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带平衡约束的矩形布局问题源于卫星舱设备布局设计,属于组合优化问题。深度强化学习利用奖赏机制,通过数据训练实现高性能决策优化。针对布局优化问题,提出一种基于深度强化学习的新算法DAR及其扩展算法IDAR。DAR用指针网络输出定位顺序,再利用定位机制给出布局结果,算法的时间复杂度是O（n3）;IDAR算法在DAR的基础上引入迭代机制,算法时间复杂度是O（n4）,但能给出更好的结果。测试表明DAR算法具有较好的学习能力,用小型布局问题进行求解训练所获得的模型,能有效应用在大型问题上。在两个大规模典型算例的对照实验中,提出算法分别超出和接近目前最优解,具有时间和质量上的优势。 相似文献
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研究船闸视频监控系统中的目标检测问题。由于船闸中的光照环境复杂,船只图像面积较大,速度较慢,传统的背景差方法检测目标形状效果不佳,提出一种改进的检测方法。首先使用静态背景建模,采用色度差和亮度差分离,并利用色度差进行目标前景检测。其次使用一种密度算子去除前景检测结果中的噪音。最后使用Canny算子获取图像边缘,并结合目标前景以分割出多个船只的船头边缘线。在视频检测实验中,系统能克服光照变化的干扰,获得的船只形状边缘线光滑准确,并能保持良好的实时性能。实验结果表明了提出的改进方法对复杂光照环境下目标形状提取的有效性。 相似文献
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谣言会对社会生活造成不利影响,同时具有多种模态的网络谣言比纯文字谣言更容易误导用户和传播,这使得对多模态的谣言检测不可忽视。目前关于多模态谣言检测方法没有关注词与图片区域对象之间的特征融合,因此提出了一种基于注意力机制的多模态融合网络AMFNN应用于谣言检测,该方法在词-视觉对象层面进行高级信息交互,利用注意力机制捕捉与关键词语相关的视觉特征;提出了基于自注意力机制的自适应注意力机制Adapive-SA,通过增加辅助条件来约束内部的信息流动,使得模态内的关系建模更有目标性和多样性。在两个多模态谣言检测数据集上进行了对比实验,结果表明,与目前相关的多模态谣言检测方法相比,AMFNN能够合理地处理多模态信息,从而提高了谣言检测的准确性。 相似文献
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研究多摄像头网络环境下监控视域的最大化问题,进而提出全局性优化的粒子群算法获得最佳结果。研究通过调整摄像头的方向,相较于以往的同类系统进一步综合考虑单个摄像头节点的成像清晰度,以及网络的不同监视区域的重要性,从而提出更加适用更加全面的新模型。在这一新的模型下,定义了新的摄像头网络监视优度概念,基于此建立非线性优化方程。为解决这一非线性最大化问题,提出了采用全局优化方法的思路,并给出了以粒子群优化算法求解的具体方案。数值实验表明,该方案可以更好地解决摄像头网络的覆盖优化问题,无论是计算性能还是适用范围,相对于已有的文献和研究报告均有较大的改进。 相似文献
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研究二维矩形布局优化问题,将多个不同重量和尺寸的矩形目标填充到一个圆形容器中,要求给出最小的容器半径,并且系统保持平衡。目前的文献多采用局部搜索方法,但布局质量有待提高。文中设计一种构造式方法——定位法。其基本思想是将一个矩形围绕另外一个已经确定位置的矩形作为参照进行部署。由于围绕着参照矩形部署时只考虑有限个可布局位置,故定位法具有多项式时间复杂性。定位法可能得到较好的布局,但其质量受到布局顺序的影响较大,因此文中提出一种基于遗传算法的布局顺序寻优算法,其中遗传算法的交叉算子和变异算子经过特别的设计,使得遗传的下一代能继续作为布局顺序。在具有大规模测试用例的测试集上的计算结果表明,该布局方法比局部搜索方法有更优良的计算性能。 相似文献
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针对目前指尖检测中存在漏检、误检且易受手区域尺寸大小影响等缺陷,提出了一种加强检测性能的指尖检测框架,对算法自适应性进行了针对性的改进。在利用运动信息和肤色信息提取出手区域的基础上,用包含排漏算法的自适应指尖检测算法检测出指尖,通过提取每个指尖对应的指宽、指长、指向以及手掌宽度信息对检测到的指尖进行筛选,排除误检的指尖,分别与固定k-余弦算法和可变k-余弦算法进行比较,实验结果表明提出的自适应指尖检测算法检测率高、鲁棒性好。 相似文献
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用蚁群算法求解带平衡约束的圆形布局问题 总被引：1，自引：0，他引：1
采用启发式方法结合演化算法的思路求解带平衡约束的圆形布局问题.首先对传统优化模型进行调整,并探讨了调整的合理性;然后设计一种分步定位的布局方法,在此基础上利用蚁群算法寻优;最后利用局部搜索技术,在传统模型意义下对布局进行了改进.数值实验表明,算法的性能比目前已有的结果有较大的提高. 相似文献
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