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本文提出了一种基于深度强化学习的周期性自适应订单释放机制，用于解决制造规划与控制中的提前期综合征和动态环境适应问题。通过在多产品、两阶段流水车间的模拟环境中，将强化学习算法与传统的反向无限加载（BIL）方法进行对比，验证了该方法在降低库存持有成本、减少缺货成本、提升交付稳定性及缩短车间流程时间方面的优越性。研究结合演员-评论家架构、经验回放与分叉探索等技术，实现了对复杂生产系统状态的有效学习与决策优化，为运筹学中的动态调度问题提供了新的智能化解决方案。

本文介绍了贝叶斯多目标优化中的用户偏好建模方法，提出并详细阐述了预期加权超体积改进（EWHI）准则。该准则通过引入用户定义的权重函数，将优化过程引导至帕累托前沿的偏好区域，提升搜索效率。文章从理论推导、数值计算到实验验证全面分析了EWHI的构建与应用，并通过双目标BNH问题展示了其有效性。此外，还推导了基于顺序蒙特卡罗采样的EWHI估计值的近似方差，提供了算法稳定性评估手段。最后讨论了权重函数设计、样本大小选择等未来研究方向。

本文探讨了非负耦合矩阵张量分解与贝叶斯多目标优化中的用户偏好两大关键技术。在非负耦合矩阵张量分解方面，提出基于贪心坐标下降（GCD）的高效算法，显著提升了计算效率，并有效挖掘数据中的时空模式；在多目标优化方面，引入考虑用户偏好的期望加权超体积改进（EWHI）准则，通过重要性采样近似方法实现个性化优化策略。两种方法在智慧城市、工程设计等领域具有广泛应用前景，未来可进一步拓展至更复杂的场景与大规模问题。

本文探讨了多领域数据挖掘的前沿技术，涵盖免疫学与智慧城市两个方向。在免疫研究方面，通过隐马尔可夫模型和贝叶斯聚类分析B细胞亚群的相关性，揭示不同年龄段患者的免疫网络特征及其老化影响；在智慧城市领域，提出非负耦合矩阵张量分解（CMTF）模型，结合贪婪坐标下降（GCD）算法高效挖掘用户时空活动模式，助力城市规划与交通管理。文章展示了跨学科数据挖掘的技术创新与应用前景。

本文基于B细胞数量数据，采用隐马尔可夫模型（HMM）对5954名患者的免疫系统状态进行无监督贝叶斯聚类分析，揭示了免疫系统随年龄演变的动态特征。研究识别出四个和五个隐藏状态的聚类模型，发现B细胞亚群均值随年龄增长呈下降趋势，并识别出一类具有异常高CD27表达的老年患者群体。通过相关性网络与方差分析，进一步揭示了不同免疫状态下B细胞亚群间相互作用的变化。结果为理解免疫衰老机制、医学诊断及疫苗研发提供了数据驱动的理论支持。

本文介绍了一种基于独立子空间分析（ISA）的稀疏特征提取模型，旨在实现高效的图像特征表示与对象分类。该模型通过S层滤波器学习和C层非线性池化操作（L2-池化与最大池化），模拟视觉皮层的简单细胞与复杂细胞响应，获得相位和位置不变性。实验在CalTech101数据集上验证了模型性能，结果显示ISA模型在多类对象分类任务中优于多种现有无监督模型，具备高准确率、良好降维能力及参数自适应潜力，为仿生视觉特征学习提供了有效途径。

本文探讨了两种基于机器学习的模型在不同领域的应用：电力系统线路故障识别与基于独立子空间分析的稀疏特征提取。前者利用母线电压相角数据，结合傅里叶变换和分类算法（如逻辑回归与随机森林），实现对单条或多条线路故障的高精度识别；后者提出一种受生物视觉皮层启发的无监督分层模型，通过独立子空间分析和非线性池化操作提升图像特征表示能力。文章对比了两者的应用场景、方法优势与局限，并展望了参数优化、缺失数据处理及多模型融合等未来发展方向。

