DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 云南少数民族地区特色旅游的高质量发展对策 4.1. 制定少数民族地区旅游开发总体战略规划 如今，旅游业是云南少数民族地区突破传统产业，发展经济的优选。在云南制订的“十四五规划”的基础上，应该从战略高度，制订一个少数民族地区旅游整体的开发规划。云南少数民族景区整体规划应该注重设计旅游的黄金热线，使游客节省运输成本，将旅游价值发挥到最大，重点纳入国内旅游的沿线、沿点，尽快融入东南亚和南亚国际旅游圈。总体战略规划既要涉及景观开发，又要关注民族民俗、节庆、商品等。十四五规划建议提出；“构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。根据云南少数民族地区旅游资源的区域分异，进行开发上的分区、分期指导。从资源普查到各地域的效益产生，都能通过区域规划落实到空间，强化我国民族地区旅游项目布局的科学性和计划性。旅游业通过在高层次总体方案的指导下进行，实现区域经营的合理性。 4.2. 加快健全法律法规和增加环保文明理念宣传 通过法律法规来规范自然资源和非遗的开发与保护。立法部门要完善旅游景区开发的相关法律规范，从法律角度保护旅游景区。目前，我国与文化遗产保护相关的法律较少，文化遗产管理体系不健全，法律法规的执行力度也不够，对过度开发的旅游景区也没有相应的处罚措施，景区不用承担任何责任，这就导致了很多的旅游景区虽然制定了文化遗产保护规划，但却不按照规划进行开发的现象。因此，为了保护珍贵的文化遗产，促进旅游资源的可持续发展，相关部门要完善景区文化遗产开发方面的法律体系，对旅游景区开发程度进行限制，推进法律对景区开发与服务质量的管理，加强景区文化遗产的保护工作，对旅游景区破坏行为从严惩处，进一步推动景区文化遗产开发科学化、法制化进程 [ 3 ]。同时，云南各景区应该因地制宜，实施错峰开放、限流等措施，保护景区自然和人文资源。再有，加强环保文明理念的宣传，景区内加强监管，减少人为破坏。贯彻“绿水青山就是金山银山”的发展理念，以可持续发展方式实现社会效益和生态文明的良性互补，形成人与自然和谐相处的旅游发展新格局。 4.3. 实现少数民族旅游景区的功能分区和标准化管理 云南各景区经营者要从旅游景区公益化发展的角度等方面加强对旅游景区的管理。一方面应该做好功能分区，实现核心文化体验区和核心商业区的区域划分。打造独立的旅游商业区可以在保护旅游环境的基础上实现商业与旅游业的共存。旅游景区经营者在景区外围建设独立的旅游商业区，营造一种具有娱乐休闲氛围以及生活气息的购物场所，刺激消费者的消费欲望。同时，旅游景区经营者还可以充分利用游客休息区，在休息功能的基础上增加商业功能，从而使游客在休息中购物，为游客创造一种良好的购物环境。另一方面，优化旅游景区开发工作，整顿旅游景区“门票经济”的乱象。旅游景区的经营者就要积极调整经营思路，不走老路，摆脱门票经济，下大力气提升旅游景区的服务水平与旅游质量，真正为游客提供一个高品质的旅游机会，从而促进旅游景区的可持续发展。再有，旅游管理部门和旅游公司密切合作，由景区提供平台，组织一些私人或者社会团体举办各种文化活动。同时，妥善安置景区原有居民，遵循“一店一品”的原则，实行标准化管理商业区，避免无序竞争。在不改变景区原有风貌的前提下，新建旅游商业交易区，无偿提供给老街区居民设摊。 4.4. 优化受众消费体验，突出发展少数民族旅游区的特色和品牌 当前，对于旅游业发展的要求，越来越趋近定制化和个性化，所以要求云南少数民族特色旅游紧跟时代潮流，将少数民族地区民族特色与旅游发展有机结合，突出特色与品牌。消费体验多样化尤其重要，除了浏览观光之外，一方面，让游客参与旅游线路规划，景区给出不同的旅游资源分类明细，把选择舒心、喜欢的景点的权利给游客。另一方面，可以让游客参与到纪念品的设计、制作中来，比如将当地特色的美食、酒、茶、特产等制作过程拆分并展示出来，让游客了解整个特色产品的诞生过程，并将游客可参与的部分贡献出来，让游客参与设计、制作，这种独特的旅行体验会成为珍贵的回忆，优化游客的消费体验。同时，打造精细化管理、定制化供应的产品和服务，构建由不同价格、相邻精品集群、高品质高端品类组成的品牌体系，优化新颖独特的消费体验，使游客被丰富的文化资源吸引，进一步推进云南少数民族旅游市场开发的创新与改革 [ 4 ]。 4.5. 政府规划统领，推动文化和旅游管理体制改革 实施“文化 + 旅游”战略，推进文化旅游管理体制机制改革，加强产业体系规划。鼓励文化企业和旅游企业相互合作，推动形成一批以文化旅游为主业、融合发展为特色、具有较强竞争力的龙头企业和骨干企业。再有，推动文化生态保护区和全区域旅游发展，将传统技艺表演等非物质文化遗产项目建设成为重点景区、旅游度假区 [ 5 ]。同时，逐步建立博物馆和重要文化旅游景点持证讲解制度，借鉴法国等国文化讲解员持证上岗制度，全面提高文化旅游景点的讲解水平。学习杭州等城市人才引进制度，旅游专业人才同样作为特殊人才给予补助和优待，加快补充旅游专业复合型人才，从而推动云南少数民族特色旅游的发展。
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user: 5. 结论 本文通过分析云南少数民族地区旅游业的开发优势，探讨了云南少数民族旅游业近些年发展中存在资源不恰当开发、过度商业化等问题，云南少数民族地区旅游业应该坚持“文化和旅游相融合”和“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，从而推动云南新时代经济结构调整和高质量发展。
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user: 摘要 目的：分析16~18岁蒙古族青少年肺活量和运动能力的关系，探究此阶段学生生理机能与运动能力的发展方向，为提升青少年的体质健康水平提供科学依据。方法：根据“2014年内蒙古自治区学生体质与健康状态调查研究”中公布的16~18岁蒙古族学生肺活量和握力、50米跑、立定跳远、引体向上男1000米、女800米、坐位体前屈的指标，将肺活量分为0~1999 ml、2000~3999 ml、>4000 ml三个组，利用单因素方差分析出16~18岁蒙古族青少年运动能力的情况，并比较其差异性。结果：肺活量 > 4000组的男生握力为46.66 kg，明显好于0~1999组(36.29 kg)和2000~4000组(41.21 kg)；>4000组的50米跑平均成绩为7.45 m/s，明显好于0~1999组(7.91 m/s)和2000~3999组(7.62 m/s)；>4000时组的立定跳远平均成绩为230.95 cm，明显好于0~1999组(194.75 cm)和2000~3999组(210.33 cm)；>4000组的引体向上平均成绩为4.78次，明显好于0~1999组(3.39次)和2000~3999 (3.91次)；>4000组的坐位体前屈平均成绩为13.32 cm，明显好于0~1999组(8.27 cm)和2000~3999组(9.80 cm)；男生全身耐力组间差异不具有统计学意义(p > 0.05)。