Discrete No-Fit Polygon,A Simple Structure for the 2-D Irregular Packing Problem

提出了一个用于求解二维不规则排样问题的离散临界多边形模型.burkE等人的blf算法是求解排样问题的一种有效算法,但其算法对一些特殊实例会产生非法的解.为了解决这个问题,提出了一种基于离散临界多边形模型,并对其正确性作了严格证明.新模型是只含有点和区间的简单模型,在大大降低原问题几何复杂性的同时,也使许多启发式策略可以更容易地求解该问题.计算结果表明,基于离散临界多边型模型的排样算法是很有效的.This paper presents a model based on discrete no-fit polygon for the two-dimensional irregular packing problem.Burke et al.have presented an effective BLF algorithm to solve the irregular packing problem, however, their algorithm might generate invalid results for some special cases.To solve this problem, a model based on discrete no-fit polygon is proposed, and its correctness has been strictly proved.Only points and intervals are only considered by this model, which greatly decreases the geometry complexity of the original problem and makes the problem easily solved by many heuristic strategies.Computational results show that the algorithm based on discrete no-fit polygon model is very efficient.国家自然科学基金No.60773126;福建省自然科学基金No.A07100234;厦门大学985二期信息科技基金No.0000-X07204;厦门大学院士启动基金No.X01109---

A Hybrid Simulated Annealing Algorithm for the Three-Dimensional Packing Problem

提出了一个高效求解三维装箱问题(THrEE dIMEnSIOnAl COnTAInEr lOAdIng PrOblEM 3d-ClP)的混合模拟退火算法.三维装箱问题要求装载给定箱子集合的一个子集到容器中,使得被装载的箱子总体积最大.文中介绍的混合模拟退火算法基于三个重要算法:(1)复合块生成算法,与传统算法不同的是文中提出的复合块不只包含单一种类的箱子,而是可以在一定的限制条件下包含任意种类的箱子.(2)基础启发式算法,该算法基于块装载,可以按照指定装载序列生成放置方案.(3)模拟退火算法,以复合块生成和基础启发式算法为基础,将装载序列作为可行放置方案的编码,在编码空间中采用模拟退火算法进行搜索以寻找问题的近似最优解.文中采用1500个弱异构和强异构的装箱问题数据对算法进行测试.实验结果表明,混合模拟退火算法的填充率超过了目前已知的优秀算法.This paper presents an efficient hybrid simulated annealing algorithm for three dimensional container loading problem (3D-CLP).The 3D-CLP is the problem of loading a subset of a given set of rectangular boxes into a rectangular container so that the stowed volume is maximized.The algorithm introduced in this paper is based on three important algorithms.First,complex block generating,complex block can contain any number boxes of different types,which differs from the traditional algorithm.Second,basic heuristic,which is a new construction heuristic algorithm used to generate a feasible packing solution from a packing sequence.Third,simulated annealing algorithm,based on the complex block and basic heuristic,it encodes a feasible packing solution as a packing sequence,and searches in the encoding space to find an approximated optimal solution.1500 benchmark instances with weakly and strongly heterogeneous boxes are considered in this paper.The computational results show that the volume utilization of hybrid algorithm outperforms current excellent algorithms for the considered problem

平行模糊控制：虚实互动、相互增强的自学习控制方法

模糊控制具有可解释性和容易实现等优点，但是自学习能力较弱，难以有效利用控制过程中积累的大数据。平行控制是一种新型智能控制方法，能有效利用互联网和大数据，实现虚实互动、相互增强的智能控制。新方法将模糊控制与平行控制相互结合，提出了平行模糊控制的定义和框架，并对其可能的应用进行了探讨。平行模糊控制有可能扩展模糊控制的发展方向，也可能成为平行控制的一个新思路，在保证可解释与可信自动控制的基础上，有效利用大数据和基于数据驱动的一些机器学习算法实现自学习的控制

基于AlphaZero的地铁列车大量速度曲线自动生成算法

在以往的地铁列车自动驾驶研究中，驾驶数据通常通过仿真生成单条运行曲线、对人工驾驶数据进行采样得到，不但实现方式比较复杂，而且效率较低、通用性不强。受AlphaZero系统启发，创新性地提出了人工生成虚拟地铁运行数据的思想。首先，根据一种五段式地铁列车速度曲线的运行方法，实现了虚拟数据的计算；然后，结合人类专家的经验设置牵引制动的区间分级、实际运行速度的分级、车站间距及变速距离分级等实际参数，缩小曲线数据范围，使其合理化；最后，通过Python编程得到大量数据，保存为数据集，绘制地铁列车运行时间频次分布图。通过观测发现，该虚拟数据覆盖各种运行时间，比传统数据更有利于地铁列车智能驾驶算法的研究

