基于嵌套启发式算法的集中通勤接送服务车次分配与调度优化北大核心CSCD

车次分配与调度是交通运输服务行业提供优质服务、节约运营成本的核心技术问题.文章针对集中通勤接送服务中车次分配与调度问题,建立了以最小化成本为目标的0-1整数规划模型,刻画了问题的多目标抵达地、多车协作和多行程车次等特征,并设计了一种嵌套启发式算法求解模型,拓展了构造路径方法.算例数值结果表明,文章所设计的模型和算法是有效的、可行的.     

网络小额贷款业务个人信用风险评估——基于DNN-SMOTEENN-ExtraTrees组合模型

针对网络小额贷款业务,构建组合模型DNN-SMOTEENN-ExtraTrees评估网络小贷信用风险.首先利用SMOTEENN算法处理样本数据中“好”和“坏”样本分布极端不平衡情况,再利用极端随机数算法ExtraTrees对特征重要性进行评估并剔除无关变量,最后采用深度神经网络DNN评估网络小贷个人信用风险.通过召回率、精确度、F1值和AUC值等模型性能评价指标,与BP神经网络模型、Logistic回归及支持向量机比较,发现组合模型分类能力更显著,泛化能力更加优异,更适合数据规模大、维度高的网络小贷市场评估信用风险.     

突发事件下应急物资多目标优化调度模型与算法研究：以新冠肺炎疫情为例

突发事件下应急物资调度具有高度不确定性与动态性,应急物资跨区域调度计划能否科学合理制定对应急救援的有效开展具有重要影响。以武汉市新冠肺炎疫情为例,考虑应急物资跨区域调配的时效差异、地域分散以及资金消耗等要素,建立多周期下包含软硬需求时间窗约束的多物资品种、运输方式的跨区域三级动态物资调度网络模型,并设计一种带变异操作的动态变惯性权重自适应粒子群算法(VDCWPSO),利用疫情算例验证该算法的有效性和可行性。研究结果表明,在保障应急物资供应时效性、公平性、经济性原则下,物资跨区域调度可以缓解资源严重短缺状况、提高医用物资利用率,研究可为突发事件下应急物资调度计划的制定与动态调整提供决策支持。     

面向绿色智能制造的高维多目标动态作业车间调度优化

在当前环境问题日益严峻情况下,绿色智能制造受到广泛关注。在动态柔性作业车间基础上考虑不同机器状态下的能耗情况、机器使用节能方法,构建以极小化总能耗、最大完工时间、机器总负荷和产品质量稳定性为目标的高维多目标绿色动态柔性作业车间调度模型,并设计改进的灰狼优化IMOGWO算法求解该问题。首先,采用反向学习初始化种群策略,以扩大种群多样性;然后,依据多目标问题和标准GWO算法的特点提出多级官员领导机制,并引入POX交叉和逆序变异算子;最后,改进精英保留策略用于多目标优化算法。为证明算法的有效性,设计两组仿真实验分别对三种算法进行比较。实验结果表明,运用本文改进的IMOGWO算法求解多目标问题有更好的收敛性和分布性。     

一种新的求解拟单调变分不等式的压缩投影算法

2020年Liu和Yang提出了求解Hilbert空间中拟单调且Lipschitz连续的变分不等式问题的投影算法,简称LYA。本文在欧氏空间中提出了一种新的求解拟单调变分不等式的压缩投影算法,简称NPCA。新算法削弱了LYA中映射的Lipschitz连续性。在映射连续、拟单调且对偶变分不等式解集非空的条件下得到了NPCA所生成点列的聚点是解的结论。当变分不等式的解集还满足一定条件时,得到了NPCA的全局收敛性。数值实验结果表明NPCA所需的迭代步数少于LYA的迭代步数,NPCA在高维拟单调例子中所需的计算机耗时也更少。     