肺活量 > 4000组的女生握力平均成绩为32.12 kg，明显好于0~1999组(25.49 kg)和2000~3999组(26.75 kg)；>4000组的50米跑平均成绩为10.21 m/s，明显好于0~1999组(10.60 m/s)和2000~3999组(10.33 m/s)；>4000组的立定跳远平均成绩为191.62 cm，明显好于0~1999组(146.78 cm)和2000~3999组(154.66 cm)；>4000组的仰卧起坐平均成绩为28.75次，明显好于0~1999组(19.30次)和2000~3999组(21.17次)；>4000组的坐位体前屈平均成绩为17.43 cm，明显好于0~1999组(11.99 cm)和2000~3999组(13.79 cm)；女生全身耐力组间差异不具有统计学意义(p > 0.05)。结论：1) 肺活量 > 4000组的男生握力、速度、爆发力、肌肉耐力均好于0~1999组和2000~3999组。2) 肺活量 > 4000组的女生握力、速度、爆发力、肌肉耐力均好于0~1999组和2000~3999组。结论：随着肺活量的增加，男女生力量、速度、爆发力、肌肉耐力和柔韧性均得到提升，全身耐力未受到影响。
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user: 1. 引言 青少年作为社会的接班人，是国家培养的重点对象，他们肩负着中国梦的实现和中华民族伟大复兴的历史使命。青少年是我国未来经济社会发展的重要储备力量，为确保现在及将来发育和生活，需要具备良好身心健康和一定的运动能力 [ 1 ]。自2007年以来，各级各类学校贯彻落实中央有关加强青少年体育，增强体质相关意见，积极开展“阳光体育”活动进入校园活动，青少年学生体质和运动水平得到明显改善 [ 2 ]。青少年时期，人体器官系统发育不成熟，心肺机能逐渐得到提高，肺活量作为评价呼吸系统机能，是《国家学生体质健康标准》测试中的必测项目 [ 3 ]。根据近年来的相关调查结果显示，我国青少年体质水平呈现下降状态，出现肺活量数值低，体能差，运动能力差等现象。肺活量是衡量学生体质的重要指标，随着青少年生长发育，人体各项生理机能不断完善直至发育成熟，肺活量也会随年龄增长而逐渐提高 [ 4 ]。
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user: 2. 研究方法 2.1. 资料来源 研究对象为内蒙自治区蒙古族16~18岁学生；资料来源于2014年内蒙古自治区学生体质健康调研报告 [ 4 ] 中的数据。 2.2. 研究方法 选取内蒙古自治区16~18岁蒙古族学生，共2352人，男生1108人，女生1244人。运动能力测试包括：50米跑、男子1000米跑、女子800米跑、立定跳远、握力、男子引体向上、女子仰卧起坐、坐位体前屈共6项测试标准，将肺活量标准定为0~1999 ml组、2000~3999 ml组、>4000 ml组，进行差异比较。 2.3. 数据处理 使用SPSS 25.0进行数据整理与分析。比较三组学生之间肺活量及各项运动能力测试指标，进行T检验，显著性水平确定为P < 0.05。
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user: 3. 结果 3.1. 蒙古族男生肺活量与运动能力比较 从表1可看出，肺活量>4000组的握力平均成绩为46.66 kg，明显好于0~1999组(36.29 kg)和2000~4000组(41.21 kg)，力量组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的50米跑平均成绩为7.45 m/s，明显好于0~1999组(7.91 m/s)和2000~3999组(7.62 m/s)，速度组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000时组的立定跳远平均成绩为230.95 cm，明显好于0~1999组(194.75 cm)和2000~3999组(210.33 cm)，爆发力组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的引体向上平均成绩为4.78次，明显好于0~1999组(3.39次)和2000~3999(3.91次)，肌肉耐力组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的坐位体前屈平均成绩为13.32 cm，明显好于0~1999组(8.27 cm)和2000~3999组(9.80 cm)，柔韧组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；男生全身耐力组间差异不具有统计学意义(p > 0.05)。 表明，肺活量>4000组的男生握力、速度、爆发力、肌肉耐力均好于>0~1999组和2000~3999组。 3.2. 蒙古族女生肺活量与运动能力比较 从表2可看出，肺活量>4000组的握力平均成绩为32.12 kg，明显好于0~1999组(25.49 kg)和2000~3999组(26.75 kg)，力量组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的50米跑平均成绩为10.21 m/s，明显好于0~1999组(10.60 m/s)，和2000~3999组(10.33 m/s)，速度组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的立定跳远平均成绩为191.62 cm，明显好于0~1999组(146.78 cm)和2000~3999组(154.66 cm)，爆发力组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的仰卧起坐平均成绩为28.75次，明显好于0~1999组(19.30次)和2000~3999组(21.17次)，肌肉耐力组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；>4000组的坐位体前屈平均成绩为17.43 cm，明显好于0~1999组(11.99 cm)和2000~3999组(13.79 cm)，柔韧组间差异具有统计学意义(p < 0.05)；女生全身耐力组间差异不具有统计学意义(p > 0.05)。 表明，肺活量>4000组的女生握力、速度、爆发力、肌肉耐力均好于>0~1999组和2000~3999组。 