基于改进的蚁群算法求解单点交叉口信号配时优化问题

蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化、通用型的随机优化算法,能够较好解决交通信号配时优化问题.由于交通信号分配不合理容易引发交通拥堵,基于传统的单点交叉口交通信号配时优化问题提出了改进的蚁群算法,即针对交通具有较强的实时性和动态性的特点,在蚁群算法更新的全局信息素中引入一个随着交叉口拥挤程度不同而变化的函数,并且在信息素变化量中引入一个交叉口通行能力权系数,从而提高算法对交通实时动态性的把控能力.通过实验仿真结果表明,该改进的蚁群算法优于传统的单点交叉口信号配时方法,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一种可行有效的新方法.     

被遗忘权的制度缺失、发展困境与中国构建路径

数据时代面临的个人信息受到侵害、个人隐私泄露、算法歧视等一系列重大问题,应将以保护信息主体权利为目的的被遗忘权确立下来。欧美被遗忘权在隐私与自由之间存在的冲突背后所体现的是被遗忘权对于各国需求的重要性,我国现有法律制度中规定的删除权与欧盟所确立的被遗忘权是不能等同的。现行被遗忘权面临着调整对象的设定缺陷、权利内容的设定偏差、责任主体的设定不足三方面的发展困境。学者热议与实践需求在一定程度上表明我国应当引入被遗忘权,并应从调整对象的优化构建、权利内容的改造构建、责任承担的明确构建搭建起中国的路径选择,以解决网络信息社会的发展带给我们的新挑战。     

阿列克西主体权衡公式：自动驾驶道德算法的框架构建

自动驾驶汽车技术的核心是算法,面对传统社会的道德争议难题,应该引入道德算法作为解决措施,但是在引入过程中需要逐步完善权衡法则以及具体框架。阿列克西权衡法则的应用,需要明确其追求的是帕累托最优的效率目标,而非卡尔多-希克斯效率目标,要尽可能实现社会整体利益最大化,并且确定条件式优先关系用于处理具体争端,落实适当性原则、必要性原则及狭义上的比例原则。道德算法中的主体权衡公式,应该结合人工智能的技术背景加以改造,在具体参数的选取解读上,结合道德算法面对的实际情况,对实体损害程度、权益抽象重要程度及认知确定性的重要性进行分析,以确定其参数内涵。     

长江经济带水足迹字典序优化配置研究

针对长江经济带日益突出的人水矛盾,基于水足迹理论,构建基于人口数量的流域水足迹字典序优化配置模型,并提出水资源承载力的平衡指数模型,综合辨识人口结构对长江经济带水足迹字典序优化配置的作用机制。研究表明：人口总量对水足迹字典序优化配置具有显著的正向影响,人类活动强度是影响区域水资源承载力的平衡指数的关键要素;基于人口数量的流域水足迹字典序优化配置方案具有显著的城乡二元结构特征,本质上反映了城乡基础设施及产业结构的空间差异状态。该配置方案还具有人口就业结构特征,本质上反映了产业用水效率的空间差异状态。     

一类新的广义变分包含系统及其迭代算法

在Banach空间中介绍了一类新的广义变分包含系统.利用松弛增生映象及预解算子,证明了该广义变分包含系统解的存在性和唯一性,同时也建立了收敛于该唯一解的迭代算法,并给出相应的迭代收敛定理.     

基于改进蚁群算法的商业银行信用风险评估方法

对原蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,并首次将蚁群算法应用于商业银行的信用风险评估问题,取得满意的结果。通过将计算结果与回归分类算法、判别分析和遗传规则进行比较,表明应用该算法解决商业信用风险问题更加有效。     

基于信息融合的多层次多因素客户洗钱风险综合评估研究

有效的客户洗钱风险评估体系是金融机构全面落实风险为本监管思想、合理利用反洗钱监管资源、有效打击洗钱行为的基础.文章选取金融机构中企业客户的多项核心交易属性作为信息源,借助专家评估系统和新型聚类离群点算法对信息源进行洗钱风险分析与量化,以量化结果为证据源,建立了基于D-S证据理论的客户洗钱风险综合评估模型.通过采用某省企业的外汇交易数据对本模型进行了实证检验,研究结果表明该模型能够较为全面、准确的评估客户的综合洗钱风险.     

基于混合蛙跳算法的雷达组网优化部署研究

针对雷达组网优化部署问题多、领域广、难度大的特点,在分析雷达组网部署原则并对其量化的基础上,建立了优化部署的数学模型.利用蛙跳算法全局搜索、收敛速度快和避免局部极优的特性,给出了求解数学模型的具体步骤.最后通过计算机仿真实验证明了模型和算法的有效性.