检索结果-内蒙古大学图书馆

数学的实践与认识 2020年第15期50卷 143-154页

作者：翟帆谢显华郑州升达经贸管理学院基础部河南郑州451191 赣南师范大学数学与统计学院江西赣州341000

工业机器人应该在尽可能短的周期内完成复杂的任务,以获得高生产率.确定机械手末端执行器访问多个任务点的最佳路径的问题与著名的旅行商问题(TSP)相似,但并不完全相同.为了使TSP适应机器人技术,需要优化的度量是时间而不是距离.另外,... 详细信息

工业机器人应该在尽可能短的周期内完成复杂的任务,以获得高生产率.确定机械手末端执行器访问多个任务点的最佳路径的问题与著名的旅行商问题(TSP)相似,但并不完全相同.为了使TSP适应机器人技术,需要优化的度量是时间而不是距离.另外,任意两点之间的行程时间受机械手构型的选择影响较大.因此,需要考虑运动学逆问题的多重解.逆运动学问题的求解是机器人控制的基础.许多传统的逆运动学问题的解决方法,如几何、迭代和代数方法,对冗余机器人来说是不够的.以此为出发点,基于遗传算法提出了一种新的编码方法来考虑逆运动学问题的多重解,方法适用于任何非冗余度的机械手.仿真实验结果显示,提出的方法能在一定的时间内快速找到最优解或近似最优解.且任何非冗余度机械手的多重配置很容易体现在遗传算法的编码中.

关键词：遗传算法仿真平台任务优化机器学习

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基于任务负荷的地铁驾驶员应急处置多任务优化研究

基于任务负荷的地铁驾驶员应急处置多任务优化研究

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作者：宋皓晨上海工程技术大学

学位级别：硕士

我国经济快速发展,交通运输是着力改善民生的重要领域之一。交通运输部多次指出,发展城市轨道交通是当代交通运输领域的重要任务。地铁具有运量大、速度快、污染小等多种优点,对民众的交通出行及城市的社会效益都有着举足轻重的作用。... 详细信息

我国经济快速发展,交通运输是着力改善民生的重要领域之一。交通运输部多次指出,发展城市轨道交通是当代交通运输领域的重要任务。地铁具有运量大、速度快、污染小等多种优点,对民众的交通出行及城市的社会效益都有着举足轻重的作用。根据轨道交通企业标准,地铁驾驶员需要掌握的作业项数量大、要求高,地铁驾驶员对于作业的掌握程度,以及每项作业的行为是否安全且合乎规定,直接关系了地铁乘客的财产和生命安全,是社会必须重视的问题。在众多作业项中,有多个作业项是地铁驾驶员在列车设备发生故障、发生突发情况或接受临时调令的情况下,也即处于应急处置情况下完成的作业。这类作业往往由多个子任务组成,环节较复杂,驾驶员在现场时易因情绪紧张而无法完全地按照指导书规定完成整项作业,从而影响运营安全。因而,对地铁驾驶员在应急处置多任务中具体操作环节的分析,以及如何在可行的层面优化,成为城市轨道交通领域亟待解决的问题之一。本文结合国内外对于工作负荷与任务负荷、基于任务负荷进行任务优化等研究基础,对地铁驾驶员在应急处置多任务中各环节的分析及优化展开研究。本文首先以地铁驾驶员应急作业特征为基础,提出了一种基于多资源理论的地铁驾驶员应急处置多任务结构化分解方法和一种基于Petri网模型的应急处置多任务结构化表达方法,确定了“多任务——子任务——行为单元”的结构层次。其次,基于主观评价法设计了一种行为单元任务负荷调查问卷,通过模拟驾驶平台进行应急处置多任务的实验,并根据实验结果标定了一种特定于地铁驾驶员应急处置多任务行为单元的改进型VACP量表,完成了行为单元任务负荷的标定。而后,研究了子任务与多任务负荷的影响因素,针对具有异步并发性的子任务和行为单元在多任务执行过程中先后、并行和有先后有并行三种情况下的结构关系作了具体分析,并根据上述影响因素,得到了计算子任务负荷与多任务总负荷的数学表达式。然后,探讨了子任务与多任务时序的约束条件,并根据前文的研究结论确定了使多任务总负荷最小的目标函数,给出了应急处置多任务的优化模型,提出了一种应急处置多任务的优化方法。又根据应急处置多任务优化的研究成果,基于轨道交通企业管理的角度,提出了共五个方面的建议。最后,选取运营列车站台错开门处置作业为例,按照结构化分解、任务负荷确定、多任务优化及管理应用三个步骤,完成了一项完整应急处置多任务优化的实证分析。本文立足于地铁驾驶员应急作业操作过程中的各项环节,主要基于任务负荷,结合多种理论和方法对地铁驾驶员应急处置多任务进行深入分析,提出多任务的优化方法,对轨道交通系统驾驶员岗位的指导书设计、作业环节把控与调整等方面有着重要的实用意义。