Table 1 Comparison of boys in different group 组别 握力(kg) 50米跑(m/s) 立定跳远(cm) 引体向上 (次数) 坐位体前屈(cm) 1000米跑(m/s) 0~1999 (n = 41) 36.29 ± 7.76 7.91 ± 0.71 194.75 ± 26.89 3.39 ± 3.46 8.27 ± 5.88 252.02 ± 34.92 2000~3999 (n = 782) 41.21 ± 7.29 * 7.62 ± 0.76 * 210.33 ± 24.52 * 3.91 ± 3.19 * 9.80 ± 7.19 * 251.42 ± 34.59 >4000 (n = 285) 46.66 ± 7.22 *# 7.45 ± 0.71 *# 230.95 ± 22.90 *# 4.78 ± 3.61 *# 13.32 ± 6.89 *# 252.45 ± 33.84 t 73.32 9.14 90.75 8.10 28.33 0.09 p 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.90 表1. 男生不同组别比较情况 注：数据为平均数±标准差； * ：与1~1999比较，p < 0.05； # ：与2000~3999比较，p < 0.05，下同。 Table 2 Comparison of girls in different group 组别 握力(kg) 50米跑(m/s) 立定跳远(cm) 引体向上 (次数) 坐位体前屈(cm) 1000米跑(m/s) 0~1999 (n = 424) 25.49 ± 4.66 10.60 ± 1.46 146.78 ± 22.94 19.30 ± 8.34 11.99 ± 6.70 261.03 ± 30.60 2000~3999 (n = 812) 26.75 ± 4.86 * 10.33 ± 1.29 * 154.66 ± 21.19 * 21.17 ± 8.76 * 13.79 ± 6.18 * 259.13 ± 33.13 >4000 (n = 8) 32.12 ± 6.11 *# 10.21 ± 1.33 *# 191.62 ± 12.47 *# 28.75 ± 7.68 *# 17.43 ± 5.33 *# 251.48 ± 31.74 t 15.34 5.34 31.45 10.17 12.88 0.74 p 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.47 表2. 女生不同组别比较情况
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user: 4. 结论与建议 本次研究通过对内蒙古自治区蒙古族16~18岁学生的肺活量与运动能力进行分析，探究此阶段学生生理机能与运动能力的发展方向，为提升青少年的体质健康水平提供科学依据。研究结果显示，随着肺活量的增加，男女生力量、速度、爆发力、肌肉耐力和柔韧性均得到提升，全身耐力未受到影响。当代青少年身体健康发展水平不仅仅关系到个人是否能健康幸福成长，同时也关系到国家乃至民族未来的命运。2010年，体育总局联合卫生部、科技部等组织对我国少数民族学生进行了第六次体质健康调查，涵盖30多个省20多个少数民族，结果表明中小学生在身体素质方面的下滑趋势已经得到了控制，同时又显现身体素质的提高，近年来青少年的身体素质问题备受国家、社会乃至学校的关注 [ 5 ]。目前素质教育已经是中小学培养学生能力的方向，促进学生德智体美全面发展，在此前提下，实现学习进步同时提升学生的身体素质尤为重要。而在实际的教育教学工作中，青少年学生作为新时期的社会接班人，学生体质下降的现象比较突出，这对于我国体育全国战略的发展是非常不利的。现阶段国民生活水平不断提升，而青少年学生体质下降了，不得不思考背后的原因 [ 6 ]。在面对我国中小学生身体素质以及健康水平不断下滑这个问题时，我们更应该将学科核心素养落地，从而将学生培养成全面发展的人，关注学生的体质健康情况，是所有从事体育教育工作者的责任和义务 [ 7 ]。
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user: 摘要 金枪鱼养殖产业在日本、西班牙等国已经取得阶段性成果，但在我国仍处于相关技术研发的起步阶段。本文主要针对5种大型金枪鱼，即太平洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus orientalis)、大西洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus thynnus)、黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)、南方蓝鳍金枪鱼(Thunnus maccoyii)和大眼金枪鱼(Thunnus obesus)繁殖生物学研究方面所取的阶段性成果(包括产卵季节、产卵水温、产卵水深、雌雄性比、平均产卵频率、性成熟的叉长和体重、平均繁殖力、成熟模式、性腺成熟等级、性腺指数等)进行了梳理与总结，阐明了不同海域金枪鱼群体其繁殖生物学信息的不同之处，为后续我国开展金枪鱼养殖研发工作提供一些参考依据。
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user: 1. 引言 金枪鱼属于鲈形目(Perciformes)，鲭亚目(Scombroidei)，鲭科(Scombridae)，主要分布于大西洋、太平洋及印度洋水域，其中太平洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus orientalis)、大西洋蓝鳍金枪鱼(Thunnus thynnus)、南方蓝鳍金枪鱼(Thunnus maccoyii)、黄鳍金枪鱼(Thunnus albacares)和大眼金枪鱼(Thunnus obesus)均属大型金枪鱼种类。现在，全球范围内人们对金枪鱼全人工养殖产业的研究开发越来越感兴趣 [ 1 ] [ 2 ]。由于金枪鱼在全球鲜鱼市场具有很高的价值，且具有许多良好的生物学特性，使其位居全球范围内最受欢迎的高端需求食用鱼类之列，因此金枪鱼的人工养殖技术研究是目前业内的热点内容 [ 3 ]。由于目前金枪鱼全人工养殖仍比较困难，养殖产量非常有限，因此，全球范围内金枪鱼的市场供应仍以捕捞野生金枪鱼为主要手段，然而过度捕捞导致了大多数金枪鱼物种的数量急剧下降。本文主要针对全球范围内大型金枪鱼繁殖生理学研究所取得的阶段性成果进行了梳理与总结，以期为我国开展金枪鱼养殖研发工作提供一些参考。
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user: 3. 现阶段金枪鱼繁殖生物学研究中存在的主要问题 由于金枪鱼养殖难度较高，早年多以捕捞为主，研究成本较大，因此导致目前金枪鱼的繁殖生物学研究还存在许多问题。主要体现在以下几个方面：一是缺乏系统性和长期性的研究，研究对象样品的采集受限于所能捕获金枪鱼的数量、规格及其生长期等因素。二是从现有的研究报告来看，目前的研究仅仅只聚焦在金枪鱼的年龄和体长，产卵的习性、环境、时间和产卵量，性腺指数及雌雄比等，繁殖生理的内在调控机制方面的研究仍是空白，如性激素、促卵泡素、促黄体生成素等的分泌规律等，内分泌调控机制方面的研究主要是探究如何缩短繁殖周期或有效调控其性腺发育的理论基础。三是由于全人工养殖金枪鱼目前仅在太平洋蓝鳍金枪鱼上获得成功，因此关于全人工养殖条件下金枪鱼繁殖生理学的研究仍非常欠缺。针对上述问题，后续应持续开展金枪鱼的资源状况调查以获得长期性的数据资料，拓宽研究内容的范畴，多角度深入开展金枪鱼繁殖生物学的研究，并以此基础，逐步推进金枪鱼人工养殖及其生殖调控方面的研究。
