随着社交网络的发展,社会化推荐算法得到普遍应用,现有的推荐算法往往只是将一种社交关系引入到推荐系统,但在现实社交网络中用户之间往往存在多种社交关系。基于多子网复合复杂网络模型,利用共享用户特征矩阵,提出了基于多关系社交网络的矩阵分解推荐算法。通过在Epinions数据集上的实验结果分析,准确率评价指标MAE、RMSE和NMAE分别提高了34%、27%和7%,由此可以证明,多关系社交网络的矩阵分解推荐算法能有效提高推荐准确率。

基于牧羊犬跟羊群的自然现象,研究了一类具有合作—竞争拓扑的一阶多智能体系统的新型编队问题。针对每个智能体以领导—跟随者法设计了一种分布式编队控制算法,实现了合作—竞争交互网络的编队运动。利用结构平衡的独立强连通分量(SBiSCCs)推导出了一个充分条件,以确保所有智能体以分布方式进行合作—竞争编队运动。最后,通过数值仿真验证了理论结果,结果表明该算法可以保证一群智能体达到期望队形,实现合作—竞争编队运动。

主要考虑了具有数据包丢失的网络控制系统(NCSs)的估计问题。首先,给出经典的卡尔曼滤波估计器和协方差矩阵。当量测方程带有噪声时,通过递推的方法严格推导出最优估计(条件期望)。另外,根据系统丢包行为能否被观测到的估计问题,分情况进行讨论。最后,在实际应用中开发了一个次优的近似估计器。这对在大的有限域下研究具有数据包丢失的网络控制系统有所帮助,也为进一步分析网络控制系统的问题提供了研究方向。

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。

提出了一种新的激光复混沌系统及其点乘函数投影同步方法。首先,以四维激光实超混沌系统模型为基础,构建了一个新的激光复混沌系统,基于常规动力学分析方法和MATLAB仿真软件研究了系统的耗散性、平衡点、Lyapunov指数谱、相图、分叉图等基本动力学特性。研究结果表明,该系统动力学行为丰富,在一定参数下具有蝴蝶结型混沌、超混沌吸引子,非常适用于混沌加密领域。进一步,以向量点积运算为基础,定义了一种新的点乘函数投影同步方式,基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步。数值仿真验证了理论分析的正确性和有效性。

基于杭州市2017年工业企业用电量数据,提出了在用电量相关性网络中选择中心企业的方法,并论证了其满足的网络特性及核心作用。首先使用条件Pearson相关性模型消除季节等宏观因素影响,计算企业之间的真实相关性;其次设定相关系数阈值过滤出中心结构;最后利用头重分布、同配混合、小世界等性质对网络进行实证分析。研究结果表明,度大顶点及其连接的分布满足二八定律;所选中心企业能够有效促进其他非中心企业之间的联系,为决策者提供重要启示。

研究了根据嫌犯逃跑信息更新调整围堵方案的动态围堵嫌犯问题。嫌犯在路口节点选择下一步逃跑方向时,交巡警获取该信息,并重新调度警力。将网络的边进行分割,在新网络的节点间调度交巡警。假设交巡警与嫌犯的速度相等,速度不相等时只需修改模型的相应部分。建立了重新调度的线性整数规划模型,该模型利用点截集判断优化模型减小包围圈的缺口。基于对逃跑行为的假设,模拟算例表明重新调度模型是有效的。

新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。

将入库任务和出库任务进行合理搭配构成复合作业是穿梭车仓储系统常用的作业模式,合理的复合作业路径优化对于提升作业效率,降低作业成本具有重要意义。为提高穿梭车仓储系统的出入库效率,将系统复合作业路径优化归结为任务指派问题,以完成一批拣货任务的总时间最小为目标建立优化模型。设计了一种改进的离散粒子群优化算法,重新定义了粒子的位置和速度及运动方程,将循环交叉和交换变异引入速度的加法运算,实现算法的快速收敛,同时通过排斥算子保持粒子群的多样性,减小算法陷入局部最优的可能性。仿真结果表明,该算法性能优于遗传算法,有效地缩短了复合作业的时间,提高了拣货效率。

间日疟的传播媒介中华按蚊仍普遍存在,但对间日疟的传播动态的研究仍极其有限。以安徽省间日疟为例,估算蚊子叮咬率、间日疟的传染率以及它们的季节性,并进一步分析传染率发生季节性变化的影响因素。采用人类与蚊子相耦合的SIR-SI(Susceptible Infected Recovered-Susceptible Infected)模型对间日疟的传播动态建模,估算随时间变化的蚊子叮咬率以及传染率;建立多元线性回归模型探究温度和降水量对蚊子叮咬率和间日疟传染率的影响。结果表明:间日疟蚊子叮咬率和传染率有显著的年季节性(季节性幅度为42.4%);间日疟传染率受到温度(p值为7.23e11)以及降水量(p值为0.004)的显著影响;间日疟发病数受传染率的影响不仅呈现每年一个周期的特点,由于易感者人数的变化,还存在多年一个大周期的特点。

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。

为进一步提高道路交叉口综合性能,选取青岛市典型的南京路与江西路交叉口,建立设有左转待行区域的优化模型,利用改进的快速非支配遗传算法对交叉口车辆延误及机动车CO排放两方面进行优化。通过VISSIM软件搭建模型,验证算法有效性。结果表明,改进后算法搜索效率提高了57.4%,多目标优化配时后,车均延误下降了11.7%,CO排放减少了13.5%,平均排队长度降低了11.3%,HC和NOx排放均下降了2.7%。该算法有效地提高了交叉口通行能力和环境效益。