关键词：应急处置任务负荷 Petri网 VACP量表任务优化

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面向兵棋推演的强化学习分层任务优化技术研究

面向兵棋推演的强化学习分层任务优化技术研究

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作者：蔡子阳电子科技大学

学位级别：硕士

深度强化学习是强化学习与深度学习的结合,它利用深度神经网络的优势来提高智能体在复杂大规模任务中的表现。技术的快速进步带动了基于深度强化学习的多智能体自主决策技术在如交通控制、能源分配、机器人操作、游戏AI设计及军事指挥... 详细信息

深度强化学习是强化学习与深度学习的结合,它利用深度神经网络的优势来提高智能体在复杂大规模任务中的表现。技术的快速进步带动了基于深度强化学习的多智能体自主决策技术在如交通控制、能源分配、机器人操作、游戏AI设计及军事指挥决策等众多无人系统中的应用。在军事指挥决策中,利用计算机和智能化决策算法进行兵棋推演,可以为研究战场环境中潜在战术、拓宽指挥人员的战术思维等方面提供支持。本文深入探讨了分层控制结构的多智能体强化学习算法在兵棋推演环境中的应用,旨在优化高度复杂和不确定环境下的任务分配和多智能体任务的执行过程。本文的主要研究内容包括: (1)依据实时兵棋推演环境的特点,对兵棋AI的状态空间、动作空间进行特征设计,并根据环境引擎提供的原始数据生成了敌我对抗态势的关键特征信息。其次,通过离散化连续动作的操作对兵棋环境的原始动作空间进行优化,对多智能体的交互过程进行简化,加快了网络学习的速度。 (2)提出了一种融合注意力机制的DQN算法(ADQN)。该算法通过在分配任务时利用嵌入网络和注意力对输入进行向量化处理后再输入DQN网络,将环境分解为独立的子环境,并重新定义特定于子任务的动作-价值函数,有效提高了在复杂环境中进行任务分配的质量和效率。在庙算平台的山地3v3兵棋推演环境的实验中,ADQN算法比DQN算法的胜率提高了7%,平均得分提高了约13%,收敛速度也更快,并且还能保持更高的智能体存活率。 (3)基于深度强化学习的多级控制结构,提出了多智能体分层自主决策算法(ADQN-MAPPO)。该算法将多智能体近端策略优化算法与ADQN算法结合,通过将复杂任务划分成子任务进行分配后再执行,使得智能体只需要关注子任务与局部环境,增强了智能体自主决策的能力,提高了算法模型的训练速度和决策能力。在庙算平台的山地3v3兵棋推演环境的实验中,ADQN-MAPPO算法比MAPPO算法的胜率提高了8%,平均得分提高了约26%。并且,在庙算平台的水田3v3的实验中,ADQN-MAPPO算法在得分能力、胜率、步均推理时间以及模型的泛化能力等方面均展现出了更好的性能。本文研究对进一步提升分层控制结构的多智能体强化学习算法在兵棋推演以及其他复杂应用环境中的性能和应用范围提供了一定参考意义。