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user: 4. 展望 由于目前金枪鱼全人工养殖技术仅由日本等少数国家掌握，开展人工养殖条件下金枪鱼繁殖生理学的相关研究在国内仍未可行，因此，现阶段针对金枪鱼繁殖生理学的研究，后续应重点聚焦在以下几个方面：1) 机体繁殖期的内分泌调控机制研究，如性激素、促卵泡素、促黄体生成素的合成及其调控机制等，揭示其内分泌因子含量的动态变化规律及其与生殖发育状况间的关系。2) 繁殖期营养素的蓄积特点分析，如组织中氨基酸、脂肪酸的等关键营养素的动态变化规律，明确金枪鱼不同种类间的营养蓄积和利用的特征及其差异所在，探明某些营养素调控金枪鱼性腺发育的作用机理，确定其繁殖所需的关键营养物质以及其体内蓄积和转化的规律。3) 繁殖期的机体代谢规律研究，如主要代谢酶类活性随生长周期或性腺发育周期的变化规律等，揭示金枪鱼在快速生长期和性腺发育成熟期机体代谢规律的异同，从而丰富和完善金枪鱼的繁殖生理学内容。4) 繁殖期性腺发育相关分子机理的解析，如研究揭示性腺发育关键基因的作用机制，开发系列遗传标记，为将来进行标记辅助选育研究奠定基础。
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user: 摘要 低自相关和低峰值平均功率比的序列是通信或信号处理应用中所需要的。本文研究了在频谱约束下具有低自相关和低峰均比的序列的合成。频谱约束限制了每个子载波上的最大允许功率，以避免特定保留频带上的干扰。为了获得性能更好的频域受限序列，本文提出采用模拟退火算法来对序列进行数值优化。基本原理是为序列搜索建立适当的目标函数，调试出适当的退火和停止规则。数值实验结果表明，该算法在满足频谱约束的条件下，具有更好的抑制PAPR和非周期自相关的能力，且该算法收敛性良好。
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user: 1. 引言 几十年来，具有良好相关性的序列设计一直是经典的研究课题 [ 1 ]。传统的相关序列的研究通常是由诸如码分多址、信道估计、安全性等应用领域设计问题引起的。近年来，该主题一直在与动态频谱相关的研究中不断发展。接入系统，除了要求低相关性外，还引入了新的频谱约束。这种系统的示例包括认知无线电 [ 2 ] [ 3 ] 和认知雷达 [ 4 ]，它们是由于频谱日益拥挤而出现的。 通常，在传统的序列设计中假定了整个频谱带的可用性，这意味着将序列能量分配给所有连续的载波。对于当今日益拥挤和碎片化的频谱，现代通信和雷达感测中已引入了许多依赖有限频谱资源的应用。认知无线电/雷达被认为是解决可用频谱稀缺的一种有前途的范例，该频谱能够感知和搜索周围环境中的频谱机会，并将其提供给次要用户进行传输。频谱机会被称为频谱限制，它是被许可用户未使用的频谱波段。在某些频谱约束中具有低频谱功率的序列称为频谱受限序列(SCS)。传统的序列通常不适用于频谱受限的系统，如 [ 5 ] 中所示。面对设计具有良好相关性和低PAPR的SCS的挑战，从数值优化的观点来看，已经有许多关于SCS设计的工作 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]。Liu等人 [ 10 ] 和Tsai等人 [ 11 ] 分别给出了SCSs和SNCSs和相关下界，可作为SCSs和SNCSs的最优性的度量。Hu等人 [ 12 ] 介绍了一种在任意频谱零约束下的准零相关区域(ZCZ)序列的解析构造，该序列显示零互相关和近零自相关区域性质。同时，提出了一种对准ZCZ序列的峰均比和非周期自相关进行联合优化的算法，其优点是带外功耗为零，生成速度快，计算负荷低。 作为 [ 12 ] 的后续，本文从数值优化的角度出发，提出采用模拟退火算法 [ 13 ] 对 [ 12 ] 中数值优化所得结果进行进一步优化，使所获序列在满足频谱约束的同时，还具有更低的PAPR和更低的异相非周期自相关。
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user: 2. 模拟退火算法 该算法是一种全局优化算法，其原理与序列最优相位搜索有一定的内在联系。如果我们建立起SA与序列最优相位搜索之间的联系，就可以绘制SA算法中相似的目标函数(或代价函数)。一旦建立了合适的目标函数，就可以搜索目标函数的最小值，即目标函数的最优解。 基本原理 模拟退火之所以如此命名，是因为它类似于固体的物理退火过程，在这一过程中，结晶固体被加热，然后缓慢冷却，直到它达到最规则的可能晶格构型(即，其最小晶格能态)，从而没有晶体缺陷。如果冷却进度足够慢，最终的配置会产生具有如此优异结构完整性的固体。模拟退火建立了这种类型的热力学行为和对离散优化问题的全局最小值的搜索之间的联系。此外，它提供了利用这种联系的算法手段。 在应用于离散优化问题的模拟退火算法的每次迭代中，目标函数为两个解(当前解和新选择的解)生成比较值。改进的解决方案总是被接受，而一小部分非改进的(劣质的)解决方案也被接受，希望在寻找全局最优解时避开局部最优解。接受非改进解的概率取决于温度参数，该参数通常不随算法的每次迭代而增加。这样的一个过程叫做Metropolis过程。 简单描述一下这个过程： ( s ， f ) 表示一个优化问题。i和j是这个问题的两个解， f ( i ) 和 f ( j ) 是成本因子。从i到j的接收标准由接收概率设计： P = { 1                     f ( j ) ≤ f ( i ) exp ( f ( i ) − f ( j ) T )     f ( j ) > f ( i ) (1) 其中T是控制参数，在控制参数逐渐减小的条件下，SA算法是Metropolis过程的迭代。每个还原过程将产生L个可能的解，以形成长度为L的马尔科夫链，因此每个控制参数(温度)都有L个Metropolis过程。随着控制参数的减小，搜索范围逐渐缩小，算法将停止直到满足收敛条件。 模拟退火的关键算法特征是它提供了一种通过允许爬山移动(即恶化目标函数值的移动)来逃避局部最优的方法。随着温度参数降低到零，爬山运动发生得越来越少，与模拟算法行为的非均匀马尔可夫链相关联的解分布收敛到一种形式，其中所有概率都集中在全局最优解集上。
