王嵩
- 作品数：9 被引量：31H指数：4
- 供职机构：中国科学院沈阳计算技术研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理机械工程更多>>
- 基于渐进服务半径的自提柜选址算法被引量：4
- 2017年
- 物流"最后一公里"是直接面向客户服务的物流末端环节,直接影响到物流的效率、成本和服务质量.针对此"最后一公里"问题,提出基于自提柜的末端物流配送解决方案.通过引入自提柜渐进服务半径的概念,用需求点到自提柜的距离来刻画需求点对自提柜的服务满意度,并用凹凸函数来表示,建立自提柜选址问题的混合整数规划模型.同时,充分考虑模型的各项约束性条件,设计出启发式拉格朗日松弛算法并进行模型求解.最后,运用大量算例进行检验,分析算法的迭代次数、迭代时间等指标,证明选址模型的准确性和求解算法的有效性,为实际工程应用提供了理论指导.
- 肖卡飞孙咏王嵩田月王美吉
- 关键词：最后一公里服务满意度混合整数规划
- 基于Docker Swarm集群的调度策略优化算法被引量：9
- 2018年
- Swarm是一种对集群中Docker镜像和容器进行管理的工具,其在计算节点权值时可能会得到若干个相同权值的节点.现有的Swarm调度策略只是将这些节点随机分配,由于相同权值节点的资源负载情况并不相同,所以将会造成节点负载不均衡.针对上述问题,本文提出一种动态调度算法对Swarm调度策略进行优化.通过实验,证明增加动态调度算法能够使集群中节点负载更加均衡,同时提高集群的整体资源利用率.
- 刘梅高岑田月王嵩刘璐
- 关键词：DOCKER
- 结合信任关系的用户聚类协同过滤推荐算法被引量：6
- 2020年
- 在传统的协同过滤推荐算法中,相似度计算是算法中的核心,然而之前的计算方式过于依赖用户的评分,没有考虑到用户本身的属性以及信任度,并且没有对恶意用户进行区分,为解决上诉问题,本文将一种改进的新型信任关系度量方式融入到相似度计算中,这种新型的方法不仅考虑了恶意用户的影响,并且有效地结合用户本身的属性.另外,文章就热点问题对相似度计算也进行了改进.算法最终利用初始用户聚类不断迭代得到相邻用户,有效的消除了冷启动和数据稀疏的问题.实验部分,通过与其它几种推荐算法的比较可以证明,提出的算法能够有效提升推荐准确度.
- 孟晗高岑王嵩张琳琳刘念
- 关键词：协同过滤信任关系相似度算法用户聚类
- 面向堆垛机路径优化的局部搜索自适应遗传算法被引量：1
- 2020年
- 为了提高自动化立体仓库的运行效率,针对其中的堆垛机路径调度问题,根据时间、能耗和作业效率建立了堆垛机调度优化模型,提出了一种改进的多目标遗传算法IMOGA.该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上改进了遗传算子,采用了适合问题模型的交叉变异操作,引入了自适应遗传算子,并新增了基于模拟退火思想的局部随机搜索策略.以某氨纶厂仓库堆垛机调度情况进行仿真验证,结果表明,IMOGA算法收敛速度更快,解集的质量更高,在堆垛机调度问题上具有更高的适用性.
- 史勤政王嵩李冬梅高岑田月
- 关键词：自适应遗传算法PARETO前沿
- 基于Apriori算法的立体仓库系统被引量：2
- 2020年
- 传统仓库存储采用人力或人机结合方式搬运货物,采用纸笔记录相关库存和进出入库数据,存在效率低、安全隐患多和用人成本高等诸多问题.现代化工商业的发展对仓库存储技术提出了更高的需求,不仅仅局限于成本范畴,更成为获取利润的战略工具.本文介绍了自动化立体仓库系统的整体结构、各子系统功能及主要部分的设计.为了进一步提高生产效率,提升公司总体收益率,本文基于实验室的自动化立体库系统,将关联规则数据挖掘Apriori算法应用于其中,对出库信息进行挖掘,提供更加科学的生产和出库建议.该系统具有高度自动化、智能化、信息化管理等特点,对提高仓储管理效率,提高企业收益具有重要意义.
- 曹雷孙咏焦艳菲王嵩李冬梅
- 关键词：自动化APRIORI算法
- 基于PSO_RF双向特征选择和LightGBM设备故障检测被引量：3
- 2020年
- 仪器共享平台的发展提高了各高校的仪器设备的使用率.但是在设备的使用过程中,对设备的故障检测方面还没有得到改善.针对上述问题,本文收集了医用影像设备的相关数据,采用PSO_RF的双向特征选择方法进行特征选择,然后构建了基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的故障检测模型,并将其应用于医用影像设备的故障检测中.通过标准评价体系的建立及不同模型对故障诊断结果的对比,相对于传统的机器学习算法,该模型在故障检测的精确率、召回率、F1值等评价指标上有较好的表现,对于加快仪器故障点的发现以及提高仪器利用率具有积极推进作用.
- 韩金鹏李冬梅王嵩
- 多种算法融合的产品销售预测模型应用被引量：4
- 2020年
- 销量预测一直是一个热点研究的课题,对于各个企业有着重要的意义.近年来,随着深度学习的崛起,用于销量预测的模型越来越多,而单一模型的预测性能往往不够理想,所以出现了越来越多的组合模型.本文利用Stacking策略将XGBoost、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)、GRU神经网络作为基础模型,然后将LightGBM作为最终的预测模型,并且融合了新的特征.集中了几种模型的优势,大大提高了模型的预测性能,更加接近真实的销量数据,为回归预测提供一种新的预测方法.
- 张雷东王嵩李冬梅朱湘宁焦艳菲
- 关键词：销量预测
- 支持向量机决策树在隐患预警模型中的应用被引量：1
- 2017年
- 危化企业的安全监控数据具有社会价值,对安全隐患进行实时精确的预测是预警研究的热点,本文从人、设备、环境和管理四个维度出发,对安全生产隐患预警的相关指标进行分析,构建隐患预警指标体系,在此基础上,构建了自底向上的基于支持向量机的决策树多分类预警模型,实现对安全等级的的准确分类并用于预警未来的安全生产状态,通过与自顶向下的多分类模型比较,证实本文所采用的预警模型具有较好的实时性和精确度,满足对预警模型的基本要求.
- 闫晓静于放孙咏肖卡飞王嵩
- 关键词：预警模型支持向量机决策树
- 数据整合中异常检测算法研究被引量：1
- 2017年
- 传统的数据整合方案^([1])中存在结构上的不严谨性,在整合期间由于各种原因导致整合后的结果存在很多异常离群点,而且并没有有效的措施进行检测和避免.本文提出了基于角度的改进后的三阶段离群点检测算法,通过对数据整合后的结果进行检测,有效地消除了存在的大量疑似离群点.这种改进算法减小了传统算法中对离群点误判的可能性,考虑到数据动态变化的因素,二次验证疑似离群点的异常情况的真实性.本文以生产事故应急救援平台系统项目为背景.
- 方正高岑田月王嵩
- 关键词：数据整合异常检测离群点检测