关键词：多智能体系统深度强化学习任务优化

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基于域不变和任务优化的跨域推荐算法研究

基于域不变和任务优化的跨域推荐算法研究

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作者：刘逗天津理工大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的快速发展,现代社会进入了信息爆炸时代,人们面临着信息过载的问题,海量信息使得用户难以找到符合自身兴趣的物品。为解决信息过载问题,推荐系统应运而生。推荐系统通过分析用户的行为和兴趣,提供个性化的推荐结果。然而... 详细信息

随着互联网技术的快速发展,现代社会进入了信息爆炸时代,人们面临着信息过载的问题,海量信息使得用户难以找到符合自身兴趣的物品。为解决信息过载问题,推荐系统应运而生。推荐系统通过分析用户的行为和兴趣,提供个性化的推荐结果。然而,传统的推荐系统冷启动问题严重,即用户历史记录较少或者根本没有,不能够很好的挖掘用户兴趣,难以提供个性化的推荐结果。现在,用户经常与多个领域进行交互,研究人员提出了跨域推荐方法,通过收集其他领域的数据来缓解这一问题。即便许多研究人员在跨域推荐领域中做出大量努力,但还是存在以下问题:训练跨域推荐算法很依赖重叠用户数量,而训练数据即重叠用户数量一般较少,降低了模型的泛化能力;学习目标为用户嵌入,非真实的评级,无法反映真实的用户评价,加剧了模型泛化的困难。本文从以上角度出发提出两种跨域推荐方法。针对第一个问题,提出一种基于域不变的跨域推荐方法。该方法采用矩阵分解学习源域和目标域的嵌入表示。然后为源域和目标域分别设置自编码器任务,将用户嵌入映射到低维空间,再映射回原始维度,提取域不变特征。接着对源域和目标域自编码器映射的低维嵌入进行对齐。该方法不仅利用重叠用户信息,也用到了非重叠用户信息。接着,针对跨域推荐中优化目标问题,提出一种基于任务优化的跨域推荐方法。该方法针对优化目标为用户嵌入的不足,提出两个模块:1)预训练模块,通过对整体推荐模型进行预训练,以充分学习更多物品嵌入的信息。2)任务优化模块,构建了一个以任务为导向的深度学习网络,用于将源域和目标域中重叠用户的嵌入隐式转换到目标特征空间中。该方法的核心在于其优化目标是真实评级而不再是用户嵌入。模型能够更好地适应目标域的特征,并根据实际任务需求进行有效的推荐。两个跨域推荐方法在亚马逊几个常用数据集进行了实验,和现有算法对比,验证了本文两种算法的有效性。

关键词：跨域推荐推荐系统域不变特征任务优化

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考虑工件摆放、调运、加工的复杂任务优化算法研究与实现

考虑工件摆放、调运、加工的复杂任务优化算法研究与实现

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作者：罗姜北京交通大学

学位级别：硕士

在企业实际生产中,复杂任务优化问题扮演着重要的角色,它与资源利用率、企业的生产成本和工作效率密切相关。由于企业的实际生产调度过程具有复杂性和多样性等特点,一些经典资源约束项目调度问题(Resource Constrained Project Scheduli... 详细信息