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user: 3. 基于模拟退火算法的SCS搜索 3.1. SC序列 假设整个频带分为N个频率槽。用 M = [ m 0 ， m 1 ， ⋯ ， m N − 1 ] T 表示“频率槽标记向量”，给出所有N个频率槽的状态。具体而言，如果第k个频率槽有效，即可供使用，则 m k ( 0 ≤ k ≤ N − 1 ) 的值设置为1；否则， m k = 0 ，表示该频率槽被其他应用占用或保留。用 Ω 表示所有空频槽的位置，即 Ω = { k | m k = 0 } 。在本文中， Ω 也被称为“频谱空穴约束”。如果 Ω 是非空的，即 | Ω | > 0 ，就称频谱空穴约束是非平凡的。 在本文中，用矩阵 F N = [ f i ， j ] i ， j = 0 N − 1 表示N阶傅里叶变换矩阵，即： f i ， j = 1 N ω N − i j ，   0 ≤ i ， j ≤ N − 1 (2) 其中 ω N = exp ( − 12 π / N ) 。值得注意的是 F N 是酉矩阵，即 F N F N H = I N ，因此N阶离散傅里叶逆变换矩阵是 F N H 设 Ω = { i 0 ， i 1 ， ⋯ ， i k − 1 } ⊂ { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， N − 1 } (3) 其中 0 ≤ i 0 < i 1 < ⋯ < i k − 1 ≤ N − 1 ，为了便于表达，令 Ω ¯ = { 0 ， 1 ， 2 ， ⋯ ， N − 1 } \ Ω = { j 0 ， j 1 ， ⋯ ， j N − k − 1 } (4) 其中 0 ≤ j 0 < j 1 < ⋯ < j N − k − 1 ≤ N − 1 。又设 B = [ B 0 ， B 1 ， ⋯ ， B μ ， ⋯ ， B N − 1 ] T 是长度为N的频域序列，如果 μ ∈ Ω ，则 B μ = 0 。基于B，我们有相应的时域序列b如下： b = [ b 0 ， b 1 ， ⋯ ， b μ ， ⋯ ， b N − 1 ] T = F N H B (5) 如果b的空频率槽特征为 Ω ，则b被称为SCS。在这个意义上， Ω 被称为b的频谱空穴约束。 3.2. 目标函数 时域序列 { b n ，   n = 0 ， 2 ， ⋯ ， N − 1 } 的非周期( C b ( τ ) )自相关函数(Aperiodic Auto-correlation Function， AACF)定义如下： C b ( τ ) = ∑ n = τ + 1 N b n b n − τ ∗ = r ( − τ ) ∗ ， 0 ≤ τ ≤ ( N − 1 ) (6) 设 δ b 为时域序列b的峰值相关旁瓣(Peak Sidelobe Level， PSL)，其定义如下： δ b = max { | C b ( τ ) |   | 1 ≤ τ ≤ N − 1 } (7) 时域序列b的峰均比(PAPR)定义如下： PAPR ( b ) = 10 log 10 ( max 0 ≤ n ≤ N − 1 | b n | 2 1 N ∑ n = 0 N − 1 | b n | 2 ) (8) 在本篇文章中，我们通过引入权重因子 λ ∈ [ 0 ， 1 ] 来控制时域序列b的PSL和PAPR的相对权重，因此我们优化问题的目标函数就可以表述为： E = λ δ b + ( 1 − λ ) PAPR ( b ) (9) 3.3. 接收规则和退火规则 式(1)中表示的Metropolis规则为接收规则，接收概率计算函数为： P = exp ( − Δ E T k ) (10) 退火规则为： T k + 1 = α ⋅ T k (11) 在以上设置中， Δ E 为目标函数的变化量； T k 是控制参数； α 为常数，在本次设计中， α 取0.99；k为Metropolis过程中的循环指数，为模拟退火的第k个阶段。 3.4. 借助模拟退火优化SCS 本文是在 [ 12 ] 的数值优化结果的基础上，对SCS的PAPR值和异相非周期自相关进行进一步优化。上文，我们已经建立了此次优化问题的目标函数。在对序列性能进行优化的过程中，通过序列相位值“突变”进行随机搜索。对于每次相位“突变”，计算相位变化前后的目标函数，采用(10)计算的概率接受相位变化，得到新的序列。为了成功实施SA，需要确定退火过程的几个关键参数或标准。这些是起始温度、温度的降低速率，即冷却时间表、在每个温度下的平衡条件的确定以及退火停止标准。 在温度 T k ( k > 0 ) 下，序列不断“突变”并按(10)的概率接收，直到目标函数分布达到平衡状态。然后根据(11)将温度降至 T k + 1 ，重复“突变”过程，直到在更新后的温度下达到新的平衡状态。在本次设计中，我们选择将每个温度 T k 下的最小目标函数值对应的序列作为下一次温度 T k + 1 下的初始序列，这样能从一定程度上加快算法的收敛速度。 如果在连续三次温度降低中都没有“突变”的相位被接受或 T < ε (其中 ε 为最小停止温度)，则退火过程停止。选择的 ε 值是0.001。 算法具体流程如下所示： 步骤1：加载出 [ 12 ] 中数值优化后的结果，得到一条满足频谱空穴的频域受限序列B，其对应的时域序列具有低PAPR和低AACF； 步骤2：设置初始温度 T 0 、马尔科夫链长度L (固定)、外循环终止迭代条件 ε = 0.001 、降温速率 α ； 步骤3：初始化随机序列：初始序列X为一条单模频域序列，将 [ 12 ] 中通过数值优化后得到的最优频域序列B的相位作为X的初始相位； 步骤4：序列“突变”： a) 确定“突变”位置：在序列X中随机选择两个“突变”位置； b) 确定“突变”相位值：在 [ 0 ， 2 π ] 之间随机选择两个数去替代a中已选位置上的相位值，由此可得到新的单模频域序列 X ′ ，也得到了满足频域受限的新频域序列 B ′ = | B | ⋅ X ′ ，其中 | B | 是 [ 12 ] 中通过数值优化后得到的最优频域序列B的频域幅值； 步骤5：计算“突变”前后目标函数的变化量 Δ E ，以Metropolis规则决定是否接收 X ′ ； 步骤6：重复步骤4~5；当每个温度下的迭代次数达到阈值，则根据降温速率进行降温，并选取每个温度下使得目标函数E最小的单模频域序列作为下一个温度下的初始序列； 步骤7：重复步骤4~6；达到外循环终止迭代条件时，循环结束。
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user: 4. 序列搜索结果 应用我们提出的算法并使用参考文献 [ 12 ] 实例3中相同的频谱空穴约束，即设序列长度 N = 64 ，“频率槽标记向量”为 M = [ 1 14 ， 0 6 ， 1 20 ， 0 8 ， 1 16 ] T ，其中 1 m 和 0 n 分别表示长度为m，元素全为1的行向量以及长度为n，元素全为0的行向量。因此，我们有： Ω = { 14 ， 15 ， ⋯ ， 19 } ∪ { 40 ， 41 ， ⋯ ， 47 } (12) 图1(a)和图1(b)分别显示了 [ 12 ] 中数值优化后和本文算法优化后的序列时域和频域幅值及其AACF。可以看出，应用SA算法， λ = 0 的SC序列显示出更平坦的时域幅度，产生0.5954分贝的PAPR和0.1349的最大异相AACF幅值(归一化)。和 [ 12 ] 中的数值优化结果相比，我们的PAPR降低了0.5946分贝，最大异相AACF幅值(归一化)降低了0.0028。 图1. 由本文算法和 [ 12 ] 中算法优化后得到的两条不同SC序列的比较
