采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究

当前出库货位优化研究对货物生产日期的考虑大多数仅仅是简单地使用先进先出原则,如何更合理考虑货物生产日期对货位优化的影响,是亟待解决的问题。针对此问题,提出以出库代价和货物剩余价值率为优化因素的货位优化模型,并采用基于自适应算子、精英策略和灾变算子的改进遗传算法结合基于仓库繁忙度的自适应优化权重对出库货位优化模型进行求解。采用企业实际生产数据进行验证,实验结果表明采用改进遗传算法的出库货位优化算法效果更优,并且使用基于仓库繁忙度的自适应优化权重,能够有效降低货物因过久存放而造成货物价值下降的风险同时又能在仓库繁忙时优先考虑出库效率。     

结合域间与域内变化的跨域行人重识别算法

针对单域训练的行人重识别模型迁移到另一个域内测试时性能巨大下降的问题,提出一种结合域间与域内变化的跨域行人重识别算法。采用PR策略将行人特征图进行分区处理,提高模型泛化能力。针对域间变化,引入域间姿势不变性,缩小源域和目标域行人的姿势差距。针对域内变化,引入域内姿势不变性、样本不变性、邻域不变性和相机风格不变性,扩大不同行人之间的距离,缩小相同行人之间的距离。实验表明,PR策略和5个不变性能有效地增强跨域行人重识别中的域自适应性,与只注重域间变化或域内变化的算法相比,其识别精度得到有效提升。     

基于均衡接近度灰关联的Slope One算法

作为一种基于项目的协同过滤推荐算法,Slope One算法易于实现且高效。但由于Slope One算法未考虑用户相似性,导致其在处理涉及用户关系的个性化推荐任务时性能不高。针对以上问题,提出了改进的Slope One算法。提出一种均衡接近度灰关联分析方法计算用户之间的均衡接近度,利用均衡接近度度量用户间的相似程度,然后将均衡接近度值融入到Slope One算法中进行评分预测,在MovieLens和Epinions数据集下的对比实验表明,该算法具有更低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）,提高了预测的准确度和推荐质量。     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

基于特征相似度计算的网页包装器自适应

随着大数据的发展,互联网数据呈现爆炸式的增长.Web作为一种重要的信息载体,包含了各种类型的信息,而包装器的提出就是为了从杂乱的Web信息中提取出目标数据.但是,随着网页更新的频繁,轻微的结构变化都可能导致原有的包装器失效,增加包装器的维护成本.针对包装器的健壮性以及维护成本问题,提出了一种基于特征相似度计算的网页包装器自适应技术.该技术主要通过解析新网页的特征集合和旧包装器所蕴含的特征信息,通过网页相似度计算,重定位旧包装器在新网页中的映射区域和映射数据项,并根据映射关系使旧包装器能够自适应新网页的数据提取.该技术主要针对各类型网站进行实验,其中包括了购物类、新闻类、资讯类、论坛类和服务类,从中选取了250对新旧版本网页,共500个网页,进行包装器自适应实验.实验结果表明,当网页结构改变时,该方法能够有效地自适应新网页的数据提取,且数据提取的平均精确度和平均召回值分别达到82.2％和84.36％.     

成对旋转不变的共生自适应完全局部三值模式

针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）旋转不变性较差及其相关改进算法EPRICoELBP对光照变化和噪声干扰较为敏感的问题,提出了一种增强成对旋转不变的共生自适应阈值完全局部三值模式。通过自适应阈值局部三值模式（ALTP）将图像分成Upper和Lower模式;分别在两种模式中找出像素点LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点,利用中心像素点与其LBP特征极大、极小值对应的邻域起始编码点作为方向矢量,来确定中心像素点的上下文共生点对;利用自适应阈值完全局部三值模式（ACLTP）提取Upper和Lower模式中共生点对的局部纹理信息;联合上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,进行纹理图像识别检测。在应用广泛的Brodatz、Outex（TC10、TC12-h、TC12-t、TC14）、CUReT、KTH_TIPS、UIUC标准纹理库中,该算法相较于原始的PRICoLBP算法和其他算法在分类准确率上均有一定的提升,且在添加了高斯噪声和椒盐噪声的KTH_TIPS纹理库中,该算法依旧保持了较高的分类准确率。实验结果表明,该算法对旋转、光照变化和噪声干扰具有较强的鲁棒性。     

融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法

针对基本樽海鞘群算法收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合黄金正弦混合变异的自适应樽海鞘群算法AGHSSA（Adaptive Salp Swarm Algorithm with Golden Sine Algorithm and Hybrid Mutation）。该算法引入了自适应变化的权重因子以加强精英个体的引导作用,提升收敛速度与精度。通过黄金正弦算法优化领导者位置更新方式,增强算法的全局搜索和局部开发能力。融合邻域重心反向学习与柯西变异对最优个体位置进行扰动,提升算法跳出局部最优的能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明,改进算法能显著提升寻优速度和精度,并且具备较强的跳出局部最优的能力。     

基于自适应多普勒及动态邻域的改进BA算法

蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试：对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。     

面向边缘端的施工人员实时检测方法

施工人员检测在施工管理工作中有重要的应用价值。施工现场图像背景复杂且视角多样,给施工人员检测任务带来难度,同时施工现场大多基础配套设施不完善,并且网络条件较差,不适合在大型GPU工作站上进行模型部署。针对以上问题,以YOLOv3检测网络为基础,加入特征金字塔池化模块,增加多尺度特征融合并改进候选框,提升检测精度,同时采用通道剪枝算法对检测网络进行轻量化处理以适应边缘端设备算力,提出一种面向边缘端的施工人员实时检测方法。该方法在自制的施工人员数据集上平均准确率可达到88.23%,较YOLOv3检测方法提升4.89个百分点,且将模型大小压缩至原来的1/13,检测速度提升一倍,在嵌入式设备Jetson Xavier NX上检测速度可达到69.08帧/s,满足在施工现场进行实时边缘端检测的要求。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。