在企业实际生产中,复杂任务优化问题扮演着重要的角色,它与资源利用率、企业的生产成本和工作效率密切相关。由于企业的实际生产调度过程具有复杂性和多样性等特点,一些经典资源约束项目调度问题(Resource Constrained Project Scheduling Problem,RCPSP)在某些情况下并不适用。因此,本文根据企业实际生产调度需求,在RCPSP模型的基础上,提出了一个特殊资源约束项目调度问题(Special Resource-constrained Project Scheduling Problem,SRCPSP)。本文在SRCPSP模型中引入了工件和工位的概念,设计了工件约束、工位约束、工序约束和并行约束,设计了启发式优化算法和基于遗传算法的任务优化算法进行优化求解。首先,本文结合企业实际项目调度问题和经典的RCPSP模型,详细介绍了任务优化过程中涉及到环境概念,重点阐述了工件约束、工位约束、工序约束和并行约束。本文分析了研究难点和经典RCPSP模型的局限性后,构建了SRCPSP问题模型,确定问题目标是最小化项目最大完工时间。其次,为了求解提出的SRCPSP模型,本文首先提出一个启发式优化算法,设计了任务优化过程中的优先规则,实现了在复杂的实际调度过程中快速获得一个初始解。接着,为了进一步优化初始解,本文将遗传算法应用到初始工位的选择中,提出了一种基于遗传算法的任务优化算法。通过遗传算法改变工位的优先使用顺序,进而改变初始工位的选择,实现优化整个项目调度过程。最后,本文结合企业实际调度需求设计了实验方案,详细介绍了环境数据以及调度计划,并将其作为输入数据,以验证本文提出的SRCPSP模型和两个算法。实验表明,启发式优化算法在复杂的调度问题中可以快速构造出一个问题的解,基于遗传算法的任务优化算法可以进一步优化初始解。两个算法不仅节省了大量的人力资源,方便工作人员制定调度计划,同时可以得到较优的调度方案,辅助实现实际应用的智能决策。

关键词：任务优化项目调度工位约束优先规则启发式遗传算法

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基于指派模型的煤炭码头设备维修保障任务优化研究

基于指派模型的煤炭码头设备维修保障任务优化研究

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作者：韩媛天津大学

学位级别：硕士

近年来国内专业化煤炭码头企业发展迅速,目前投入使用和在建的专业煤炭码头的设计吞吐能力也呈现出明显的增长趋势,在这种趋势下各码头均选用了先进、高效的专业输煤设备以提高企业的作业效率,从而促进企业自身核心竞争力的整体提升。... 详细信息

近年来国内专业化煤炭码头企业发展迅速,目前投入使用和在建的专业煤炭码头的设计吞吐能力也呈现出明显的增长趋势,在这种趋势下各码头均选用了先进、高效的专业输煤设备以提高企业的作业效率,从而促进企业自身核心竞争力的整体提升。因此设备的高效运转也成为企业提高运营管理的重中之重。煤炭码头的关键设备较为复杂,而且每个环节都紧密相连,相关性强。其中一个环节出现故障将造成生产流程的中断并给企业带来较大的经济损失。最大限度地发挥设备的效能,能保证煤炭码头企业的高效运营。因此,通过制定合理的设备维修管理策略,可以有效提高设备可靠性,降低设备故障率,促进企业经济效益的提高。本文结合这一背景,提出以优化设备维修任务指派方案为研究落脚点,以此促进煤炭码头企业设备维修保障能力的提升,对企业保障高效生产运营提供强劲助力。本文从设备维修管理、灰色系统及随机指派理论出发,并参考国内、外的相关研究成果,对专业化煤炭码头企业的设备维修管理现状进行了深入分析,针对在企业实际设备管理中设备修复存在的不确定性,而由此依判,进行维修任务指派决策问题研究,通过应用综合效应函数来处理随机性和灰性,建立了基于效应的随机灰设备维修任务指派模型,并给出了结合匈牙利算法的求解路径。具体论证过程:以SH公司设备保障部门任务指派问题为算例,通过分析该公司维修保障部门设备维修作业的特点及管理现状,结合设备维修工作的统计数据,应用已建立的随机灰维修指派模型,运用Matlab软件进行编程和计算,所得到的指派方案与SH公司实际生产数据测算对比,证实该模型能有效提高设备的维修效率,具有一定的实用性,对专业煤炭码头企业设备维修保障能力的提升具有较好的应用价值。

关键词：煤炭码头维修保障任务优化区间灰数随机指派

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基于FTCS软件的民用飞机试飞任务优化研究

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民用飞机设计与研究 2014年第4期 91-94页

作者：张大伟马菲中国商飞民用飞机试飞中心上海200232

民用飞机试飞任务优化对提高试飞任务执行效率、缩短试飞取证周期具有重要意义。基于民用飞机试飞规划与管理软件,对人机交互任务单编制、单个任务单优化以及多个任务单优化进行了研究,探索出一条民机试飞任务优化的有效方法。结果表明,... 详细信息