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user: 5. 结论 为了进一步优化 [ 12 ] 中的SC序列，使其不仅满足频谱空穴约束，而且同时具有更低的PAPR和更低的AACF，我们采用模拟退火算法在 [ 12 ] 的数值优化结果上进行进一步优化。通过本文所述算法，所得序列性能相较于 [ 12 ] 中的序列性能有较好的改善，且该序列在新兴的频谱受限系统中起着关键作用，例如认知无线电和认知雷达。除此以外，统计优化算法的全局收敛性和鲁棒性都在序列设计中得到了体现。在设计中没有挖掘算法的全部潜力，通过更慎重地选择退火控制参数可能会得到更好的结果。
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user: 摘要 随着移动网络的快速发展以及配备各种内部传感器的移动设备的普及，时空众包已成为解决基于位置的传感任务的新兴范例。在现有研究中，时空众包系统主要最大化平台效用。为了最大化社会福利，本文提出了一种多目标优化任务分配(MOO-TA)模型，以最大化平台和众包工人的效用，激励众包工人执行偏远地区任务，扩大数据覆盖率。本文提出一种组合算法LWS_NSGA_II，结合传统的线性加权求和(LWS)算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA_II)算法，以搜索针对多目标优化任务分配问题的所有可选择的帕累托最优解供平台选择。通过在真实数据集上进行比较实验，评估了该方法的有效性和可行性。
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user: 1. 引言 通过内置在移动设备中的传感器来收集传感数据的时空众包服务已逐渐发展成为一种新颖的分布式问题解决范例。移动设备用于通过收集时空数据来完成众包任务。它要求众包工人移动到指定位置，以根据相关属性离线或在线完成任务。时空众包具有更广泛的覆盖范围，更低的部署成本和更高的可扩展性 [ 1 ]。近年来，O2O (在线到离线)领域出现了许多时空众包应用，例如灾难监控，交通管理，公共安全，物流管理和社交媒体 [ 2 ]。时空众包系统的结构与传统的众包结构相同，它由任务请求者，众包平台和众包工人组成。他们通过众包平台建立联系，如图1所示。该平台将任务请求者发布的众包任务发送给众包工人。众包工人完成已发布的任务，并将收集的数据上传到平台。时空众包是传统众包的延伸。移动设备用于通过收集时空数据来完成众包任务。因此，时空众包是时空维度上传统众包的一种新形式。 图1. 时空众包平台的工作流程 本文主要研究时空众包中最大化社会福利的多目标任务分配。同时，为了吸引更多的众包工人，调动众包工人的积极性，并激励众包工人提供高质量的数据，设计了激励机制。在现有的研究中，大多数任务分配方法都集中在最大化平台的效用上。通常，平台效用的最大化主要取决于以下几个方面：1) 最大化任务覆盖率 [ 3 ] [ 4 ]；2) 尽量减少预算 [ 4 ]；3) 最大化任务的可靠性 [ 5 ] [ 6 ]。但是，这些研究都是针对最大化平台方面的效用，很少有研究最大化众包工人的效用。在本研究中，我们同时考虑了平台的效用最大化和众包工人的效用最大化，以最大化社会福利。 与位置相关的时空众包任务(例如Gigwalk，Field Agent，Didi Travel和Hungry)需要众包工人移动到指定位置才能完成任务。但是，有些任务位于偏远和不受欢迎的地区，众包工人不愿执行此类任务。为了提高数据覆盖率，有必要扩大感知范围，因此我们鼓励一些众包工人在不受欢迎的地区执行任务。首先，考虑到众包工人的信誉和能力，在两个因素上对众包工人进行评分。本文根据分数的高低设计了众包工人的额外奖励。然后，本文还考虑了位于不受欢迎的区域中的众包任务的执行任务难度值，任务难度值越高，给予的额外奖励越多。此外，本文还考虑了任务执行时间的惩罚和隐私敏感度的补偿。超过正常任务执行时间范围的众包工人将受到惩罚。在一定的隐私敏感度范围内的众包工人将得到补偿，而隐私敏感度范围之外的众包工人将不被雇用，这样做的目的是确保工人按时完成任务的保证收集数据的质量。考虑到上述因素，本文采用传统线性加权求和(LWS)算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA_II)的组合算法(LWS_NSGA_II)来找到帕累托最优解集，以最大化平台的效用和众包工人效用。 本文的主要贡献概括如下： —提出了LWS_NSGA_II算法来解决多目标优化问题，以最大化平台的效用和众包工人的效用。 —根据任务难度值，通过激励策略鼓励众包工人执行位于不受欢迎地区的众包任务，以改善感测数据的覆盖范围。 —真实数据的实验表明，该算法在多目标优化问题上实现社会福利最大化是有效可行的。 本文的其余部分安排如下。在第2节中，讨论了相关工作。第3部分介绍了系统模型和任务分配机制。提议的激励机制将在第4节中介绍。在第5节中，将讨论对比实验和实验结果。最后，第6节总结了结论和说明了未来将要研究的工作。
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user: 2. 相关工作 当前，许多关于任务分配的研究涉及多个优化目标。张等 [ 5 ] 使用遗传算法研究了最大化查询任务的可靠性和最大化感知任务的覆盖范围的双目标优化问题。王等 [ 7 ] 设计了一个工人运动预测模型来研究最大化任务覆盖率和最小化激励成本的问题。在 [ 8 ] 中，作者研究了多目标优化激励问题，以最大化数据准确性并最大化数据时空分布。尽管这些是多目标优化问题，但它们的主要目的是最大化平台的效用，而没有同时考虑最大化平台的效用和最大化众包工人的效用。段等 [ 9 ] 提出了一个新的分布式MCS框架，通过找到Walras均衡来最大化社会福利。但是，没有考虑众包工人和任务的实际属性，例如众包工人的信誉和完成任务的难度等。在当前的大多数任务分配研究中，要优化的两个目标是矛盾的。如果一个目标得到改善，另一目标将相应减少。换句话说，没有可以同时改善多目标的有效最优解，而是一组帕累托最优解 [ 10 ]。当前的研究要么努力优化一个目标，另一个目标作为固定边界约束 [ 11 ] [ 12 ]，或者基于这两个目标之间的既定权衡确定一种分配方案 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。 基于多目标优化的激励机制大多是在固定目标边界约束后优化其中一个目标，或者在多目标优化之前预先指定多目标权衡约束。无论它们是边界约束还是折衷约束，都假定它们是由平台预先定义的。但是，这种假设是不现实的，因为平台无法在众包工人执行任务之前获得众包工人与任务之间的匹配程度以及执行信息。因此，要求平台确定多个目标之间的令人满意的折衷是不现实的。因此，一种实用的方法是针对平台涉及的多目标提供所有帕累托最优解(即帕累托集)，以做出合理的决策。本文的研究是为该平台找到适当的帕累托最优分配解决方案。
