多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究
基于运输合理化的多式联运路径优化
基于运输合理化的多式联运路径优化一、本文概述随着全球化和贸易自由化的深入发展，多式联运作为物流运输领域的重要组成部分，其运输效率和服务质量直接影响到全球供应链的顺畅运行。
在此背景下，如何基于运输合理化的原则，对多式联运路径进行优化，以降低运输成本、提高运输效率并减少环境影响，成为物流领域亟待解决的问题。
本文旨在探讨多式联运路径优化的关键要素和方法，以期为实现运输合理化和提升多式联运整体效益提供理论支持和实践指导。
具体而言，本文首先将对多式联运的基本概念、特点和发展现状进行阐述，明确研究背景和研究意义。
随后，将分析多式联运路径优化的影响因素，包括运输成本、运输时间、运输可靠性、环境影响等多个方面。
在此基础上，本文将深入探讨基于运输合理化的多式联运路径优化方法，包括运输方式的选择、转运节点的优化、运输路径的规划等。
还将结合具体案例，对路径优化方法的实际应用效果进行分析和评价。
本文期望通过系统深入的研究，为多式联运路径优化提供有效的理论支撑和实践指导，推动多式联运向更加合理、高效和环保的方向发展，为全球供应链的可持续发展贡献力量。
二、多式联运路径优化理论基础多式联运是一种将不同运输方式（如公路、铁路、水路、航空等）进行有效组合，以实现货物从起运地到目的地的全程运输服务。
其目标是提高运输效率、降低运输成本、优化运输时间，以及提升服务质量。
为了实现这些目标，路径优化成为多式联运中的关键环节。
路径优化理论基础主要涉及到运筹学、物流学和交通工程学等多个学科。
其中，运筹学提供了多种优化算法，如线性规划、整数规划、动态规划等，这些算法可用于求解多式联运中的路径选择问题。
物流学则关注于运输过程中的成本控制和服务质量提升，为路径优化提供了实践指导。
交通工程学则关注于不同运输方式之间的衔接和协调，以及运输网络的设计和优化。
在多式联运路径优化中，需要综合考虑多种因素，如运输距离、运输时间、运输成本、货物特性、运输能力、运输安全等。
贝叶斯优化算法通俗理解
贝叶斯优化算法通俗理解Bayesian optimization algorithm is a powerful tool that is widely used in various fields such as machine learning, engineering design, and computer experiments. It is a probabilistic approach that helps in optimizing the parameters of a system by making informed decisions based on previous observations. The key idea behind it is to model the objective function as a probability distribution and update this distribution as new data becomes available.贝叶斯优化算法是一种强大的工具，在机器学习、工程设计和计算实验等领域被广泛应用。
它是一种概率方法，通过根据先前观察到的数据做出知情决策来优化系统的参数。
其关键思想是将目标函数建模为概率分布，并随着新数据的不断更新而更新该分布。
One of the main advantages of Bayesian optimization is its ability to handle noisy or expensive objective functions. Unlike traditional optimization techniques, which require a large number of function evaluations, Bayesian optimization uses a probabilistic model to guide the search process efficiently. This makes it particularly useful in scenarios where each evaluation is time-consuming or costly.贝叶斯优化的主要优势之一是它能够处理嘈杂或昂贵的目标函数。
基于RSSI概率分布与贝叶斯估计的加权定位方法
基于RSSI概率分布与贝叶斯估计的加权定位方法
聂大惟;朱海;吴飞;韩学法
【期刊名称】《全球定位系统》
【年(卷),期】2022(47)2
【摘要】针对传统的基于测距的Wi-Fi定位技术未考虑接收的信号强度指示(RSSI)值的分布特性而造成室内定位效果欠佳的问题,提出了一种基于RSSI概率分布与贝叶斯估计的加权定位方法.该方法在研究RSSI的平稳性、分布特性的基础上,通过贝叶斯估计将先验的RSSI概率分布引入权重的计算,给异常值较低的权重,降低了环境噪声和外界不确定因素对定位精度的影响,并以权重最大的位置作为定位结果.实验结果表明:文中方法与三边定位、加权质心定位、权重校正的加权质心算法相比平均定位误差分别降低了45.4%、14.6%、8.2%,累积概率分布在50%内的误差分别降低了66.7%、42.1%、32.4%.
【总页数】8页(P52-59)
【作者】聂大惟;朱海;吴飞;韩学法
【作者单位】上海工程技术大学电子电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P228.49
【相关文献】
1.无线传感器网络中基于RSSI的加权DV-HOP定位方法
2.基于WIFI BSSID相似度和RSSI概率分布的定位算法
3.最强基站MAC地址匹配的RSSI加权室内定位
方法4.基于改进加权混合滤波的矿井RSSI定位方法5.基于加权调和平均的RSSI 定位算法在室内感知节点定位中的应用与研究
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一种基于离散粒子群优化的贝叶斯分类算法
一种基于离散粒子群优化的贝叶斯分类算法
连阳阳;任淑霞
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2014(000)004
【摘要】通过分析现有的贝叶斯分类算法属性过程中存在的问题,对属性选择实质进行研究和抽象,提出了基于离散粒子群的贝叶斯分类算法,使用离散粒子群优化搜索完成其属性选择过程.算法使用一个搜索过程完成属性子集的选择,有效地避免了属性选择过程中的主观因素,实验结果表明该算法能够搜索出更有“价值”的属性子集,有更高的分类精确度.
