马武彬
- 作品数：89 被引量：62H指数：4
- 供职机构：国防科学技术大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 多目标优化下的微服务组合部署与调度方法
- 本发明公开了多目标优化下的微服务组合部署与调度方法，包括获取资源中心相关数据、微服务相关数据和用户相关数据；建立微服务组合部署与调度的多目标优化模型；采用多目标优化算法NSGA‑III对所述的多目标优化模型进行求解；计算...
- 马武彬董玮邓苏黄宏斌吴亚辉刘丽华李璇吴继冰
- 文献传递
- 基于嵌套的逆向式遗传算法的动态网络车辆路径优化方法
- 本发明公开了基于嵌套的逆向式遗传算法的动态网络车辆路径优化方法，包括以下步骤：对于单个发射装置，采用Dijkstra算法，从起点向外拓展，搜索出到终点的最短路径；对于任意一个待机地域到任意一个发射点位，共计计算三次最短路...
- 马武彬徐奕成王浩森王龙云吴亚辉戴超凡周浩浩
- 基于M-tree的不等半径覆盖相异多样集求解方法
- 2013年
- 通过查询结果多样化处理,能够显著提升用户查询体验.过去的研究集中在等半径结果集多样化的无向图求解,而首次研究不等半径下多样集的有向图求解方法.基于结果集的覆盖相异多样集定义及有向图描述,提出多样化结果集的启发算法,并基于M-tree索引结构实现算法的求解.为了提高算法执行效率,提出剪枝等策略.最后,通过实验,从多样化结果集的大小及计算代价两个方面对比分析验证文中提出算法,并得出相关结论.
- 刘明星马武彬邓苏黄宏斌
- 一种区块链信息管理系统及方法
- 本发明提供一种区块链信息管理系统及方法，系统包括数据上传模块、区块链云数据交互模块，系统还包括交易数据物理存储模块、区块链管理模块；区块链云数据交互模块包括交易中心数据上传模块、上游产业链数据上传模块、交易订单数据上传模...
- 马武彬吴亚辉邓苏周浩浩鲁辰阳钟佳淋常沙
- 文献传递
- 一种基于群体智能优化的无人机路径规划方法
- 本发明涉及一种路径优化的技术领域，公开了一种基于群体智能优化的无人机路径规划方法，包括：建立无人机路径规划问题的有向图以及形式化表示；确定无人机路径规划问题的约束条件；确定无人机路径规划问题的多目标函数；利用Zouten...
- 马武彬吴亚辉邓苏周浩浩
- 文献传递
- 融合分层聚类和粒子群的联邦学习多目标优化方法
- 本发明公开了融合分层聚类和粒子群的联邦学习多目标优化方法，包括步骤：根据预训练模型参数的相似性将全部参与者聚成多个类；将各参与者聚类划分成簇之后，基于聚类结果进行多目标粒子群进化阶段；对粒子更新采用线性减权和引入变异算子...
- 马武彬吴亚辉周浩浩张鹏飞鲁晨阳戴超凡
- 一种基于三重卷积融合GRU的建筑物能耗预测方法
- 本发明公开了一种基于三重融合卷积GRU的建筑物能耗预测方法，包括以下步骤：构建三重融合卷积GRU模型，包括第一融合层、第二融合层和输出层，依次顺序串联，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第...
- 马武彬顾桐菲吴亚辉吴继冰王懋邓苏黄宏斌刘丽华李璇
- 一种基于HMM的CPS优化观测模型
- 最优观测问题是信息物理融合系统的关键技术之一,通常采用传感器选择的方法来实现.选择哪些传感器对物理系统进行观测能够使得观测精度与能量消耗均能满足系统需求是基于传感器选择的最优观测方法.本文针对物理系统状态演化的不确定性和...
- 王小乐黄宏斌邓苏马武彬
- 关键词：信息物理融合系统隐马尔科夫模型
- 文献传递
- 基于改进NSGA-Ⅲ的文本空间树聚类算法被引量：5
- 2020年
- 构建倒排文本空间索引树(IR)分裂聚类多目标模型,对非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的求解过程进行改进,提出一种基于先验初始种群策略的非支配排序遗传算法(PIPS-NSGA-Ⅲ),使其更适应于倒排文本空间对象分裂聚类问题的求解.通过PIPS-NSGA-Ⅲ算法寻求对象最小包围矩形(MBR)之间的重叠与覆盖面积、对象群间平均距离以及语义相似度等目标的最优前端解.通过对比PIPS-NSGA-Ⅲ,NSGA-Ⅱ,NSGA-Ⅲ和SPEA-Ⅱ进化多目标算法,从对象分类时间、效率、查询时间和准确度等多个方面来评估算法的优劣.实验结果表明:PIPS-NSGA-Ⅲ算法对文本空间对象聚类分裂具有较高的效率;相对于简化传统R树(STR树)与R树空间索引结构,基于改进NSGA-Ⅲ文本空间索引的平均查询时间减少24.8%,平均准确度提高3.75%.
- 马武彬王锐吴亚辉邓苏
- 一种基于多目标多约束的战时抢修力量调度被引量：4
- 2010年
- 为合理调度抢修力量,快速修复受损装备,在对战场抢修中抢修力量调度问题进行分析的基础上,考虑抢修任务的时间约束、逻辑约束、抢修力量的平衡度约束、抢修力量的能力、抢修花费代价等约束,建立了使作战单元战斗力恢复最大,抢修花费代价最小的多目标优化模型。同时,给出了战时作战单元战斗力指数、抢修花费代价的计算方法,设计了相应遗传算法对模型优化求解。最后,以战场抢修任务为背景,用算例验证了模型的实用性和算法的有效性。
- 王锐李羚伟郭波马武彬
- 关键词：多目标战场抢修调度遗传算法