面向可解释性人工智能与大数据的模糊系统发展展望

模糊系统作为一种万能逼近器具有很强的可解释性，已被广泛应用在各个领域。尽管目前模糊系统的理论研究不够成熟，仍然存在诸如规则太多、优化困难、维度诅咒等问题，难以处理高维大数据。尽管深度神经网络取得了突出进展，能很好处理图像和语音等大数据，但其可解释性不好，难以用于安全相关的重要场合。因此，非常有必要研究一种基于模糊系统的可解释性强的人工智能算法。结合深度神经网络和模糊系统两者的优点，研究深度模糊系统及其算法，将有可能解决高维大数据问题。主要对模糊系统的发展历程与研究进展分别进行详细阐述，并根据其现有的问题指出其未来的发展方向，对进一步的研究问题进行展望

A Combinational Heuristic Algorithm for the Three-Dimensional Packing Problem

通过组合拟人启发式和模拟退火算法,提出了三维装箱问题的组合启发式算法.拟人启发式算法的主要思想来源于日常砌墙中的策略.利用找点法以及水平和垂直参考线规则来控制装填过程.用模拟退火算法改进拟人启发式.经过一些数据的测试,实验结果表明,该算法能够同文献中的优秀算法竞争.By combining the personification heuristics and simulated annealing,a combinational heuristic algorithm for the three-dimensional packing problem is presented.This personification heuristic algorithm is inspired by the strategy of building wall in the daily life.The point-finding way and the rules of horizontal and vertical reference line are developed to control the packing process.Simulated annealing algorithm is further used to improve the personification heuristics.Computational results on benchmark instances show that this algorithm can compete with excellent heuristics from the literature.Supported by the Academician Start-Up Fund of China under Grant No.X01109(厦门大学院士启动基金);; the 985 Information Technology Fund of China under Grant No.0000-X07204(985信息科技平台资助

手性β-内酰胺为模板的大环内酯合成法研究

国家自然科学基金!（29772028

基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统研究

基于国内外地铁列车驾驶技术的发展现状，阐述了地铁列车智能驾驶发展及研究的必要性。针对当前无人驾驶采用的机器学习算法可解释性差的缺陷，引入模糊系统，提出了基于人机混合智能的地铁列车无人驾驶系统，以两种方式实现人机混合智能。探索了结合认知系统的地铁列车无人驾驶系统，为实现真正意义上的强人工智能地铁列车无人驾驶系统提供了一种面向未来的解决方案

基于改进遗传算法与支持度的模糊系统优化建模方法

模糊系统是一种可解释性强的人工智能方法，经典Wang-Mendel（WM）方法因能从数据中自动获取模糊规则，而成为一种重要的智能建模方法。但是该方法存在规则数目较多、精度不高等不足，且目前的改进方法普遍存在计算复杂、效率低等问题。为此，提出一种改进遗传算法与基于支持度的规则约简相结合的模糊系统优化建模新方法——遗传模糊系统（GFS），通过优化模糊系统的结构及隶属函数参数，由目标函数的不同组合构成GFS1、GFS2与GFS3这3种模型的具体实现算法。在标准及加噪的电能输出数据集上进行模糊建模试验，其结果表明：GFSi(i=1,2,3)模型预测精度高于WM方法且规则数更少；其抗噪能力显著优于径向基函数神经网络、反向传播神经网络；GFS3 的适应度函数评估效果最佳，因此其性能最优。提出的方法在充分发挥模糊系统可解释性、鲁棒性强优势的同时保障了预测精度，是一种很有潜力的人工智能算法

A modified genetic programming for behavior scoring problem

Conference Name:IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining. Conference Address: Honolulu, HI. Time:APR 01-05, 2007.Behavior scoring is an important part of risk management in financial institutions, which is used to help financial institutions make better decisions in managing existing customers by forecasting their future credit performance. In this paper, a modified genetic programming (MGP) is introduced to solve the behavior scoring problems. A real fife credit data set in a Chinese commercial bank is selected as the experimental data to demonstrate the classification accuracy of this method. MGP is compared with back-propagation neural network (BPN), and another GP that uses normalized inputs (NGP), the experimental results show that the MGP has slight better classification accuracy rate than NGP, and outperforms BPN in dealing with behavior scoring problems because of less historical samples of credit data in Chinese commercial banks