【总页数】2页(P66,71)
【作者】连阳阳;任淑霞
【作者单位】天津工业大学;天津工业大学
【正文语种】中文
【相关文献】
1.一种基于离散粒子群优化算法的高光谱图像端元提取方法 [J], 张兵;孙旭;高连如;杨丽娜
2.一种基于分布估计的离散粒子群优化算法 [J], 周雅兰;王甲海;印鉴
3.基于小生境离散粒子群优化的连续属性离散化算法 [J], 许磊;张凤鸣;靳小超
4.基于粒子群优化算法和离散小波变换的心电信号去噪算法 [J], 邓一凡
5.基于粒子群优化算法和离散小波变换的心电信号去噪算法 [J], 邓一凡
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国家级新区设立与土地利用效率——基于中国70个大中城市的实证研究
级新区设立对区域土地利用效率的作用效应及时空异质性ꎻ(３) 研究意义方面ꎬ本文的作用机制分
析有助于进一步明晰区域协调发展战略下国家级新区发展方向与土地集约高效利用的重要性ꎬ为
优化国家级新区空间布局与土地利用方式提供了经验证据ꎬ为推动国家级新区发展模式转型提供
发展实际进行以土地利用为核心的新区发展规划ꎬ并通过行政等级的“ 尺度跳跃” 和优惠政策叠加
进一步加大机制改革与资源配置力度ꎬ从而降低土地开发成本并拓展土地配置模式ꎮ 在创新政策
激励下ꎬ国家级新区通过吸引资金、人才、技术等要素集聚ꎬ加速原始创新资本积累ꎬ并通过创新创
业平台驱动企业进行创新生产ꎬ从而形成区域创新高地ꎮ 同时ꎬ由于创新要素的空间循环会产生知
应会存在时空异质性 [１２]１０７ ꎮ 对国家级新区而言ꎬ在时间维度上ꎬ随着改革日益深入ꎬ各类区位导向
性政策的实施广度呈规模性扩大ꎬ国家级新区的示范效应在时间上不断耗散ꎬ相对于其他区域所享
有的政策红利不断下降ꎬ对人才、资金、技术等生产要素的吸引力与建设前期相比也逐渐减弱ꎻ与此
同时ꎬ国家级新区及所在区域土地承载量趋于饱和ꎬ土地利用结构趋于稳定ꎬ政策对土地利用的边
了政策启示ꎮ
二、理论分析与研究假设
土地是国家级新区建设的物质载体ꎬ“ 从零开始” 的国家级新区建设在理论上会对区域土地利
用现状产生深刻影响ꎮ 一般而言ꎬ国家级新区在中央和地方“ 双重关照” 下畅通了人流、物流、资金
流、信息流等要素流动ꎬ优化了所在区域土地利用方式ꎬ进而能够促进土地利用效率提高 [１１]４４ ꎮ 具
的前提ꎬ也是吸引其他要素集聚的基础ꎮ 一方面ꎬ地方政府通过大规模出让工业用地和不饱和供应
多层并行决策融合的贝叶斯方法
多层并行决策融合的贝叶斯方法
柳会珍;杨位钦
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】1998(18)5
【摘要】研究多层并行决策融合系统的决策规则并探讨该决策规则的可行性。
方法利用贝叶斯（Ｂａｙｅｓ）最小风险准则给出各层融合单元的决策规则，选取不同的损失函数，讨论它们对系统性能的影响。
结果损失函数中虚警损失和漏检损失的比值不同导致整个系统的性能（虚警率和检测率）不同，与Ｎ－Ｐ准则相比较，贝叶斯方法能够充分利用先验知识和样本知识。
结论所给出的决策规则使系统性能更完善且该决策规则的门限容易计算，在处理决策融合的实际问题中有很大的灵活性。
【总页数】5页(P536-540)
【关键词】决策融合;贝叶斯方法;信息融合;并行结构;传感器
【作者】柳会珍;杨位钦
【作者单位】北京理工大学应用数学系;北京理工大学自动控制系
【正文语种】中文
【中图分类】TP212;O212.5
【相关文献】
1.融合并行投票决策树和半监督学习的鼠标轨迹识别方法 [J], 孟广婷;王红;刘海燕
2.并行决策融合模型与模糊融合方法研究 [J], 张安华;同淑荣
3.基于多层卷积特征的自适应决策融合目标跟踪算法 [J], 孙彦景; 石韫开; 云霄; 朱绪冉; 王赛楠
4.多层卷积特征融合的双波段决策级船舶识别 [J], 邱晓华;李敏;邓光芒;王利涛
5.配电云平台的决策级数据融合及其并行化 [J], 王可;赵瑞锋;李波;李世明
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贝叶斯优化算法在多目标优化问题中的应用
２１ ０ ２年 ３月
文 章 编 号 ：６ １７ ３ （０ ２ ０ —０ １０ １７ —３ ３ ２ １ ） １０ ４ —４
贝 叶斯 优 化 算 法 在 多 目标 优 化 问题 中的应 用