本文探讨了深度学习在两个截然不同领域的应用：时尚产品推荐与电力系统线路故障识别。在时尚推荐方面，采用迁移学习和BN-Inception模型进行特征提取，并结合k-NN实现基于图像的相似性推荐；在电力系统方面，提出一种完全数据驱动的方法，利用PMU测量的电压相量角度，通过机器学习算法实现对单条或多条线路故障的准确识别。两种方法均展现了良好的性能与扩展性，具有较高的实用价值和研究意义。

本文探讨了智能算法在护士排班与时尚产品推荐两个领域的应用。在护士排班问题中，遗传算法相比值函数近似法在平均性能、稳定性和计算效率上表现更优；结合前瞻策略的GA-Lookahead方法在完整问题求解中显著优于ADP-CP方法。在时尚推荐方面，提出基于CNN与k-NN的两阶段深度学习框架，仅依赖图像数据实现风格相似推荐，有效解决冷启动问题。实验表明BN-Inception分类准确率优于AlexNet，系统具备良好应用前景。整体展示了智能算法在不同场景下的高效性与通用价值。

本文提出一种结合遗传算法（GA）与前瞻策略的混合算法，用于解决多阶段护士排班问题（NRP）。针对传统近似动态规划（ADP）在处理大规模问题时计算时间过长的问题，该方法利用GA在每个阶段生成高质量解集，并通过前瞻模拟评估解对后续阶段的影响，从而在保证解质量的同时提升效率。实验基于第二届国际护士排班竞赛（INRC-II）实例，结果表明该混合算法在不同规模问题上均优于传统的值函数近似方法，尤其在8周长周期和大规模护士数量场景下表现出更优的稳定性与计算效率。

本文研究了基于N-Gram表示的Web服务描述分类方法，比较了字母n-元组、单词n-元组和BOW三种数据表示方式在不同加权方案（布尔、TF、TF-IDF）和分类算法（SMO、决策树、朴素贝叶斯）下的性能表现。实验在ASSAM、TC3和TC4三个WSDL数据集上进行，结果表明操作和类型特征对分类至关重要，SMO分类器结合TF-IDF加权在多数情况下表现最佳，而字母三元组作为语言独立表示也展现出良好效果。文章还提出了实际应用建议及未来研究方向，如加权方案优化、新型表示方法探索与多模态融合等。

本文探讨了机器学习在截尾需求预测与Web服务描述分类中的应用。在截尾需求预测中，针对零售数据中大量零销售的问题，采用分类-回归组合方法与集成学习，显著提升了预测精度，尤其在考虑数据截尾的模型中表现更优。在Web服务分类中，通过分析WSDL文档的类型、消息和操作部分，比较不同n-元表示与加权方案对分类效果的影响，实验表明单词二元组结合TF-IDF与SVM可取得最佳准确率。研究为零售商优化定价与库存管理提供了有效工具，也为Web服务的自动发现与组合提供了可行的技术路径。未来可进一步融合更多外部数据与先进算法以提

本文探讨了黑色素瘤基因表达数据中的变量选择与异常值检测方法，以及机器学习在零售截尾需求预测中的应用。在生物医学领域，通过弹性网络和DegreeCox等降维技术进行变量筛选，并利用鞅残差与秩乘积检验识别稳定异常值，有效提升了模型的解释力与鲁棒性。在零售领域，针对大量零销售观测导致的需求截尾问题，构建考虑截尾机制的集成预测模型，显著提高了预测准确性。研究展示了这些方法在高维生物数据解析和实际商业预测中的重要价值，并展望了其在更多领域的可扩展性与应用潜力。