民用飞机试飞任务优化对提高试飞任务执行效率、缩短试飞取证周期具有重要意义。基于民用飞机试飞规划与管理软件,对人机交互任务单编制、单个任务单优化以及多个任务单优化进行了研究,探索出一条民机试飞任务优化的有效方法。结果表明,FTCS软件可极大降低试飞工程师的工作量,并提高试飞任务单的编制质量。

关键词：试飞任务单任务优化飞行试验民用飞机

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创设任务优化《牛津高中英语》Task板块教学

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江苏教育研究（实践）（B版） 2014年第9期 41-43页

作者：杨霞芝江苏省太湖高级中学 214100

一、Task板块教学调查《牛津高中英语》Task板块主要由三个skills building和三个steps组成,这一板块要求教师通过设计一系列的课堂活动来完成一项具体的任务。在教师的引导下,学生在课堂内进行开放式任务型活动,通过听、说、读、写等... 详细信息

一、Task板块教学调查《牛津高中英语》Task板块主要由三个skills building和三个steps组成,这一板块要求教师通过设计一系列的课堂活动来完成一项具体的任务。在教师的引导下,学生在课堂内进行开放式任务型活动,通过听、说、读、写等一系列活动,获取信息,处理信息,完成特定的任务,掌握听、说、读、写综合技能。该板块集中体现了学生＂在做中学英语（do to learn）的教学思想＂,但在实际教学中,很多老师认为Task板块难以操作,学生也认为这一板块学不到太多东西。

关键词： Task 牛津高中英语教学尝试任务优化教学调查确定任务教学任务 steps 学习能力语言运用

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有效任务优化单元整体教学

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湖北教育 2023年第17期 42-43页

作者：程静咸宁市嘉鱼县实验小学

《义务教育语文课程标准(2022年版)》提出“学习任务群”概念,其实质是通过课程内容设计撬动教学方式变革。语文学习任务的核心设计理念是“做中学”,即关联学习内容、学生生活和语文实践,使学生在语文实践活动中获取、理解和运用知识,... 详细信息

《义务教育语文课程标准(2022年版)》提出“学习任务群”概念,其实质是通过课程内容设计撬动教学方式变革。语文学习任务的核心设计理念是“做中学”,即关联学习内容、学生生活和语文实践,使学生在语文实践活动中获取、理解和运用知识,解决真实的生活问题,实现语文核心素养的提升。在语文单元整体教学中,怎样设计有效的学习任务呢?

关键词：教学方式变革语文核心素养语文实践活动单元整体教学课程内容设计义务教育语文课程标准任务优化关联学习

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工程设计中三维协同设计的多任务优化

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水科学与工程技术 2013年第6期 49-52页

作者：赵映红高杨吕科王秋筠河北省水利水电勘探勘测设计研究院天津300252 国网冀北电力有限公司经济技术研究院北京100070

针对三维协同设计过程中的并行多任务冲突问题,建立了工程中三维协同设计的矩形组织结构和并行多任务执行工作流程,并利用系统的任务执行时间、系统任务设计成本和设计质量区间不确定性,结合设计工作逻辑关系和任务的一系列约束,基于系... 详细信息

针对三维协同设计过程中的并行多任务冲突问题,建立了工程中三维协同设计的矩形组织结构和并行多任务执行工作流程,并利用系统的任务执行时间、系统任务设计成本和设计质量区间不确定性,结合设计工作逻辑关系和任务的一系列约束,基于系统的多目标决策要求,建立了三维协同设计并行多任务优化模型,实现了根据实际环境条件的不同复杂度任务的协同布置,满足了三维协同设计任务关于质量、效率和成本的目标要求。

关键词：三维设计协同任务优化

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