江 敏
２１１） ０ ４ ８ （ｔ 应 用 技 术 学 院 电 气 与 电 子 工 程 学 院 ， 海 － 海 上
摘 要 ： 贝叶斯优 化算 法是近 年 来在 进化 算 法领域 兴起 的一 种新 兴算 法 ， 用贝叶斯 网络概 率模 型来显 式地反 映 变量之 间 的依 赖 关 系及 可行 解 的分布 ， 更符合 实际 问题 的本质 ， 众 多领 域 获 在
得 应 用 。针 对 多 目标优 化 问题 ， Ｐ ｒ ｔ 化概 念 的基础 上 ， 在 ａｅｏ优 用非 占先排 序 及拥 挤 距 离的 方
ｕ ｅ ｎ ｉｌ ． ｏｄ ａ ｗｉ ｌｏ ｊｃｉｅｐｏ ｌ ，ｂ ｓｄｏ ａｅｏｏ ｔ ｌ ｙｃｎ ｅ ｔ Ｏ ｓ ｄｉ ｍａ ｙｆ ｄ Ｔ ｅ ｌ ｔ ｍｕｔ ｂｅ ｔ ｒ ｂ ｍｓ ａｅ ｎＰ ｒ ｔ ｐｉ ｉ ｏ ｃｐ ，Ｂ Ａ ｉ ｎ ｅ ｓ ｈ ｉ ｖ ｅ ｍａ ｔ ｓ
ＪＡＮＧ Ｉ Ｍ ｎ
（ ｃ ｏ ｌ ｆＥｌｃｒｃ ｌａ ｄ Ｅｌｃｒ ｎｉ ｎｇｎ ｅ ｉｇ，Ｓ ａ ｇ ａ ｎ ｔｔ ｅｏ ｃ ｎ ｏ ｙ， ｈ ｎ ｈ ｉ １ ８， ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｅ ｔｉａ ｎ ｅ ｔｏ ｃ Ｅ ｉｅ ｒｎ ｏ ｈ ｎ ｈ ｉＩ ｓｉ ｆＴｅ ｈ ｏｌｇ Ｓ ａ ｇ ａ ４１ Ｃｈｎ ） ｕｔ ２０
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂ ｙ ｓａ ｐ ｉ ｉａｉｎ Ａｌｏ ｉｈ ｓｒ ｃ ： ａ ｅ ｉｎ Ｏ ｔ ｚ ｔ ｇ ｒｔ ｍｓ （ Ａ） ａ ｅ ｎ ｗ ａ ａ ｉｍ ｓｆｒ ｅ ｏｕ ｉｎ ｒ ｏ ｕａ ｉｎ ｍ ｏ ＢＯ ｒ ｅ ｐ ｒ ｄｇ ｏ ｖ ｌｔｏ ａ ｙ ｃ ｍｐ ｔｔｏ ．
不确定环境下协同运输优化模型及其求解算法
｛ ， ｝当在站 点 ｉ ０１ 与 ＋１ 间选 择第 之
ｋ种交 通工 具 ， 值 为 Ｉ否则 ， 其 ； 其值 为 ０
ｒ
ｋ
＝
｛ ， ｝当在站点 由第 ｋ ０１ 种交通 工具换 装
到第 ｚ 种交 通工具 时 ， 值为 １ 反之 ， 其 ； 其值 为 ０
ｋ
并 定量 角 度 分 析 了多 式 联 运 系 统 的 合 理 组 织 模 式 。张得 志（ ０ ２ 对多 种 运输 方 式 的运 输 特性 ２０ ） 进行分 析后 ， 出 了多 种 运输 方 式 组 合 优化 模 型 ， 提 并基 于 虚 拟 网 络 的启 发 式 求 解 算 法 Ｊ 。贺 竹 磐
（ ０ ７ 对 时效性 物 流联 运方 式 选 择模 型 问题进 行 ２０ ）
ｃ
＋
表 示在站 点 ｉ 与 ＋１ 间选择 第 ｋ 交通 之 种
工具 的单位 运输 费用 ； 表 示选 择第 ｋ 交通 工具通 过站 点 与 ｉ 种 ＋ １ 问 的 运 输 时 间 ， 妨 设 其 为 三 角 模 糊 变 量 之 不
张得 志 ， 双艳 李 ｔ
（ ．中南大 学 交通运 输 工程 学院 ， 南 长 沙 ４ ０ ７ ；．中南林 业科技 大 学 物流 学院 ， 南 长 沙 ４ ０ ７ ） １ 湖 １０ ５ ２ 湖 １０ ４
３ 华 中科技 大学 管理 学院 ， ． 湖北 武汉 ４０７ ；． ３０４４ 威胜 集 团博 士后 工作 站 ， 南 长沙 ４００ ） 湖 １２５
＋
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ｋ 川
（ ） ￡ ＋（ ） … （ ） １’ 。２ ， ， ｋ ３ ］；
．
研 究 ， 设 计 了 遗 传 算 法 求 解 。 Ｓ ｕｈ ｏｔ 并 ｏｔｗ ｒ ｈ （ ０ ０ 对 国际多 式联 运 和 国 内 多式联 运 的货 运 网 ２０ ） 络设计 问题 进 行 了研 究 。Ｎ ｅａ 对 以运 输 成 本 ｉｒｔ 最小 确定公路 运输 及 公 铁 联 运 的 市场 范 围及 其影
四足机器人运动及稳定控制关键技术综述