本文研究了在线处理SAT实例与基因表达数据分析两大前沿课题。在SAT实例处理方面，通过中断启发式和混合调度策略显著提升了求解效率；在基因表达数据分析方面，应用弹性网、DegreeCox等正则化方法结合Rank Product测试，有效实现了降维与异常值检测。研究还对比了两个领域的共性与差异，提出了自适应调度、多组学整合、深度学习等未来方向，为计算资源调度与癌症精准医疗提供了重要参考。

本文研究了带等待时间约束和完成权重的在线SAT实例处理问题，结合监督机器学习估计处理时间，提出了一种扩展的混合调度方法SJF-MIP。通过引入多种排队策略（如FCFS、SWTF、SJF、SWPT）与中断启发式（N和Hn），并构建MIP优化模型，在多台机器环境下最大化已解决实例的总加权数量。实验结果表明，SJF-MIP结合H4启发式相比基础策略提升了66.7%的性能，验证了该方法的有效性。同时分析了各策略的时间复杂度，并对未来在大规模与动态环境下的应用进行了展望。

本研究评估了基于卷积神经网络（CNN）的两种集成学习策略——种子策略和预处理策略，在面部表情识别任务中的性能表现。实验使用FER-2013数据集，对比了从头训练的自定义CNN10-S架构与微调预训练VGG16模型的效果。结果表明，自定义架构在准确率上略优于预训练模型，而预处理策略虽降低基分类器性能，但能带来更高的集成增益。研究还发现平均投票略优于多数投票，且集成性能普遍超过最佳基分类器。该工作为无特定假设的通用视觉分类任务提供了集成策略的有效性分析基础。

本文探讨了大数据隐私设计计算平台与面部表情识别集成学习评估的前沿技术。在隐私计算方面，平台结合同态加密（FHE/PHE）与安全多方计算（SMPC），实现对SVM等模型的安全评估，在保障数据隐私的同时保持高预测准确性；实验涵盖多个真实数据集，并分析不同加密方案对性能的影响。在面部表情识别方面，研究对比了‘种子策略’和‘预处理策略’两种生成基分类器的方法，分别应用于从头训练的CNN10和微调VGG16模型，结果表明预处理策略能有效提升集成性能，且自定义架构在特定任务上优于深度预训练模型。未来方向包括扩展算法支持

本文研究了多目标车辆路由问题与大数据隐私保护计算平台的设计与实现。在车辆路由方面，提出PMS-MOCSA算法，在燃料消耗优化中表现优于PMS-NSDE1和PMS-NSGA II。在隐私计算方面，设计了一个融合机器学习与隐私保护技术（如混淆电路和同态加密）的概念验证平台，支持医疗、金融、移动性等多领域应用。通过将决策树、k-均值、逻辑回归等算法与GC和HE结合，实现了在保护数据隐私的同时保持较高模型性能。实验结果表明，调整后的算法在准确率和预测精度上接近传统方法，但存在计算开销较大的挑战。未来工作将聚焦于性能

本文探讨了多目标优化算法在两类重要问题中的应用：简单动态系统的黑箱最优控制与多目标能源减少多仓库车辆路径规划（MERMDVRP）。针对前者，采用基于Modelica仿真和水平集动态规划的方法，验证了解析解的逼近效果，并展示了RBF基方法在计算效率上的显著优势。对于MERMDVRP，提出并实现了PMS-MOCSA算法，通过与PMS-NSDE和PMS-NSGA II的对比实验，结果表明PMS-MOCSA在解的数量、分布均匀性及帕累托前沿的支配性方面表现更优。综合评估显示，该算法在实际物流与资源调度中具有广泛应用

本文研究了基于Modelica语言的黑盒模型最优控制问题求解方法，提出利用水平集动态规划（DP）算法结合仿真数据计算代价-到-目标函数，并创新性地采用并行仿真序列化技术显著提升仿真效率。针对最优状态轨迹计算，设计了基于仿真序列和基于RBF序列的局部近似两种方法，通过案例验证了二者在准确性与效率上的良好表现。该方法适用于无法获取显式数学表达式的黑盒系统，为复杂工程系统的最优控制提供了可行解决方案。

