)
对混沌系统施加微小扰动,使其自某初始点快速到达给定的不动点(目标点)邻域内,从而实现对混沌系统的快速控制。给出了求解混沌系统扰动序列值的无约束优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题。该算法不需要初值和导数信息,并具有控制参数少、容易实现等优点。数字实例表明,对于混沌系统快速控制问题,粒子群算法能求出满足要求的多组扰动序列值,且收敛速度较快、精度较高。 相似文献
3.
巩永光 《济宁师范专科学校学报》2008,29(6):20-22
自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路.通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点.在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO).为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化. 相似文献
4.
结合有限时间共识算法及一阶加速算法重球法提出分布式有限时间重球法.本算法的优点为可以保证所有节点在每个周期都达到共识,同时达到与集中式重球法相同阶数的收敛速率.通过数值仿真将该算法与其他分布式优化算法应用于机器学习问题上,展现了该算法的优良性能. 相似文献
5.
提出的加速压力算法是对Boone压力算法在解的质量和收敛速度两方面的改进,通过一次移动天线阵,可以完全消除阵元数目个uv采样点处的残差,使得每次迭代的uv分布修正量最大,从而不仅达到减小计算量的目的,而且使优化结果更加逼近理想模型.通过ALMA阵结构的优化与原有算法做了对比,验证了算法的有效性和高效性.最后,给出了中国国家天文台正在建设的日像仪干涉阵结构的仿真结果 相似文献
6.
在线上购物配送环节中,综合考虑了碳排放成本、运输成本、货损成本、制冷成本、时间窗惩罚成本等多种成本因素,构建以总成本最小为目标的社区团购配送车辆路径优化模型。利用智能算法——鲸鱼算法,对配送路径进行优化,验证了该算法的搜索能力和收敛性。 相似文献
7.
为研究各种应急调货策略在不确定需求环境下的效率,考察由一个中央供应点和多个地方供应点组成的二级多物资应急供应系统,其中需求是一个随机模糊数、服务水平有时间限制、应急调货必须考虑就近原则.针对不同的应急调货策略,分别建立相应的模型,计算各项系统指标;用粒子群优化—模拟退火(PSO-SA)混合算法,对不同策略的效率进行比较,并对影响应急系统的关键参数变动进行分析.结果表明:完全转运策略的效率高于部分转运策略;对于部分转运策略而言,转运点设置越低,系统效率越高。 相似文献
8.
以单目观测下三维刚体目标的姿态估计为研究对象,针对现有迭代估计方法存在的收敛半径小和收敛速度慢的问题,提出一种新的基于2D-3D泛轮廓点对应的迭代姿态估计方法.与现有的基于数值优化的方法不同,本方法从输入图像的2D泛轮廓点出发,着眼于显性地建立输入图像到目标三维模型的2D-3D特征投影对应关系,进而以此显性投影对应关系对目标的三维姿态参数进行估计.实验结果表明,该方法在算法复杂性、收敛半径和收敛速度上均有明显改进. 相似文献
9.
为降低半定规划(SDP)问题的迭代复杂度,并且有更好的数值实验结果,提出一种新的宽邻域上的齐次不可行内点算法.半定规划的KKT条件是单调互补问题(MCP),通过构造齐次模型(HMCP)以及提出新的宽邻域来解这个齐次模型,得到半定规划问题的最优解.这种算法容易判定原问题是否可行.在NT方向,证明迭代点在新的宽邻域内是收敛的,且迭代复杂度为O(√nlogL),其中n是SDP问题的维数,L=Tr(X0S0)/ε,其中ε是需要的精度,(X0,S0)是迭代起始点.这个复杂度比一般的半定规划不可行算法的迭代复杂度低.提供了数值实验,证明此算法比其他不可行算法具有更好的数值实验结果. 相似文献
10.
张丽 《玉溪师范学院学报》2012,28(12)
结合蚁群算法和粒子群算法的不同特点,提出了一种基于蚁群、粒子群算法的组播路由算法,来解决多约束QoS组播路由问题.实验对比表明,该算法收敛速度快,寻优能力强,可以克服单一的蚁群算法和粒子群算法的不足. 相似文献
11.
基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为研究地震发生后应急救援物资的运输问题,根据救援车辆从1个应急物资救援中心到多个受灾点的情况,运用模糊数学的可能性理论,建立基于模糊需求的带有单边硬时间窗的应急运输车辆路径优化模型.该模型以救援车辆的运输时间和在受灾点的救援时间最短为目的,利用节约算法对算例求解.具体算例表明,该模型具有一定的实用价值. 相似文献
12.