四足机器人运动及稳定控制关键技术综述目录一、内容概览 (2)1. 四足机器人概述 (3)2. 研究背景与意义 (4)3. 研究现状和发展趋势 (5)二、四足机器人运动原理及结构 (7)1. 四足机器人运动原理 (8)1.1 动力学模型建立 (9)1.2 运动规划与控制策略 (10)2. 四足机器人结构组成 (11)2.1 主体结构 (13)2.2 关节与驱动系统 (14)2.3 感知与控制系统 (17)三、四足机器人运动控制关键技术 (19)1. 运动规划算法研究 (20)1.1 基于模型预测控制的运动规划算法 (21)1.2 基于优化算法的运动规划策略 (22)2. 稳定性控制策略研究 (23)2.1 静态稳定性控制策略 (25)2.2 动态稳定性控制策略 (26)3. 路径规划与轨迹跟踪控制技术研究 (27)3.1 路径规划算法研究 (28)3.2 轨迹跟踪控制策略设计 (29)四、四足机器人稳定控制实现方法 (31)1. 基于传感器反馈的稳定控制方法 (32)1.1 传感器类型与布局设计 (34)1.2 传感器数据采集与处理技术研究 (35)2. 基于优化算法的稳定控制方法应用探讨 (37)一、内容概览四足机器人运动机制：阐述四足机器人的基本运动模式，包括行走、奔跑、跳跃等，以及不同运动模式之间的转换机制。
稳定性分析：探讨四足机器人在运动过程中的稳定性问题，包括静态稳定性和动态稳定性，以及影响稳定性的因素。
运动控制关键技术：详细介绍四足机器人运动控制的关键技术，包括运动规划、轨迹跟踪、力控制等，以及这些技术在实现机器人稳定运动中的应用。
传感器与感知技术：介绍四足机器人运动及稳定控制中涉及的传感器与感知技术，包括惯性测量单元（IMU）、激光雷达、视觉传感器等，以及这些技术在机器人运动控制中的作用。
控制算法与策略：探讨四足机器人运动及稳定控制中常用的控制算法与策略，包括基于模型的控制、智能控制方法等，以及这些算法在实际应用中的效果。
基于机器学习算法的径流预测模型研究
基于机器学习算法的径流预测模型研究目录一、内容概览 (2)1. 研究背景 (2)2. 研究意义 (3)3. 研究目的与内容 (4)二、相关理论与技术 (5)1. 径流预测理论基础 (6)2. 机器学习算法概述 (8)3. 深度学习与神经网络 (9)4. 支持向量机与决策树 (10)5. 集成学习方法 (12)三、径流预测模型构建方法 (13)1. 数据预处理 (14)1.1 数据采集与整理 (15)1.2 特征提取与选择 (16)1.3 数据标准化与归一化 (17)2. 模型构建 (18)2.1 基于线性回归的径流预测模型 (19)2.2 基于多元线性回归的径流预测模型 (20)2.3 基于支持向量机的径流预测模型 (21)2.4 基于神经网络的径流预测模型 (22)2.5 基于集成学习的径流预测模型 (24)3. 模型训练与评估 (26)3.1 训练参数设置 (26)3.2 交叉验证策略 (28)3.3 模型性能评价指标 (29)四、实证分析与讨论 (30)1. 实证数据来源与处理 (31)2. 不同模型的预测效果对比 (32)3. 模型优缺点分析 (34)4. 改进方向探讨 (35)五、结论与展望 (37)1. 研究成果总结 (38)2. 存在问题与不足 (39)3. 后续研究方向展望 (40)一、内容概览本文围绕基于机器学习算法的径流预测模型展开研究，首先介绍了径流预测的重要性以及传统预测方法的局限性。
文章详细阐述了基于机器学习算法的径流预测模型的构建过程，包括数据预处理、特征选择、模型建立和模型评估等关键步骤。
在此基础上，文章通过实证分析验证了所提出模型的有效性和可行性，并对比分析了不同机器学习算法在径流预测中的性能优劣。
文章总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。
通过本文的研究，有望为径流预测提供一种新的思路和方法，为水资源管理提供科学依据。
1. 研究背景随着全球气候变化的影响日益加剧，径流预测作为水资源管理领域的重要课题，对于提高防洪减灾能力、保障人民生命财产安全具有重要意义。
基于粒子群蚁群算法求解多式联运中运输方式与运输路径集成优化问题
基于粒子群蚁群算法求解多式联运中运输方式与运输路径集成
优化问题
康凯;牛海姣;朱越杰;张维存
【期刊名称】《物流工程与管理》
【年(卷),期】2009(031)010
【摘要】多式联运中运输方式和运输路径选择直接影响到承运人和客户的利益.依据运输方式选择和运输路径优化的关系特点及运输路径和运输过程多样化的实际需求,提出运输方式选择和运输路径优化的集成模型,并根据问题特点,设计粒子群一蚁群双层优化算法对模型求解.该模型解决了运输网络多节点、多方式、多路径的集成优化问题,实验结果表明优于蚁群算法.