本文探讨了两个重要优化问题的求解方法。首先，针对市场篮分析中的产品陈列优化，提出了一个基于混合GRASP/VND与禁忌搜索的元启发式算法来解决最大割团（MCC）问题，并在DIMACS基准上验证了其有效性。其次，针对缺乏显式数学表达式的黑箱最优控制问题，提出了一种结合Modelica仿真与水平集动态规划的方法，通过模拟数据构建代价-到-目标函数，并利用连续模拟或RBF近似检索最优控制序列。两种方法均展示了良好的应用潜力，未来可拓展至实际商业与工程场景。

本文研究了一种高效的无监督学习分类器及其在高维数据上的应用，展示了其在降低复杂度、支持连续学习和适应环境变化方面的优势，并在ImageNet数据集上取得了接近有监督方法的分类性能。同时，探讨了最大割-团（MCC）这一组合优化问题，提出结合GRASP/VND与禁忌搜索的有效求解方法，为市场篮子分析中的商品关联挖掘提供了新思路。两类研究分别代表了机器学习与运筹优化领域的前沿探索，具有广泛的潜在应用价值。

本文提出了一种具有竞争力误差性能的无监督学习分类器，基于‘聚类假设’，通过在特征空间中对超平面进行平移和旋转操作，使其从高概率密度区域迁移至低概率密度‘谷’，从而实现有效分类。该模型为非参数方法，无需预设类别数量或分布形式，且不依赖标签信息。实验结果表明，在ImageNet子集上其Top 3错误率为6.2%，接近有监督kNN的性能，显著优于k-均值等传统无监督方法，展现出强大的分类能力与应用潜力。

本文提出了一种利用预计算黄金分割搜索（GSS）加速预算随机梯度下降（BSGD）的方法，用于提升大规模核支持向量机（SVM）的训练效率。通过在网格上预计算合并函数h(m, κ)和权重退化值WD(m, κ)，并结合双线性插值进行近似查找，避免了传统方法中多次运行GSS带来的高计算开销。实验表明，该方法在保持模型精度的同时，显著减少了训练时间，在SUSY等大数据集上最高节省约44%的训练时间。Lookup - WD方法在速度、精度和权重退化估计方面表现最优，且合并决策一致性高，适用于不同预算设置，具有良好的实际应

本文介绍了一种自动提取科学文献中资助信息的框架，并提出加速预算随机梯度下降支持向量机（BSGD）训练的方法。在资助信息提取方面，通过比较多种模型发现FundingFinder集成方法在资助机构（FB）和资助项目（GR）标注上表现最优，尤其在处理难度更高的FB任务中优势明显。针对SVM大规模训练效率问题，研究提出基于预计算黄金分割搜索的快速查找策略，显著减少合并时间与总训练时间，最高降低65%合并时间和44%总训练时间，且不牺牲预测准确性。实验验证了该方法在不同预算规模下的有效性，为大规模数据流场景下的模型训

本文提出了一种名为FundingFinder的自动提取科学文献中资助信息的框架。该框架采用两阶段搜索策略：首先通过二元文本分类器筛选出可能包含资助信息的段落，然后利用命名实体识别（NER）技术从中提取资助机构（FB）和资助项目（GR）。为支持模型训练，构建了‘银’数据集和高质量的‘金’数据集，并采用集成学习方法结合多种基础模型提升提取准确率。实验结果表明，该方法在精确率、召回率和F1分数上表现良好，具备高效性和可扩展性，未来可应用于科研管理与学术评估等领域。

本文提出了一种基于学习的临床受试者聚类优化方法，通过引入特征权重学习机制改进传统聚类算法，有效应对临床数据的高维性、稀疏性和特征异质性问题。该方法结合k-均值聚类与主成分分析，在迭代过程中动态调整特征权重，并利用轮廓宽度等指标评估聚类质量，显著提升了患者分组的准确性。实验结果表明，该方法在前列腺癌数据集上能有效提高聚类效果，具有在疾病诊断、治疗方案选择和疾病预测等临床决策支持场景中的广泛应用潜力。

