简介:摘要:本文针对传感器位置优化在提升信号采集和结构监测质量中的关键作用,提出了一种融合粒子群算法与萤火虫算法的改进混合优化策略,旨在加快收敛速度并避免局部最优。基于预制墙板有限元模态分析得到的结构模态信息,构建适应度函数以解决传感器位置优化布置问题。通过对比分析,验证了该改进算法的优越性能,并成功确定了预制墙板结构传感器的最佳布置位置。
简介:摘要:车辆路线问题是配送计划的基本问题,它试图考虑客户的数量,他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下,以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中,我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型,然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外,通过分析一个操作样本,使用区域内客户的数据,考虑问题及其功能的不同约束,并使用惩罚方法和附加的分段约束方法,可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。
简介:摘要:随着社会经济的快速发展和进步,企业也呈现出了多元化的发展趋势,跨度大、发展势头较为良好,其中,企业专职消防队伍的建设是确保企业安全、稳定发展的一个重要保障,不仅在企业内部起着至关重要的作用,同时还肩负着社会灭火、救援等使命。所以,在新的和谐社会主义大背景下,不断地提高企业专职消防队伍建设具有重要的现实意义。
简介:摘要:本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型,以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下,借款人的各类信息可以从多个维度进行收集,包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息,本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先,我们将收集到的信息分为几个不同的类别,并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型,以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后,为了得到一个综合的信用评分,我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里,我们引入了模拟退火粒子群优化算法(Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO)来寻找最佳的权重组合,并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证,通过模拟退火粒子群算法的优化,我们能够找到一组权重,使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性,而且通过子模型的建立,增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外,模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性,使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路,对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。
简介:摘要:国有企业纪检监察是维护党风廉政和企业发展的重要保障,在推进国企纪检监察规范化法治化正规化建设中发挥着关键作用。坚持依规依纪依法开展纪检监察工作,既是对党的纪律和法律的遵守,也是确保企业廉洁经营和持续发展的需要。基于此,以下对坚持依规依纪依法推进国企纪检监察规范化法治化正规化建设进行了探讨,以供参考。