【总页数】5页(P61-65)
【作者】康凯;牛海姣;朱越杰;张维存
【作者单位】河北工业大学,管理学院,天津,300401;河北工业大学,管理学院,天津,300401;河北工业大学,管理学院,天津,300401;河北工业大学,管理学院,天
津,300401
【正文语种】中文
【中图分类】U116
【相关文献】
1.基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究 [J], 刘杰;何世伟;宋瑞;黎浩东
2.基于粒子群蚁群算法求解多式联运中运输方式与运输路径集成优化问题 [J], 康凯;牛海姣;朱越杰;张维存
3.基于蚁群算法的高原地区车辆运输路径优化问题 [J], 凌云翔;宋志远;张世海;马力
4.多式联运中运输方式与运输路径集成优化模型研究 [J], 康凯;牛海姣;朱越杰;张维存
5.基于多维权有向图的多式联运中运输方式的选择研究 [J], 范志强;庄佳芳
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多式联运路径优化模型与方法研究
多式联运路径优化模型与方法研究
佟璐; 聂磊; 付慧伶
【期刊名称】《《物流技术》》
【年(卷),期】2010(029)003
【摘要】考虑到多式联运路径的选择受到运输成本、运输时间、运输质量和服务水平等相关因素的影响,将多式联运的路径优化问题转化成为一个广义最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了适应运量变化情况下的多式联运路径优化数学模型,并选择蚁群算法对实际问题进行了求解验证。
【总页数】4页(P57-60)
【作者】佟璐; 聂磊; 付慧伶
【作者单位】北京交通大学交通运输学院北京 100044
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0
【相关文献】
1.多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究 [J], 张宏博;陈伟炯;闫明
2.长江干线集装箱多式联运路径优化模型研究 [J], 刘清;朱新建;周张颖;阳盈
3.多式联运路径优化模型与方法研究 [J], 佟璐; 聂磊; 付慧伶
4.长江经济带集装箱多式联运路径优化模型研究 [J], 李敏
5.带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究 [J], 杨楠
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一种朴素贝叶斯分类增量学习算法
一种朴素贝叶斯分类增量学习算法
罗福星;刘卫国
【期刊名称】《网络新媒体技术》
【年(卷),期】2008(029)006
【摘要】朴素贝叶斯(Naive Bayes.NB)分类方法是一种简单而有效的概率分类方法,但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷.传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已经学习过的样本,耗费大量时间.为此引入增量学习算法,算法在已有的分类器的基础上,自主选择学习新的文本来修正分类器.本文给出词频加权朴素贝叶斯分类增量学习算法思想及其具体算法,并对算法给予证明.通过算法分析可知,相比无增量学习的贝叶斯分类,本算法额外的空间复杂度与时间复杂度都在可接受范围.
【总页数】6页(P107-112)
【作者】罗福星;刘卫国
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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1.朴素贝叶斯分类器增量学习序列算法研究 [J], 姜卯生;王浩;姚宏亮
2.一种加权朴素贝叶斯分类增量学习模型 [J], 李金华;梁永全;吕芳芳
3.一种改进的LSTSVM增量学习算法 [J], 周水生;姚丹
4.一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法 [J], 保玉俊;周莉莉;段鹏
5.一种面向硬件木马检测的SVDD增量学习改进算法 [J], 李雄伟;魏延海;王晓晗;徐璐;孙萍
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多维贝叶斯网络分类器加速学习算法
多维贝叶斯网络分类器加速学习算法
傅顺开;李志强;Sein Minn
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2015(042)006
【摘要】作为概率图模型,无限制多维贝叶斯网络分类器(GMBNC)是贝叶斯网络(BN)应用在多维分类应用时的精简模型,只包含对预测有效的局部结构.为了获得GMBNC,传统方法是先学习全局BN;为了避免全局搜索,提出了仅执行局部搜索的结构学习算法DOS-GMBNC.该算法继承了之前提出的IPC-GMBNC算法的主体框架,基于进一步挖掘的结构拓扑信息来动态调整搜索次序,以避免执行无效用的计算.实验研究验证了DOS-GMBNC算法的效果和效率:(1)该算法输出的网络质量与IPC-GMBNC一致,优于经典的PC算法;(2)在一个包含100个节点的问题中,该算法相对于PC和IPC-GMBNC算法分别节省了近89％和45％的计算量.
