客舱清洁人员调度及时间窗冲突的影响分析

飞机客舱清洁服务是机场地面保障服务的一个重要组成部分。通过分析客舱清洁人员调度问题的特征,在考虑所需人数、资质等确定性因素以及清洁任务的开始时间、结束时间具有不确定性等约束的基础上,以最大化调度任务数量和最小化任务等待服务的概率为目标,构建一个含冲突概率γ的0-1整数规划模型;提出使用任务冲突概率γ描述任务间时间窗的冲突程度;并以任务间冲突概率γ为主要约束,研究γ值对调度结果的影响。以某机场实际人员调度过程为测试算例,验证调度模型和冲突概率γ的有效性和实用性,以及在客舱清洁服务调度员制定清洁人员服务计划时选择更优方案的作用。     

基于目标散布区覆盖的反舰导弹开机点优化方法

针对大目标散布区下反舰导弹协同开机优化问题,基于搜索区的网格划分方法,构建了单枚反舰导弹的有效搜索区模型、协同搜索区模型,提出了平行搜索、现在点搜索两种射击方式下的反舰导弹开机点优化方法。研究结果表明,在大目标散布区条件下,平行搜索方式要优于现在点射击方式,但需要更大的导弹进入方向夹角,且在导弹开机距离上的选择范围更小。通过优化反舰导弹的搜索方式、导弹开机距离和攻击方向等参数,能够有效提高反舰导弹对大散布区内目标的捕捉概率。     

面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法

针对组网雷达同时执行目标搜索与多目标跟踪任务的场景,提出了一种面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配算法。推导了对重点观测区域内目标的检测概率作为目标搜索性能,并推导预测贝叶斯克拉美-罗下界（Bayesian Cramér-Rao Lower Bound,BCRLB）作为多目标跟踪性能的衡量指标。以同时满足给定的目标搜索和多目标跟踪性能要求及有限的射频资源为约束条件,建立了面向目标搜索与跟踪的组网雷达功率时间联合优化分配数学模型,通过联合优化雷达节点选择方式、辐射功率和驻留时间分配,最小化组网雷达的总射频辐射消耗。在此基础上,提出了一种基于内点法和循环最小法的两步求解算法对以上优化问题进行求解。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够在满足预先设定的目标搜索和多目标跟踪性能要求的条件下,消耗最少的射频辐射资源,有效提升组网雷达的射频隐身性能。     

基于动态安全域的静态电网输电线路安全概率自动评估方法

输电线路是静态电网的重要组成部分,对于保证用户的用电质量具有决定性作用。利用动态安全域理论,优化设计静态电网输电线路安全概率自动评估方法。根据静态电网输电线路的组成结构和输电原理,构建输电线路的模型。自动采集实时运行数据,计算输电线路的动态安全域。考虑输电线路安全的影响因素,选择并计算安全概率评估指标,求解评估指标权重值,最终应用动态安全域得出静态电网输电线路安全概率的自动评估结果。通过性能测试实验得出结论：在交流输电线路和直流输电线路两种环境下,优化设计评估方法的安全概率评估误差均低于0.5%,通过评估方法的应用,输电线路的事故发生频率、持续时间以及经济损失均得到有效控制。     

基于金属多特征联合的硬币识别器设计

随着公共场合投币收费服务方式的流行,需要自动识别硬币设备的应用越来越多。为了提高硬币识别准确性、假币的拒识率以及增强识币设备对温度等外界因素影响的鲁棒性,基于金属的多种特征识别,设计了一种硬币识别器。方案首先通过大量的实验采集硬币的三种主要特性数据(电导率、磁导率和面积大小),然后通过实验数据分析建立硬币的联合概率空间,最后通过检测样本的特征,并计算特征参数是否处于硬币的联合概率空间内来判断样本的真伪和面值。对样本的判定算法进行优化,使之更适用于单片机处理。实验结果表明,所设计的识币器准确率较高,鲁棒性较强。     