基于单幅散斑的X射线强度关联缺陷检测方法

采用预置散斑的X射线强度关联成像系统需要采集大量的散斑场,成像时间较长,而单幅散斑场信噪比低,难以单独用于图像重构。然而单幅散斑场中的空间分布信息包含一定的样品结构信息,可以用于样品缺陷快速检测。基于此,提出一种基于单幅预置散斑的缺陷检测方法,该方法将待检测样品探测散斑场与标准样品模拟散斑场的相关性作为样品缺陷的评价标准。同时基于该方法模拟X射线强度涨落二阶自关联检测光路,分析不同信噪比下探测散斑场分布的图像对比度对相关系数的影响。并对比多种细节增强方法,提高检测可靠性。最终结果表明,基于单幅散斑场的方法可以有效地进行样品的快速缺陷检测。     

臭氧卫星遥感反演进展及挑战

臭氧是大气中重要的痕量气体,可影响对流层与平流层大气状态和过程。约90%的臭氧集中在平流层,可吸收下行紫外太阳辐射,保护地球生命系统;约10%的臭氧位于对流层,其空间分布多受局地生成和跨区域输送的影响。目前,臭氧已逐渐成为我国甚至全球首要污染物,臭氧污染防治也相应地成为我国未来大气污染防治的重点。本文回顾了卫星遥感臭氧的发展进程,包括臭氧卫星探测传感器、反演算法和应用进展,并着重分析了臭氧污染相关内容,包括臭氧污染时空特征分析、典型污染事件分析、臭氧污染与气象条件相互作用等。多种卫星探测载荷的仪器设计和反演技术的不断发展,使得卫星遥感臭氧反演和监测应用成为可能。卫星可通过紫外谱段和红外谱段而获取臭氧整层信息和垂直分布信息,目前臭氧柱总量监测精度较高,但对流层下层和近地面臭氧浓度反演精度还有待提高。根据现阶段的技术水平,可采用多种技术方法相结合来提升中低层臭氧的探测能力。臭氧污染的监管和防控需要摸清来源,准确评估污染的成因,可从前体物排放、化学转化、气象影响、三维传输等方面逐步进行解析。此外,氮氧化物(NO_x)和挥发性有机物(VOC_s)的协同减...     

基于噪声模型变换的子光斑质心提取方法

受天光背景、大气湍流强度、信标光回光特性和探测器噪声等因素影响,夏克-哈特曼波前传感器子孔径光斑常存在强度分布不均匀和低信噪比的情况,故子孔径内光斑质心定位不准且波前探测精度下降。提出了一种基于噪声模型变换的子孔径光斑质心提取方法,采用方差稳定变换（VST）将探测引入的泊松-高斯噪声转换为高斯噪声,进一步基于残差反馈优化BM3D策略实现低信噪比子孔径图像的高效去噪。结果显示：所提方法可有效提取低信噪比夏克-哈特曼波前传感器光斑阵列图像中的光斑信号数据,提高了子孔径光斑的质心定位精度和稳定性;相比于传统自适应阈值法等方法,所提方法在子光斑图像峰值信噪比低于6时,可以提升波前复原精度2倍以上。     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。     

基于SG-CARS-IBP的圣女果可溶性固形物可见/近红外光谱无损检测

圣女果可溶性固形物(SSC)含量对圣女果内部品质影响至关重要,但基于高光谱成像及介电性质特征的SSC检测技术存在局限性,且目前鲜见圣女果SSC无损检测模型。为实现圣女果SSC的无损检测,提出基于圣女果可见/近红外光谱特征的SCC预测模型构建,及改进的BP神经网络算法研究,以期解决圣女果内部品质的快速无损检测。以圣女果为研究对象,试验样本188个,将其划分为训练集150个和测试集38个,采用可见/近红外光谱采集系统获取350～1 000 nm范围内的圣女果表面反射强度,经光谱校正得样本反射率,为增强信噪比,截取481.15～800.03 nm范围内的光谱波段作为有效波段进行分析。通过对比三种预处理模型,对有效波段进行SG平滑(Savitzky-Golay Smoothing)预处理,建立BP神经网络预测模型,测试集决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)分别为0.578 5和0.563 9;在此基础上,对BP神经网络的网络结构进行改进,寻求BP神经网络最优预测结构,计算输出层与期望值间误差,调整网络结构参数,将隐含层学习率和神经元个数分别设置为0.01和5,建立改进...