为改进近洋区域内集装箱班轮的航线优化问题,结合近洋环绕模式班轮干/支线运输特点,在满足区域内集装箱货运需求的前提下,以班轮公司收益最大化为目标,构建班轮挂靠干线枢纽港的航线优化模型.在求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)获得初始班轮航线的基础上,设计该优化模型的算法.算例分析表明,该模型和算法不仅简便易行,而且可显著提高班轮公司的航次总收益. 相似文献
13.
辛星 《吉林省教育学院学报》2013,(5):149-150
本文建立了基于同步扰动随机梯度遗传算法(SPGA)的大规模交通仿真模型参数标定方法,选取VISSIM模型作为基础平台,SPGA算法与GA与SPSA算法相比收敛速度较快,收敛值较小,说明SPGA算法在大规模仿真网络参数标定中的适用性。 相似文献
14.
针对PID控制器对配药系统控制过程中常出现不稳定和跃进等现象导致配药浓度误差过大的问题,提出改进的GWO-BP算法优化PID控制器参数在配药系统控制中的仿真应用方案。对于灰狼优化算法在全局寻优能力不足、收敛精度不高和收敛速度不够快等问题,利用改进非线性收敛因子以及改进学习因子来改变位置更新公式,进而改进灰狼优化算法收敛速率,提高寻优能力;利用改进GWO-BP算法优化PID控制器参数解决在实际工程应用中存在鲁棒性低难以得到最优的PID控制器参数等问题。仿真结果显示：IGWO-BP-PID控制器超调量从原来的23.0%降低到10.6%,调节时间从0.76 s减少到0.17s,峰值时间从0.22s减少到0.06s。IGWO-BP-PID控制器的控制效果更优、稳定性更好。 相似文献
15.
郑博 《重庆电子工程职业学院学报》2013,(4):165-167
点序列离散Fourier变换(DFT)算法需要次复数乘法和次复数加法,计算量与N2成正比。而点序列基2时分与基2频分的快速Fourier变换(FFT算法)运算次数相当,需要次复数乘法和次复数加法,但运算次数远远低于DFT算法,因而效率高,常被用于信号分析与处理。 相似文献
16.
随着信息时代的到来,人们在各行各业都面临着海量的数据信息,而缺失数据的存在已成为人们对数据处理分析的一个重大难题.鉴于此,基于自联想神经网络方法,采用逆非线性主成分分析预测模型对宿州市天然气用量的原始数据构建缺失值填充模型.为进一步改进逆非线性主成分分析(Inverse Nonlinear principal componen analysis model)方法出现的局部极小点和收敛速度慢的问题,采用共轭梯度算法对其进一步优化. 相似文献
17.
为限制级联多电平逆变器输出电压谐波,提出一种改进粒子群优化(PSO)算法.在考虑三倍次谐波的情况下,给出最优化阶梯波法的目标函数.粒子群优化算法的惯性权重按负反正切规律变化,加速常数按反正切规律变化.通过提高算法前期全局探索能力和后期局部开发能力,算法搜索能力增强,而算法计算量几乎未增加.分析该方法的参数范围和粒子轨迹收敛速度,并将该方法应用于十一电平逆变器谐波限制问题,获得较佳的开关角设置方案,表明该方法具有优良的收敛性能。 相似文献
18.
基于多种群遗传神经网络的船舶发电机故障诊断 总被引：3，自引：0，他引：3
为及时发现船舶发电系统的早期故障,通过多种群遗传算法与反向传播（BackPropagation, BP)神经网络算法相结合,提出一种基于多种群遗传神经网络算法的船舶发电机故障诊断方法.利用该算法对实例进行故障诊断,结果证明该算法能有效克服BP神经网络收敛速度慢和易出现局部极小值的缺点.该算法有全局搜索能力强、优化速度快的特点,具有一定的应用前景. 相似文献
19.
为了将微粒群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法应用到离散领域,并使算法仍具有较佳的搜索性能,以信息素积累为基础,由离散状态的信息素构成微粒编码,重新构造算法的迭代公式.微粒信息素的变化基于信息素原先的情况、个体历史最优及全局历史最优.以信息素为依据进行离散状态的选择,由此提出一种基于信息素的离散PSO算法.将该方法应用于基于时延约束的最小能耗路由优化问题,能获得较好的路由优化结果,表明该算法具有优良的收敛性能. 相似文献
20.
基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。 相似文献