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user: 3. 问题定义 在本节中，将介绍MOO-TA问题的定义。表1总结了主要符号。 Table 1 Frequently used notation 符号 注释 S 选择的众包工人集合. φ i w i 执行的任务集合 ( l o c w i x ， l o c w i y ) w i 当前位置 p r i w i 隐私敏感度 n u m i w i 已完成任务数 n u m w i max w i 工人最多可完成任务数 p r o i w i 承诺完成度 R I F i w i 角色影响因子 s c o i w i 综合评分 ( l o c t j x ， l o c t j y ) t j 位置 n u m t j max t j 最多可由几位工人执行 B j t j 预算 d i f i j w i 完成任务 t j 的难度值. d t i j w i 从当前位置 ( l o c w i x ， l o c w i y ) 到任务位置 ( l o c t j x ， l o c t j y ) 的行驶时间 s e v j t j 所在位置环境恶劣程度 u i j w i 执行 t j 的效用 p i j w i 执行 t j 的报酬 c i j w i 执行 t j 的成本 R o P i j w i 执行 t j 的额外奖励 v i j w i ( w i ∈ S ) 执行 w i 带给平台的价值. q i j w i 完成 t j ( t j ∈ φ i ) 的质量 表1. 常用符号 在本文中，众包工人可以选择多个众包任务来执行，也可以由多个众包工人来执行众包任务。 W = { w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w i ， ⋯ ， w n } 代表一组众包工人，其中 w i ( 1 ≤ i ≤ n ) 表示第i个众包工人。一个时隙中的一组众包任务用 T = { t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t j ， ⋯ ， t m } 表示，其中 t j ( 1 ≤ j ≤ m ) 表示第j个任务。具体定义如下所示。 3.1. 众包工人 定义1：众包工人。 W = { w 1 ， w 2 ， ⋯ ， w i ， ⋯ ， w n } 为n个多属性众包工人的集合。每个众包工人 w i ( 1 ≤ i ≤ n ) 都是由六个元素组成的元组： ( ( l o c w i x ， l o c w i y ) ， t r i ， a b i ， p r i ， n u m i ， n u m w i max ) 。平台选择一组合格的众包工人S来执行众包任务。众包工人可以选择在一个时隙中执行一组任务 φ i ( φ i ⊂ T ) ， 0 < | φ i | ≤ n u m w i max 。 在本文中，我们使用Gompertz函数 [ 16 ] 来更新信任度 t r i 和能力值 a b i 。Gompertz函数是一种增长曲线函数模型，描述了事物发生，发展和成熟的三个阶段。不同阶段的发展速度是不同的。我们选择此函数来更新信任度 t r i 和能力值 a b i 值，因为它更适合于在人类交互中对信任度和能力值的概念进行建模。Gompertz函数由公式(1)定义。 f ( x ) = ω ⋅ e α ⋅ e γ ⋅ x (1) 其中 ω 指定此函数的上渐近线， α 控制沿x轴的位移，并 γ 调整函数的增长率。 1) 信任度：在公式(1)中，x是Gompertz函数的变量。本文通过将x替换为 x i 获得 t r i 。 x i 由式(2)计算。 t r i ( x i ) = ω ⋅ e α ⋅ e γ ⋅ x i (2) 在本文中，让 t r i 反映 w i 执行一组众包任务 φ i ( φ i ⊂ T ) 时诚实和可靠的可能性。式(2)的输入需要反映历史信息，包括以前完成的任务的质量 Q i = { q 1 i ， q 2 i ， ⋯ ， q j i ， ⋯ ， q n u m i i } 以及承诺完成度 p r o i 和角色影响因素 R I F i 。承诺完成度 p r o i 来自现实生活中同事和朋友的评价，具体数据一般通过填写调查表获得。角色影响因子 R I F i 反映了其专业领域的影响程度，取值范围为[0，1] [ 17 ]。另外，受时间因素的影响，完成的任务质量与当前任务越接近，对众包工人的信任度的影响越大。我们根据心理学中的Ebbinghaus遗忘曲线 [ 18 ] 来表示这种时间延迟。式(2)的输入由式(3)确定。 x i = p r o i + R I F i + ∑ j = 1 n u m i q j i ∈ Q i q j i ⋅ δ j 1 + ∑ j = 1 n u m i δ j (3) 其中，Ebbinghaus遗忘曲线表示第j个任务的时间衰减因子，这是人脑忘记新事物时的规律。随着时间的流逝，执行的历史任务的影响逐渐减小，直到趋向于0，如式(4)所示。 δ j = { 1 ，     j = n u m i e − 1 j ， 1 ≤ j < n u m i (4) 2) 能力值：我们获得 a b i 通过将等式(1)中的x替换为 y i 。 y i 由式(5)计算。 a b i ( y i ) = ω ⋅ e α ⋅ e γ ⋅ y i (5) y i 是等式(5)的输入，并且 a b i 随着 y i 增长而增长。 y i 可以通过公式(6)计算。 y i = p o s i j + ∑ j = 1 n u m i q j i ∈ Q i q j i ⋅ δ j 1 + ∑ j = 1 n u m i δ j (6) 其中 p o s i j 表示 w i 成功完成众包任务 t j ( t j ∈ φ i ) 的可能性。 3) 众包工人的得分：本文根据众包工人的信任度 t r i 和能力值 a b i 来计算。得分 s c o i 代表 w i 的综合得分。它由公式(7)计算。 s c o i = ε 1 ⋅ t r i + ε 2 ⋅ a b i (7) 其中 ε 1 和 ε 2 代表相应的权重，和 ε 1 + ε 2 = 1 。 3.2. 众包任务 定义2：众包任务。 T = { t 1 ， t 2 ， ⋯ ， t j ， ⋯ ， t m } 为m个任务。每个任务 t j ( 1 ≤ j ≤ m ) 都是三个元素的元组： ( ( l o c t j x ， l o c t j y ) ， B j ， d i f i j ) 。 让我们指出的位置。 d i f i j 表示 w i 完成 t j 的难度值。它由公式(8)计算。 d i f i j = ω 1 ⋅ d t i j + ω 2 ⋅ s e v j (8) 其中 d t i j 表示 w i 从当前位置 ( l o c w i x ， l o c w i y ) 到任务位置 ( l o c t j x ， l o c t j y ) 的行驶时间。 s e v j 是所在区域的环境恶劣程度。例如，此任务位于偏远的郊区或高山。 ω 1 和 ω 2 并代表相应的权重， ω 1 + ω 2 = 1 。