本文探讨了卷积神经网络在图像分类中的应用与临床数据聚类分析的挑战。在卷积神经网络实验中，通过基线框架、自动编码器进化和完整框架的对比，研究了不同设置下网络性能与计算效率的平衡，并提出了未来在更复杂数据集、自适应突变和受限网络进化等方向的展望。在临床数据聚类方面，针对患者数据高维异构的特点，提出基于轮廓分数与主成分分析的特征权重学习方法，以提升聚类质量，支持临床决策。两项研究分别展示了深度学习与数据分析在计算机视觉与医疗领域的应用潜力与优化路径。

本文探讨了数学中的KR问题及其在多个领域的应用，并介绍了一种基于神经进化的两步法构建卷积神经网络的方法。该方法通过进化卷积自动编码器压缩数据，再训练分类网络，显著降低计算资源消耗的同时保持较高准确率。实验在CIFAR-10数据集上验证了其有效性，并提出了未来在效率提升、医疗图像分析、自动驾驶及理论研究等方面的发展方向。

本文研究了神经网络超参数优化与Kantorovich-Rubinstein（KR）质量转运问题。在超参数优化方面，采用PBA算法对激活函数、优化器、隐藏层数量和神经元数量进行优化，在MNIST数据集上实现了98.66%的准确率，最优配置为ReLU激活函数、AdaDelta优化器、两层512神经元。在KR问题方面，基于无限维线性规划框架，证明了在一般度量空间和σ-紧空间条件下原问题与对偶问题的可解性及强对偶性，突破了传统对成本函数为度量的限制。研究还探讨了KR问题在图像配准、资源分配等领域的应用前景，并提出了

本文探讨了两个相互关联的人工智能研究方向：基于分区A3C的游戏地牢探索与基于种群算法（PBA）的神经网络超参数优化。在游戏探索方面，通过改进状态表示和重构游戏库，代理的成功率提升至98%；在超参数优化方面，PBA在MNIST手写数字识别任务中找到了最优配置，达到98.66%的准确率。研究表明，两种方法在策略搜索与参数优化上具有互补性，未来可结合应用于更复杂的AI挑战。

本文提出了一种基于分区A3C算法的智能体，用于在《Rogue》地牢游戏中进行高效迷宫探索。通过以智能体为中心的状态裁剪、合理的奖励函数设计以及将任务划分为不同情况由独立智能体处理，该方法在单关卡探索任务中取得了98%的成功率，显著优于随机策略和DQN。文章详细介绍了神经网络架构、情况划分机制与训练配置，并通过实验验证了各组件的有效性，同时讨论了当前方法的局限性及未来改进方向。

本文探讨了监督学习方法在表面贴装设备（SMT）生产中自动光学检测（AOI）误报识别的应用，比较了CART、随机森林、AdaBoost和XGBoost等算法的性能，结果显示XGBoost在准确率和汉明损失方面表现最优，具备实际集成价值。同时，研究还将分区版本的异步优势演员-评论家（A3C）强化学习算法应用于经典Rogue地牢游戏，使代理在98%的情况下成功进入下一层，展示了强化学习在复杂、随机环境中的强大决策能力。文章总结了两种技术的应用流程、优势与挑战，并展望了未来在智能制造与游戏AI领域的扩展潜力。

本文介绍了一种改进的传统对偶上升算法——Dual-RAMP算法，用于求解无容量限制多分配枢纽选址问题（UMAHLP），并通过结合原问题改进方法显著提升了求解效率与质量。同时，提出一种基于监督学习的决策工具，利用XGBoost模型对表面贴装设备（SMD）生产中的缺陷进行高精度分类，有效降低误报率和人工成本。研究展示了优化算法与数据驱动方法在物流与制造业中的成功应用，并探讨了两者的融合潜力与未来拓展方向。