反事实增强的对抗学习序列推荐

最近,强化学习技术在序列推荐系统取得成功,它能从用户长期反馈信号中学习有效的推荐策略.然而,模型的激励函数设计面临区分度过低的难题.这限制了模型学习不同用户反馈信号间的价值差异的能力,并导致推荐策略总是次优的.现有工作主要通过调节衰减因子来保证激励函数区分度,但它依赖专家先验知识缺乏理论基础.为了更合理地设计激励函数和提高其区分度,本文依据因果论来分析推荐系统,并提出一种基于反事实区分度增强的序列推荐算法CAL4Rec.首先,所提出方法用结构因果图描述序列推荐过程,并创造性地用因果图定义了因果可鉴别的价值激励区分度.其次,该方法用反事实生成对抗的自监督学习过程优化推荐策略网络,以学习用户的真实倾向.在一系列序列推荐基准数据集上,对CAL4Rec开展了广泛对比和消融实验,实验结果表明CAL4Rec的提升对多种网络实现结构有效(平均2.34%).     

多策略融合改进的蜣螂优化算法

针对标准蜣螂优化算法(DBO)存在的全局探索能力欠缺、收敛精度低及易陷入局部最优等不足, 提出了一种融合多策略的改进蜣螂优化算法(MSDBO). 首先, 引入社会学习策略引导推球蜣螂进行位置更新, 提高了算法全局探索能力, 避免算法陷入局部最优; 其次, 提出一种方向跟随策略, 建立起小偷蜣螂与推球蜣螂个体间的交互, 提高了寻优精度; 最后, 引入环境感知概率, 引导小偷蜣螂合理采用方向跟随策略, 兼顾了性能与时间消耗. 在12个基准测试函数上进行求解分析, 并与其他优化算法进行对比, 证明了MSDBO的寻优性能明显优于对比算法, 在压力容器设计优化问题上的结果验证了MSDBO求解实际工程约束优化问题的有效性.     

面向应急方案智能辅助生成的基于案例推理的模型研究

应急系统是应对突发应急事件的综合性决策指挥系统,而应急预案是应急决策的重要依据。由于突发应急事件的复杂多样,应急预案数量大而庞杂,亟需一个智能化模型完成应急预案的快速检索。该文提出了一种基于案例推理的应急预案的智能匹配算法,通过对应急预案的特征处理,建立智能推理模型,构建自学习能力,支持了快速高效的智能应急决策。     

描述电梯运行的Basset公式和Peters公式的关系研究

根据概率统计和级数观点的数学分析,证明了:从某种程度说,描述电梯运行的Basset公式和Peters公式,它们是等价的.从数学上说,Basset公式是Peters公式的一种近似;从工程上说,Peters公式是Basset公式的一种近似.给出了这两种公式的电梯运行描述的函数性质、图像及相对近似率,并给出这两种公式的电梯工...     

基于蒙特卡洛方法的覆冰导线舞动跳闸概率计算

架空导线的覆冰舞动是导致线路跳闸的重要因素,严重威胁着电力系统运行的安全性与稳定性,如何科学合理地根据气象信息来计算架空导线的覆冰舞动跳闸概率成为亟待解决的问题。为计算输电线路在冰冻气象下发生舞动所致的短路跳闸概率,首先收集冰冻气象区域的风速、冻雨量、温度及湿度等信息,采用Weibull分布拟合风速的概率密度分布函数并计算导线覆冰厚度;其次,基于牛顿法建立覆冰导线单自由度舞动模型,采用里茨—伽辽金法求得幅值解析表达式,使用该表达式结合风速的概率分布与覆冰厚度求得舞动幅值越限的概率分布函数;然后,通过分析三相导线发生非同步舞动时的相位关系,得到了某一舞动幅值下发生跳闸的概率;最后,利用蒙特卡洛方法模拟覆冰导线舞动跳闸的过程,得到了舞动越限跳闸概率的统计值。算例结果表明,该方法能由气象预报获得的气象信息对未来时段的舞动跳闸概率做出准确计算。