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user: 5. 实验评估 5.1. 实验装置 我们所有的实验均在Windows 10操作系统上运行，该操作系统具有AMD Ryzen 5 3550H和Radeon Vega Mobile Gfx 2.10 Ghz CPU，16.00 GB内存以及PyCharm 2018.2.3平台。Yelp数据集 [ 19 ] 用于进行实验。Yelp是致力于本地企业目录服务和评论站点的社交网络，其中包括188，593家企业，1，518，169用户和5，996，997条评论。对于此数据集，我们将Yelp用户视为众包工人，将企业视为任务。在Yelp数据集中，没有提供众包工人的位置信息。在实验中，选择了众包工人的评论之一，并将所选评论的相应企业的位置视为众包工人的位置。因此，可以获得众包工人的位置属性。根据Yelp数据集的属性，还可以合理地映射众包工人和任务的其他属性。 5.2. MOO-TA的性能 我们从Yelp数据集中提取了50名人群工人和522个任务。众包工人可以执行的最大任务数设置为 n u m w i max = 4 ，一个任务最多有 n u m t j max = 5 人执行。 在本文中，额外的奖励或惩罚RoP被添加到公式(9)和公式(17)中，以计算众包工人和平台的效用。RoP的常数参数 ρ 用于确保激励机制的个体合理性。通过实验确定使LWS_NSGA_II算法更有效的常数参数 ρ 的值。初始种群是通过LWS方法获得的输出解决方案。相应的实验结果如图2所示，其中RoP的常数参数 ρ 分别设置为0.2、0.4、0.6、0.8、1.0和1.2。x坐标表示常量参数 ρ 的值。左侧的y轴表示折线图的y坐标，右侧的y轴表示条形图的y坐标，指示Pareto解决方案的数量，以及Pareto解决方案中人群工作者和平台的效用的最小值。从图2可以看出，当时 ρ = 1.0 ，LWS_NSGA_II算法将获得更有效的结果，即，所获得的Pareto解的数量更多，众包工人和平台的效用的最小值较大。在图2中，当众包工人和平台的效用的最小值最大时，帕累托解决方案的数量却最小，因此不使用 ρ = 0.8 。同样，尽管Pareto解决方案的数量在时 ρ = 1.2 最大，但众包工人和平台的效用的最小值很小。因此，最后 ρ 值取1.0。 图2. 不同常数参数ρ的影响 通过LWS_NSGA_II获得分配解决方案的结果如图3所示。初始种群大小设置为146，进化轮数设置为60。LWS_NSGA_II的帕累托最优解位于图3中这两个目标的二维空间的最外面。并且获得的分配解决方案数量为161 (即帕累托最优解)。 图3. LWS_NSGA_II结果 为了验证LWS_NSGA_II算法的有效性，我们将其与线性加权求和LWS算法和多目标粒子群MOPSO算法进行了比较。初始种群大小设置为146，迭代次数和进化轮数均设置为60。通过不同的优化方法获得的分配解决方案的结果如图4所示。LWS算法一次只能获得一个结果，并且不能保证是帕累托最优的解决方案。在每次迭代中，基于贪婪的线性加权求和方法可以实现接近最佳的解决方案，而不是最佳的解决方案。此外，线性加权求和策略不能保证找到多目标优化问题的Pareto解，尤其是对于非凸解空间。MOPSO算法获得了36个Pareto解，但众包工人和平台的实用性相对较低。与上述两种算法相比，LWS_NSGA_II算法，力求发现足够的帕累托最优解，获得了161个Pareto最优解，并且众包和平台的效用更大。该平台可以通过优势比较从161个Pareto解决方案中选择最合适的分配方案。 图4. 不同算法的分配结果
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user: 6. 总结 在本文中，我们研究了MOO-TA问题，以最大化平台的效用和众包工人的效用。为了解决多目标优化问题，提出了LWS_NSGA_II算法，以激励众包工人在偏远地区执行众包任务，并获得足够的帕累托最优解。对比实验结果证明了我们提出的方法在真实数据集上的有效性和适应性。 在未来的工作中，将研究边缘云移动众包系统中任务分配的超级多目标优化问题。
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user: 摘要 针对当前数字化变电站计量领域图像识别准确度有待提高的问题，本文提出一种基于深度学习改进算法的图像识别方法。该方法对传统的图像识别算法进行优化，使得合成的形状更接近目标对象，同时改进了卷积层，通过采用可变形卷积，加强对计量设备图像不同物体形变的建模能力。论文详细介绍了改进方法的原理、实现算法和实现流程，并开发了对应的计量图像识别软件，验证结果表明该算法具有良好适应性和高识别可靠度等优点。
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user: 1. 引言 人工智能技术作为一项新兴技术，近年来发展极为迅猛，研究方向涉及到多种交互模式、智能分析系统管理和构建、大数据挖掘和综合应用等方面，在全世界范围内的众多领域得到广泛应用，应用范围从制造业扩展到信息通信、电商、金融、医疗、翻译等专业服务领域。其中基于深度学习的人工智能技术，在图像识别、语音语义识别、软件设计等多方面能达到人类智慧难以企及的高度 [ 1 ]。 增强现实技术，借助计算机视觉技术和人工智能技术产生物理世界中不存在的虚拟对象，并将虚拟对象准确“放置”在现实世界中，通过更自然的交互，呈现给用户一个感知效果更丰富的环境。它包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及注册、场景融合等新技术与新手段，提供了在一般情况下，不同于人类可以感知的信息 [ 2 ]。世界主要的发达国家，均将人工智能产业作为国家发展战略。与之相对的，在我国，关于人工智能技术在电网运维领域的应用尚处于起步阶段 [ 3 ] [ 4 ]。 针对当前国内在数字化变电站计量运检领域应用人工智能技术的空白，本文开发了专用于深度图像学习的软件工具，可以用来标记数字化变电站计量待训练的图像，并进行有效的识别。通过训练标记好的计量设备图像，与增强现实设备所采集的设备图像进行识别匹配，用以预测现场设备运行中的有用信息，从而形成变电站计量领域宝贵的数字资源。 为了加强增强现实技术在变电站计量应用的准确性，我们改进了yolo-v3图像识别算法，使得该算法能够更好的适应计量设备的识别，提高变电站计量设备图像中有用信息的识别率。