本文探讨了在线主成分分析中基于随机梯度法的学习率自适应选择策略，通过预热期并行迭代与权重动态调整显著提升了收敛速度，实验显示加速达8.75倍。同时研究了无容量多分配枢纽选址问题（UMAHLP），提出采用Dual-RAMP算法框架，结合对偶上升与原解改进，在保证解质量的同时大幅缩短计算时间。相比传统方法，RAMP在AP和CAB标准实例上表现出更优的综合性能，适用于复杂组合优化问题的高效求解。

本文综述了特征选择与随机梯度方法的研究进展。在特征选择方面，对比了DASSO-MB、AntEpiSeeker、BEAM、SMMB和SMMB-ACO等方法在类风湿性关节炎数据集上的性能，结果显示SMMB-ACO在保持高P6率的同时显著降低了运行时间。在在线主成分分析领域，提出了一种基于随机梯度的算法，通过理论证明（定理2）展示了其在期望意义下的收敛性，并结合在线Hedge算法动态调整学习率以提升收敛速度。最后，文章总结了当前方法的优势与瓶颈，展望了未来在减小MB共识计算负担、优化信息素更新机制以及拓展SMMB

本文介绍了一种基于蚁群优化的马尔可夫毯特征选择算法SMMB-ACO，旨在解决高维数据下特征选择中的搜索空间大、上位性效应识别难等问题。该算法通过多只蚂蚁并行搜索构建多个次优马尔可夫毯，并利用信息素更新机制和集成策略生成共识马尔可夫毯，结合反向阶段去除假阳性变量。文章详细阐述了算法的顶层流程、learnMB函数及反向阶段的实现机制，分析了概率分布、pheromone更新与质量得分计算等关键技术细节。实验结果表明，SMMB-ACO在模拟数据和真实数据（如类风湿性关节炎数据集）上均表现出较低的假阳性率、良好的稳定

本文介绍了两种在图聚类和特征选择领域的新方法。一是用于密集图的距离测量方法BTD，通过与传统最短路径（SP）对比，证明其在打破距离平局和提升聚类质量方面具有优势，尤其在ER、WS和FF模型及真实脸书网络数据中表现更优；二是基于马尔可夫毯的特征选择方法SMMB-ACO，结合蚁群优化以应对‘纯’上位性问题，在检测能力和稳定性上优于现有方法。研究通过模拟与真实数据验证了方法的有效性，并提出了未来在算法优化、更多数据验证及应用拓展方面的方向。

本文提出了一种新的图距离度量方法——打破平局距离（BTD），用于解决无向、无权密集图中的全对最短路径问题。BTD通过考虑节点间所有可能的最短路径数量和长度，生成实数距离以打破传统最短路径中的距离平局现象。该方法在层次聚类和K-均值聚类中应用，并与传统最短路径（SP）进行比较。通过在Erdős-Rényi、Watts-Strogatz、Barabási-Albert和Forest-fire四种图模型上的模拟研究以及Facebook真实网络数据的实验，结果表明BTD在聚类质量（以模块化值衡量）上显著优于SP，验

本文介绍了一种用于船舶设计的约束多目标高效全局优化（CEGO）算法，结合SMS-EGO的S-度量优化与SACO-BRA的约束处理技术，在有限评估预算下高效逼近帕累托前沿。通过与NSGA-II、NSGA-III、SPEA2和MOGA等经典算法对比，CEGO在多个测试函数及真实工程问题（如挖泥船设计）中表现出更优的收敛性、解分布性和约束处理能力。实验结果显示，CEGO在200次评估内即找到显著优于原始设计的方案，阻力降低19%，钢材重量减少14%。该算法具有广泛的应用前景，可拓展至航空航天、汽车制造和能源系统等