【总页数】6页(P262-267)
【作者】傅顺开;李志强;Sein Minn
【作者单位】华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021;华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021;华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021
【正文语种】中文
【中图分类】TP181;TP391
【相关文献】
1.贝叶斯网络分类器近似学习算法 [J], 郝宇晨
2.多维贝叶斯网络分类器结构学习算法 [J], 傅顺开;Sein Minn;李志强
3.一般贝叶斯网络分类器及其学习算法 [J], Sein Minn;傅顺开;吕天依;蔡奕侨
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5.基于k阶依赖扩展的贝叶斯网络分类器集成学习算法 [J], 张剑飞;刘克会;杜晓昕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
贝叶斯最优化方法
贝叶斯最优化方法
贝叶斯最优化方法是一种基于贝叶斯定理的优化方法，它可以在不断观测数据的情况下，不断更新模型的参数，从而得到最优的结果。
这种方法在机器学习、数据挖掘、信号处理等领域中得到了广泛的应用。
贝叶斯最优化方法的核心思想是将参数看作随机变量，通过观测数据来更新参数的先验分布，从而得到后验分布。
在这个过程中，我们需要定义一个目标函数，用来衡量模型的好坏。
然后，我们可以使用贝叶斯公式来计算后验分布，进而得到最优的参数值。
贝叶斯最优化方法的优点在于它可以处理不确定性和噪声，而且可以在不断观测数据的情况下不断更新模型，从而得到更加准确的结果。
此外，它还可以处理高维数据和非线性问题，因此在实际应用中具有广泛的适用性。
然而，贝叶斯最优化方法也存在一些挑战和限制。
首先，它需要定义先验分布，这对于一些问题来说可能比较困难。
其次，计算后验分布需要进行积分，这在高维空间中可能会变得非常困难。
此外，贝叶斯最优化方法还需要进行大量的计算，因此在实际应用中需要考虑计算效率的问题。
贝叶斯最优化方法是一种非常有用的优化方法，它可以在不断观测数据的情况下不断更新模型，从而得到最优的结果。
虽然它存在一
些挑战和限制，但在实际应用中仍然具有广泛的适用性。
多式联运中运输方式与运输路径集成优化模型研究
随着我 国经济的发展 ， 物流基 础设 施的不 断完善 ， 合运 综 输体系逐步健全 ， 多式联运 由于其时效性成 为物 流运输体系竞
提出了多式联运下 的路径 最短 时间模 型 ； 孙华灿 等人 考虑 合理 的换装次数和运输方式序列 ， 研究了综合运输 网络的路径
协的最佳方式 ， 而运输方式选择和运输 路径优化在流通中 占有
重要的地位 ， 已成为本领域研究的焦点 问题之 一。多式联运 中
运 输 方 式 选 择 和运 输 路 径 优 化 相 互 关 联 、 为 影 响 ， 从 运 输 互 并
第２ ７卷 第 ５期
Ａｐ ｌｃ ｔ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ａｉ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔｒ ｏ
Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ５ １２ ． Ｍａ ２ ０ ｙ ０１
多式联 运 中运 输 方 式 与运 输 路 径 集 成 优 化 模 型 研 究 冰
ＫＡ ｉ Ｉ ｌ ｉｏ，Ｚ ｕ － ｅ ＨＡＮＧ Ｗｅ—ｕ ＮＧ Ｋａ ，Ｎ Ｕ Ｈａ—ａ ｊ ＨＵ Ｙ ｅｊ ，Ｚ ｉ ｉｃ ｎ
（ｃｏｌｆＭａａ ｅ ｅｔ ｅｅ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ Ｔｃｎｌ ｙ ｉｎｎ３０ ０ ，Ｃ ｉａ Ｓｈｏ ｏ ｎ ｇｍ ｎ，Ｈ ｂｉ ｎｖ ｓｙｆ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｔａｆ ０ ４ １ ｈｎ ） ｅ ｉ ｏ ｉ
关 键 词 ： 多 式联 运 ；运 输 方 式 ；运 输 路 径 ； 集 成 优 化
中图分类号 ：Ｕ １． ｌ６ ２
文 献标志码 ：Ａ
文章编 号 ：１０ —６ ５ ２ １ ） ５ １７ —４ ０ １ ３ ９ （０ ０ ０ ・ ６ ２ ０
ｄｉ１ 。９ ９ ｊｉ ｎ １０ —６ ５ ２ １ ．５ ０ ７ ｏ：０ ３ ６ ／． ｓ． ０ １ ９ ．０ ０ ０ ． １ ｓ ３
γ—凸规划的极大熵方法
γ—凸规划的极大熵方法
刘国志;岑霞
【期刊名称】《石油化工高等学校学报》
【年(卷),期】1998(011)003
【摘要】利用γ－次微分和γ－凸性的概念，给出了一类γ－凸规划极大熵方法的几个结果：（１）如果ｘ是γ－凸规划的严格局部最优解，那么ｘ也是它的唯一最优解；（２）设ｘｐ是问题ｍｉｎｆ（ｘ），ｘ∈Ωｐ△（ｘ）ｇｐ（ｘ）≤０）的严格局部有限最优解，ｘ是问题ｍｉｆｆ（ｘ），ｘ∈Ω＝（ｘ│ｇｉ（ｘ）≤０，ｉ＝１，．．．，ｍ）的严格局部有限最优解，如果ｘ∈ｂｄΩ，那么ｇｐ（ｘｐ）＝０；（３），设ｘ∈ｂｄΩ如果ｘｐ和ｘ同（
【总页数】4页(P69-71,78)
【作者】刘国志;岑霞
【作者单位】抚顺石油学院基础课教学部;抚顺石油学院基础课教学部
