关键词： 遗传算法   粒子群算法   门式起重机   模糊PID   定位防摆控制  

摘要： 随着工地、厂房、码头等物流场所智能化需求的提升,作为主要起重搬运设备的起重机械已向着自动化、智能化方向飞速发展,其中,吊装作业的自动、快速、精确就位是智能起重机的关键技术难点。针对传统门式起重机作业时定位不精确及吊重摆角消除过慢的问题,提出了一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)混合优化的模糊PID(fuzzy PID,FPID)控制方法。利用拉格朗日方程建立了门机的动力学模型,对模糊PID控制器的量化因子及比例因子使用混合算法优化,并借助Matlab-Simulink平台进行了对比分析及鲁棒性分析。结果表明:模糊PID控制器在经过所设计的算法优化后能够实现门机更加精确的定位及更加快速的消摆,鲁棒性也得到了提升。

关键词： 高速电磁阀   涡流能量   焦耳能量   能量损耗   敏感性分析   响应面法   遗传算法   多目标优化  

摘要： 针对高速电磁阀因涡流能量和焦耳能量产生热负荷,从而显著影响其工作耐久性的问题,本文提出了一种基于响应面预测模型的能量损耗参数敏感性分析及多目标优化方法。本文建立并验证了包含电流反馈的高速电磁阀动态响应仿真模型,构建了涡流能量和焦耳能量的响应面预测模型。基于该模型,进行了电导率、弹簧刚度、阻尼系数及电阻等参数对能量损耗的敏感性分析,并利用非支配排序遗传算法开展了多目标优化研究。研究结果表明:电导率、电阻和弹簧刚度是涡流能量的重要敏感参数,电阻和电导率则是焦耳能量的关键敏感参数。经过优化后,高速电磁阀的涡流能量降低了6.31%,焦耳能量降低了49.75%。本文方法和模型可以在不改变高速电磁阀几何结构参数的前提下,有效实现电磁阀能量损耗的多目标优化。

关键词： 个人信息保护   公共利益规则   权益平衡  

摘要： 个人信息保护不仅涉及私权主体之间的利益衡量,还涉及公共利益与个人信息权益之间的价值平衡。公共利益优位原则作为一项国内外公认的价值位阶原则,构成了公共利益限缩个人信息权益的正当基础。但过度强调公共利益的优先地位,容易造成公共利益的泛化滥用,进而侵害个人信息权益。我国个人信息保护法中的公共利益规则存在公共利益概念界定模糊、利益代表主体复杂多元、司法适用与监督制度缺位等问题,加剧了公共利益与个人信息权益的冲突失衡。鉴于此,应当借助公共利益层次性差异区分理论,明晰公共利益之内涵、外延,从行政主体、企业主体和其他社会主体三个角度厘清各类主体权益之定位,合理界定司法适用的范围并建立健全司法监督制度。

关键词： 遗传算法   堆排序   多目标优化   电缆   智能配货  

摘要： 电缆行业中,需要根据客户指定的规格型号、长度和分段需求等选择合适的库存,这一过程称为电缆配货。配货方案的选择需要综合考虑拣货、分割和发货等各方面的效益,面对包含分段需求的订单以及大规模库存,人工配货效率低下,且易产生零头线、异地发货和库存积压等问题。为解决上述问题,本文在总结配货业务员经验的基础上,开发了一个基于遗传算法的电缆智能配货系统,该系统使用Python语言实现,允许业务员按需调整遗传算法的价值函数,并使用优先队列维护搜索结果,最终提供多种配货方案供业务员比较和选择。

关键词： 北京四合院   庭院空间形态   建筑节能   多目标优化   遗传算法  

摘要： 文章以北京老城四合院民居为研究对象,提取其典型基本原型,建立参数化模型,通过计算机仿真试验进行性能模拟,并结合遗传算法模块实现多性能目标的自动寻优,进而智能化生成多种建筑形态方案。在此基础上,研究分析了北京老城四合院民居在空间形态上对整体能耗和室外庭院热舒适性的影响,并总结提出了设计前期的绿色优化方法,为探索中国传统民居的数字化绿色设计提供了经验借鉴。

关键词： 人工智能   高职教育   计算机软件课程   教学应用  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域的应用逐渐成为研究热点。高职教育作为培养应用型人才的重要阵地,亟需引入人工智能技术以提高教学质量和效果。计算机软件课程是高职教育中的重要组成部分,能有效提高学生的实践应用能力,为日后更好地学习其他专业课程奠定良好基础。随着人工智能技术的广泛应用,高职院校开始将人工智能技术融入到计算机软件课程教学中,这一举措为学生提供了更加丰富多样的学习体验。文中从人工智能技术在教育领域的应用现状出发,对其在高职计算机软件课程中的具体应用进行了深入探讨。

关键词： 人工智能   云计算   通信网络安全传输控制  

摘要： 在当今数字化时代,通信网络的安全性对个人和企业的数据保护至关重要。云计算作为信息技术的一大支柱,其通信网络面临着众多安全挑战,包括数据泄露、非法访问及服务中断等问题。人工智能(AI)技术的发展为通信网络安全提供了新的解决方案,通过智能化处理和响应安全威胁,极大增强了网络的防护能力。本文分析通信网络的基本结构及云计算环境下的安全传输需求,系统阐述人工智能在增强安全认证、智能加密技术应用、异常流量检测与响应以及AI驱动的数据完整性验证等方面的具体应用,并通过一系列实验验证这些技术的有效性。

关键词： 遗传算法   既有建筑   成本控制   模型分析  

摘要： 为了解决既有建筑改造中的成本控制优化问题,本文以北京市朝阳区某办公建筑改造项目为例,分析了既有建筑成本控制的理论基础和关键影响因素,提出了基于遗传算法的多目标优化成本控制模型。研究结果表明:构建的模型在实际应用中具有良好的适应性,改造后建筑综合节能率达到45.8%,与模型预测值46.8%的偏差仅1个百分点;项目实际投资回收期为5年,接近模型预测值4.8年;室内环境质量明显改善,员工满意度达到91分,验证了该模型在既有建筑改造优化方面具有重要的实用价值。

关键词： 农机调度   协同优化   遗传算法   任务分配   农机服务   资源优化配置  

摘要： 农机作业作为一种涉及广泛、技术性强的农业生产活动,具有任务重、对象复杂、环境差和时效性强等特点。然而,当前农机作业面临调度水平差、资源配置不合理以及作业效率低等问题,为提高农机作业的效率和服务水平,在综合考虑运输时间、最优路径、综合成本、等待时间惩罚以及迟到时间惩罚的基础上,结合农机作业实际调度特点,建立多变量因子约束下的农机调度模型。通过引入运输时间、最优路径、综合成本、等待时间惩罚、迟到时间惩罚等多个约束条件,经相关实际算例验证该模型及算法的有效性和可行性。结果表明,基于遗传算法进行任务序列优化,可以有效降低调度成本,优化最优路径,提高农机作业效率和农机社会化服务水平。同时,算法的运行时间小于1 s,确保在各种复杂情况下,农机调度能够达到最优状态,满足农机作业的实时性和时效性要求。

关键词： 特高压输电线路   监测终端   遗传算法   电网系统   部署优化   安全运行   研究成果   稳定性  

摘要： 引入一种多群遗传算法,基于该算法开展特高压输电线路监测终端部署优化的研究。特高压输电线路的安全运行对电网系统的稳定性至关重要。描述监测终端的结构和经典遗传算法的原理,以及用于优化终端部署的改进群体遗传算法,对研究成果进行了测试,并取得了较好的结果。