LightGBM混合模型在乳腺癌诊断中的应用

乳腺癌是最常见的癌症种类之一,且患病率每年仍在上升。在不进行手术活检的情况下,通过分析细胞核的各项指标来预测肿块的良性与否,可以有效地为医生提供辅助诊疗并减少患者的痛苦。为此,提出了一种基于LightGBM算法的乳腺癌诊断模型。使用边界-合成少数类过采样算法（borderline-synthetic minority oversampling technique,Borderline-SMOTE）来改善乳腺癌确诊数据不平衡的问题。在麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）中引入PWLCM混沌映射、全新的惯性权重和纵横交叉算法对其进行改进,再运用改进后的SSA算法对LightGBM的参数进行自动寻优。由于LightGBM对噪点较为敏感,所以提出了一种OVR-Jacobian正则化方法对LightGBM进行降噪处理。使用改进后的LightGBM混合模型对乳腺癌进行诊断。实验结果表明,提出的混合模型在均方误差、决定系数和交叉验证得分这三个指标上均优于常见的模型,显示出其较好的诊断效果。     

基于改进布谷鸟算法含光伏电站的无功优化

针对光伏电站并网运行给配电网无功优化带来的问题,根据光伏发电的运行特性,构建了含光伏电站的配电网无功优化数学模型,并提出改进的布谷鸟算法求解无功优化模型的方法,对含光伏出力的IEEE 33节点配电系统进行无功优化。结果表明,所提出的改进算法能有效降低配电网的有功网损,各节点远离电压崩溃点。     

卷烟商零动态线路优化和在途监控的研究及实现

本文通过研究烟草商业地市公司配送现状,分析其中存在的问题,在深入学习国家烟草局规范和标准基础上,采用GPS、GIS、GPRS等技术,借助禁忌搜索聚类算法、导航技术、基于启发式算法获得VPR问题实际上可操作的满意解、统计方法等设计,建立一套完整的智能化卷烟商零在途动态监管系统,大幅度提高了烟草商业配送运输效率,有效的降低了配送成本。      

求解约束化工优化问题的混合布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于Rosenbrock搜索和柯西变异的混合布谷鸟搜索算法用于求解约束化工优化问题。该算法首先采用佳点集方法对鸟窝位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后利用Rosenbrock搜索算法对当前最优位置进行局部搜索,以提高算法的收敛速度;最后对当前最优解进行柯西变异以避免算法陷入局部最优。两个约束化工优化问题的实验结果表明了该混合算法的有效性。     

基于两阶段调度的制造单元协同调度算法研究

针对单元制造问题,提出了一种基于两阶段的调度算法,通过过程分解和算法优化两方面实现问题求解。调度过程分为“预调度”和“整体调度”两个阶段,对大规模调度进行调度,不仅有效地降低了问题规模,同时制造单元调度结果对实际生产具有现实意义;调度算法采用了“精确”计算和“近似”求解相结合的方式,既提高计算效率又兼顾了全局优化目标。数值实验结果表明了的这一设计思路的有效性。     

一种新的城市交通路径搜索算法

针对我国城市交通道路实际情况,提出一种新的基于邻接矩阵的交通路径搜索算法,算法利用邻接矩阵的特点及其相乘原理,在[n]阶[An]-矩阵中找出交通中的“途径线路”,结合道路上网络节点的相关权值,计算得出一条最佳交通路径。通过算法分析和仿真实验,结果表明,算法运行效率高,设计简单,实用性强。     

双层城市公交网络设计及优化方法研究

提出了建立“公交骨架线路”+“公交接运线路”双层城市公交网络结构的思路,构建了双层城市公交网络的优化模型,针对不同层次分别设计了求解的遗传算法和禁忌搜索算法,通过实验计算证实了算法具有良好的寻优性能,为城市公交网络的规划与设计提供了有力的理论支持。     

多等级电动汽车充电站的选址与算法

作为电动汽车运营所必须的基础配套服务设施,充电站的建设位置与规模对推广电动汽车有着重要的意义。提出了一个多等级电动汽车充电站的选址与求解算法,考虑电动汽车用户分布的特性,基于目标规划思想,建立了使得充电站初始建设成本及用户充电总成本最小化的多等级充电站选址模型。为求解该模型,发展了一个改进的禁忌搜索算法。针对其中表示站址等级和相关用户分配的两个决策变量,设计了禁忌编码和初始解构建相结合的新颖设计方案,并采用2-opt邻域搜索策略,可同时确定出充电站的建址位置、建设的等级及各个需求点的分配。最后通过仿真算例表明,该算法具有很好的站址寻优能力及收敛性能,验证了本文提出的模型的有效性。     

求解可重入并行机调度的混合禁忌搜索算法

为解决带有一台远程服务设备的可重入并行机调度问题,设计了一种混合禁忌搜索算法。针对传统禁忌搜索算法只从单起始点搜索、容易陷入局部最优等缺点,混合禁忌搜索算法设计了一种Restart策略。当传统禁忌搜索算法陷入局部最优时,用Restart策略重新产生初始解以进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索。数值实验中将混合禁忌搜索算法与启发式算法CS相比,结果表明该算法具有较高的求解质量,且其计算时间是可接受的。     

遗传禁忌混合算法及其在电网规划中的应用

电网规划是一个较难解决的NP难问题。文中首先就遗传算法、禁忌搜索算法(TS)及其两者的混合算法在旅行商问题(TSP)中的应用来比较它们之间的优缺点,认为采用了TS变异算子的改进遗传算法将大大提高其优化能力;然后通过该混合算法在典型电网扩展规划算例中的应用来看,认为该混合算法适用于求解复杂的电网规划问题;最后通过对该混合算法在求解实际的城市中压配电网络规划问题时与其他两种单一算法的结果比较来看,其搜索效率相比单一算法得到了很大程度的提高,体现了很好的应用前景。