学霸从数学建模开始

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第181章 会议结束

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方舟的小心脏瞬间骤停。

全场这么多教授和专家,其他人都没有说话,唯独身份最高的那位跳出来。

这就仿佛你打一个升级的单机游戏,才打到一半,等级还没有加满,最终Boss就跳出来说,我想要和你过两招。

“你的加密算法思路很不错,但是前面采用的随机算法却有些配不上后面这么优秀的搜索算法。我建议你照我说的修改一下子。

在第七行,通过3种理想状态的假设,寻优搜索的位置和路径的更新公式如下:

x i t + 1 = x i t+α⊕L(λ),i=1,2,..,n(1)

式中:xi为第i个数据在第t次迭代的位置,用于控制步长的搜索范围,其值服从正态分布。

在式(1)中,L (λ) L(lambda)L(λ)为Lévy随机搜索路径,随机步长为Lévy分布

L ( s ,λ)~ s −λ, ( 1 <λ≤ 3 )式中:—由前面的计算得到的随机特征。

从你的上式可以看出,该迭代方式是一个随机漫步的过程。由于其随机游动特征,局部极值点附近往往会出现新解,因此这样的短步长搜索更加有利于提高解的质量。另外,距离局部最优值较远的地方也存在新解,偶尔的大步长探索,使得算法不容易陷入局部极值点。

对于这样的问题,我个人建议更改一下步骤的顺序:

步骤1 定义目标函数f(X), X =( x 1 ,..., x d ) T f(X),X=(x_1,...,x_d)^Tf(X),X=(x)函数初始化,并随机生成多个数据保存的初始位置 X i ( i = 1 , 2 ,..., n ) X_i(i=1,2,...,n)X (i=1,2,...,n),设置数据大小、问题维数、最大迭代次数等参数;

步骤2 选择适应度函数并计算每个数据位置的目标函数值,得到当前的最优函数值;

步骤3 记录上一代最优函数值,利用式(1)对其他鸟窝的位置和状态进行更新;

步骤 4 现有位置函数值与上一代最优函数值进行比较,若较好,则改变当前最优值;

步骤 5 通过位置更新后,用随机数r ∈[ 0 , 1 ] rin[0,1]r∈[0,1]与P PP对比,若r > P r>Pr>P ,则对xt + 1 x^{t+1}x t+1进行随机改变,反之则不变。

步骤6 若未达到最大迭代次数或最小误差要求,则返回步骤2 ,否则,继续下一步;

步骤7 输出全局最优位置...”

“以此来使得数据进行”

2021年12月3日,天格计划的GRID-02天文立方星载荷观测到的宇宙伽马射线暴事例GRB 210121A及其物理分析的论文在线发表在《美国天体物理学报》(The Astrophysical Journal)上。南京大学与清华大学天格团队合作完成了这次天格观测数据的处理和物理分析。这是天格计划首篇正式发表的伽马暴科学观测结果,也是国际上同类微纳卫星(指质量小于10千克、具有实际使用功能的卫星)伽马暴探测项目中,首例取得科学发现和论文发表的伽马暴事例。这项工作表明该类微纳卫星在空间天文粒子探测、前沿天文科学观测等方面具有广阔的应用前景。

“天格计划“是一个以本科生学生团队为主体的空间科学项目,其主要科学目标为寻找与引力波、快速射电暴成协的伽马暴以及其它高能天体物理瞬变源。其特色是利用立方星(分米级别的小卫星模块)平台,搭建由多个小卫星组成的全天伽马射线暴监视网络,用以探测和定位伽马射线暴等天体瞬变源。相比于综合型、高功率的大型卫星,如美国航空航天局(NASA)将于2021年底发射的质量高达6.2吨、成本已逾数百亿美元的詹姆斯·韦伯空间望远镜(JWST),立方星具有模块化、低成本、短周期的特点,能够实现大卫星无法实现的快速发射、多颗组网、全天覆盖,还可以降低风险与成本。天格计划预计利用10-24颗立方星在500-600公里的近地轨道进行组网,在2018~2023年内逐步完成。这一方案能够实现对短伽马射线暴真正的全天覆盖探测,并可通过时间延迟和流强调制的方式实现有效定位,可保证不错过任何一次与引力波暴发成协的短伽马射线暴,有着重要的科学意义。

2016年,天格计划由清华大学工程物理系和天文系共同发起,目前有南京大学、中科院高能所等20余所高校和研究所共同参与合作。南京大学、BJ师范大学等高校的天格团队也将完成卫星载荷的研发调试。截至目前,天格计划已于2018年10月、2020年11月和12月分别发射了三颗天格卫星。天格02星(GRID-02,见图2)已积累了5个月的科学数据,其首批科学数据已被国家空间科学数据中心接收,未来将对科学界保持开放共享。

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