【正文语种】中文
【中图分类】O221.1
【相关文献】
1.一种基于极大熵准则DEA的区域科技投入效率评价方法:以广东专业镇为例 [J], 李牧南;梁欣谊;熊俊霞
2.凸规划的极大熵函数序列及其收敛性 [J], 陈业华;陈振龙
3.一般约束凸规划极大熵方法的收敛性 [J], 王云诚;张立卫
4.多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究 [J], 张宏博;陈伟
炯;闫明
5.地震时间序列的周期图分析方法和极大熵谱分析方法 [J], 彭美煊;彭浩
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贝叶斯最大熵地统计方法研究与应用进展
贝叶斯最大熵地统计方法研究与应用进展杨勇;张若兮【摘要】以克里格估算为基础的插值和随机模拟为代表的经典地统计方法是目前研究地理属性空间分布的主要方法,但仍存在精度不高及不能有效利用其他有价值信息的缺陷.近年来贝叶斯最大熵地统计方法在国外逐渐流行,该方法能够在有效利用多源数据的基础上,提高空间分布研究精度,是一种新的非线性方法.本文详细阐述了贝叶斯最大熵方法的数据内容、实施步骤、一般算法及计算结果,并介绍了该方法的应用情况,最后对该方法的优点和不足作出了评价.【期刊名称】《土壤》【年(卷),期】2014(046)003【总页数】5页(P402-406)【关键词】贝叶斯最大熵;地统计;软数据;空间分布【作者】杨勇;张若兮【作者单位】华中农业大学资源与环境学院,农业部长江中下游耕地保育重点实验室,武汉430070;华中农业大学资源与环境学院,农业部长江中下游耕地保育重点实验室,武汉430070【正文语种】中文【中图分类】S15土壤连续属性(如土壤中养分含量，污染性重金属含量等)的空间分布特征和定量分布信息是进行土壤质量评价和区域环境综合评估的基础，精准农业战略的实施和各种区域生态评价都需要更详细更精确的土壤属性信息作为依据。
因此，土壤属性空间预测一直是土壤学研究的热点问题，以克里格为代表的经典地统计学是目前应用于土壤属性空间预测上的常用方法，但其本身存在一定的缺陷。
本文将介绍贝叶斯最大熵地统计方法，包括其原理，算法流程及应用状况，以期提供一种地理属性空间预测的新途径。
1 经典地统计方法及其缺陷1.1 经典地统计方法经典地统计方法是目前研究地理属性空间分布的主要方法，包括各种以克里格估算为基础的插值和随机模拟方法。
克里格插值方法主要是通过对未测点周围一定范围内的已测点的属性值进行线性组合得到一个线性无偏最优估计值，随机模拟则可产生一系列模拟实现来代表变量空间分布不同的可能性，有些随机模拟方法如序列指示模拟(SIS)也可以从大量模拟实现中计算各个离散范畴和变量超越某一阈值的概率，定量表达变量空间分布的不确定性，还可以统计出变量在多个点同时超越某一阈值的概率。
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ＴＨＥＢＡＹＥＳＩＡＮＭＡＸＩＭＵＮＥＮＴＲＯＰＹＷＥＩＧＨＴＳＥＬＦＬＥＡＲＮＩＮＧ ＭＥＴＨＯＤ ＩＮＴＨＥＭＵＬＴＩＭＯＤＡＬＴＲＡＮＳＰＯＲＴＰＡＴＨ ＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＭＯＤＥＬ
ＺｈａｎｇＨｏｎｇｂｏ１ ＣｈｅｎＷｅｉｊｉｏｎｇ１ ＹａｎＭｉｎｇ２
１（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＬｏｇｉｓｔｉｃｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｉｓｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３０６，Ｃｈｉｎａ） ２（ＬｏｇｉｓｔｉｃｓＣｏｌｌｅｇｅ，ＢｅｉｊｉｎｇＷｕｚｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０１１４９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔｐａｔｈｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｔｈｅｗｅｉｇｈｔａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｉｓａｃｏｍｐｌｅｘｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ． Ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｗｅｉｇｈｔｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｗｈｉｃｈ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙ ａｎｄ ｏｂｊｅｃｔｉｖｉｔｙ．Ｉｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅａｓｓｉｇｎｍｅｎｔｗａｓｄｏｎｅ，ａｎｄｔｈｅｎｓｅｌｆｌｅａｒｎｉｎｇｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｂｙｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆ Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙｃｒｉｔｅｒｉｏｎ．Ｔｈｅｔａｒｇｅｔａｔｔｒｉｂｕｔｅｓａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｗｅｒｅｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｂｙ Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄｔｈｅｗｅｉｇｈｔｗａｓｓｅｌｆｌｅａｒｎｅｄｔｏｏｕｔｐｕｔｔｈｅｗｅｉｇｈｔｏｆｅａｃｈｔａｒｇｅｔｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ．Ｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｊｕｄｇｍｅｎｔｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｆａｃｔｏｒｓ ｔｈｒｏｕｇｈｓｅｌｆｌｅａｒｎｉｎｇ．Ｉｔｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓｔｅｃｈｎｉｃａｌｓｕｐｐｏｒｔｆｏｒｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｉｎｍｕｌｔｉｍｏｄａｌｔｒａｎｓｐｏｒｔ．
摘 要 在多式联运路径优化模型中，权重赋值是复杂的多目标决策问题。提出一种主客观相结合的综合权 重确定方法，先进行主观赋值，再结合贝叶斯网络和极大熵准则进行自学习。通过贝叶斯网络将各目标属性及影 响因素相关联，再结合极大熵准则对权重进行自学习来输出各目标权重。通过该方法得到的权重结合了主观判 定并通过自学习来减少人为因素偏差，提高了权重的客观准确性，为多式联运中的多目标决策提供技术支持。 关键词 贝叶斯网络 极大熵准则 自学习 权重 中图分类号 ＴＰ３９３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１８．１０．００６
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ Ｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙｃｒｉｔｅｒｉｏｎ Ｓｅｌｆｌｅａｒｎｉｎｇ Ｗｅｉｇｈｔ
０ 引 言
权重确定的方法分为主观权重和客观权重两个方 面。主要的主观权重方法有 ＡＨＰ法［１］、ＢＷＭ［２］，Ｇ１［３］ 法等，以上方法在确定权重值时主要通过专家经验判 断所得，受人为因素影响较大，主要依据目标本身的重 要程度来确定量化值。主要的客观权重方法有熵权 法［４］、基尼系 数 赋 权 法［５］等，其 权 重 值 主 要 依 据 确 权 目标的某一具体表现来进行量化计算的，权重的确定
第 ３５卷第 １０期 ２０１８年 １０月
计算机应用与软件 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ３５ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ．２０１８
多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究
张宏博１ 陈伟炯１ 闫 明２
１（上海海事大学物流科学与工程研究院 上海 ２０１３０６） ２（北京物资学院物流学院 北京 １０１１４９）
２９
多目标模型。提出的以生态环境等为目标的多目标模 型［９］等。在这些研究所构建的路径求解模型中权重的 赋值直接影响到优化结果的合理性。
在本文的研究中提出一种主客观相结合的权重确 定方法，并 且 通 过 自 学 习 进 一 步 提 高 其 客 观 准 确 性。 首先通过对目标进行 ＡＨＰ法主观赋权并根据权重区 间估计模型得到权重范围，然后通过构建贝叶斯网络 和极大熵准则对所得到的主观权重进行自学习，以期 得到更加准确的目标权重。而且，采用贝叶斯网络进 行构造充分结合了路径优化模型中子目标受多层因素 影响的特点，使得到的权重更加客观符合实际。
受表现的数 值 影 响，会 随 着 评 价 对 象 的 变 化 而 变 化。 传统的权重确定方法并不能完全满足实际需要，从近 几年的研究可以看出，主客观权重的组合权重确定方 法逐渐增多，比如熵权法与德尔菲法的结合［６］，熵权法 与 ＡＨＰ发的结合［７］等，它们通过两种方法的结合对传 统方法进行了改进，但组合权重的研究仍需要进一步 加深。
１ 基 于 贝 叶 斯 网 络 和 极 大 熵 准 则 的 权 重自学习
１．１ 贝叶斯网络构建
对于多式联运路径优化这种需要构建多目标优化 模型的问题，由于其总目标、子目标以及各子目标影响 因素相互关联，可以通过构建贝叶斯网络来表达其多 层次、多属性的特点，贝叶斯网络能够反映该目标优化 问题求解过程中的因果关系［１０］。图 １为一个基本的 多层次、多属性、多目标决策问题的贝叶斯网络图。
随着多式联运活动的不断加强，研究也不断加深。 研究早期国外的学者就已经通过构建多目标模型来进 行路径优化，如 文 献 ［８］构 建 的 人 群 风 险 等 为 目 标 的
收稿日期：２０１８－０４－０２。张宏博，硕士，主研领域：供应链风险控制。陈伟炯，教授。闫明，硕士。
第 １期 张宏博等：多式联运路径优化模型中的贝叶斯极大熵权重自学习方法研究