关键词： 遗传算法   库存采购   优化方法   库存   后勤物资   电网  

摘要： 为确保电网调度资源与需求资源的高度适配性,基于遗传算法的应用,对电网后勤物资库存优化方法展开设计研究。确保多个零销商与后勤仓库之间的联通关系,建立物资多级库存模型;采用浮点数编码方式,将每个可能的采购方案表示为一个染色体个体,进行基于遗传算法的库存采购设计;收集历史销售数据等信息,计算电网后勤物资库存的需求量,识别库存过剩或短缺的风险区域,进行物资库存的调度优化。对比实验结果表明,应用设计的方法,可以满足优化后的物资库存>物资需求量,保证物资的有效周转。

关键词： 氧化石墨烯   超平面透镜   多波长色散调控   逆向设计   改进遗传算法  

摘要： 纳米光学成像技术是现代光学成像系统和光学测量系统的主要手段之一,但是传统宽波段消色差超透镜随着工作波长数量的增加而引入的单元结构复杂度骤增、成像效率降低、聚焦分辨力降低等问题,限制了高性能、集成化微型光学系统的发展。氧化石墨烯是一种具有高折射率和高透射率的二维材料,通过激光直写技术将氧化石墨烯的特定区域热还原为还原氧化石墨烯,其材料的光学性能发生改变,因此可以制作成氧化石墨烯超薄平面透镜。针对氧化石墨烯透镜的离散波长色散问题,提出了一种基于改进遗传算法的氧化石墨烯透镜逆向设计方法。通过设置遗传算法的优化目标,引入目标函数的惩罚因子,对透镜结构进行目标性优化,可以设计出能够对离散波长进行单一焦点等强度聚焦的氧化石墨烯透镜。使用真空过滤法和飞秒激光直写技术加工了所设计的氧化石墨烯透镜(厚度约200 nm),并对其聚焦特性进行了表征。实验结果表明,该透镜可对450、550以及650 nm入射波长进行出色的色散调控,与预设焦距的最大偏差仅为2.23%。该透镜对工作波长的焦点平均径向半峰全宽为324.3 nm,可以达到超衍射极限聚焦。该设计方法为需要高分辨率、宽波段色散控制的微型光学系统提供了新的可能。

关键词： 联合作战空战场   GJK算法   闵可夫斯基差集   K-means聚类   遗传算法  

摘要： 针对空域需求大数据冲突检测与消解的问题,以空域冲突需同时满足的3个准则以及空域消解需遵循的5项基本原则为基础,建立基于安全包围盒的GJK闵可夫斯基差集的空域冲突检测模型,对提出的空域需求申请进行检测,在此基础上,构建基于聚类分析与遗传算法的空域冲突消解优化模型,并基于真实数据集进行模拟验证,能够有效检测出潜在的空域冲突并给出相应的消解方案,为联合作战空战场中的空域需求申请优化提供有效支撑。

关键词： 多式联运运输网络   模拟退火算法   遗传算法  

摘要： 文章研究了在低碳背景下如何通过多式联运来优化物流运输系统的设计,分析了物流城的物流运输系统,提出了一种基于多式联运的优化方案,即通过运用不同类型的运输方式(如公路运输、铁路运输、水路运输等)最终形成一个多式联运系统方案。采用基于模拟退火和遗传算法的优化方法,根据实际的物流运输数据,以物流城到福州市区为例对福州现代物流城的物流运输系统进行优化设计,旨在为物流城规划设计及建设提供理论依据。研究表明,模拟退火遗传算法等方法可有效提高多式联运运输网络效率并减少运输成本和降低碳排放量。文章通过实例对多式联运运输网络进行分析,对福州现代物流城今后的多式联运运输网络规划具有借鉴作用,研究成果对于进一步提高货物的运输效率和服务质量具有重要的参考价值。

关键词： 风力机叶片   结构优化设计   遗传算法   帕累托前锋  

摘要： 为了提高风力机叶片结构设计的效率,同时揭示结构设计参数对设计边界的影响规律,文章提出了一种将改进的遗传算法NSGA-II与风力机叶片结构设计软件FOUCS相结合的结构优化设计方法,搭建了适用于风力机叶片复杂结构的优化设计仿真系统。以NREL开发的15MW风力机基准模型IEA-15-240-RWT为对象,将主梁的铺层厚度、宽度和中心线定位作为设计变量,以叶片重量和挥舞刚度作为优化目标,采用自主开发的结构优化设计系统获取不同设计条件下的最优解集,同时探讨了主梁设计参数对帕累托前锋的影响规律。算例结果表明,对于IEA-15-240-RWT叶片,主梁宽度设定为1000mm,且主梁中心线定位在弦长50%时具有较高的结构效率。验证了该优化设计系统对叶片结构设计的可行性和有效性,且该系统有较强的扩展性,能为更复杂的叶片设计工作提供新思路。

关键词： 参数化   道路选线   Rhino+Grasshopper   层次分析法  

摘要： 在公园设计中,道路选线设计结合使用者的偏好较为困难,了解使用者的偏好,并与参数化道路选线结合,可以得到更符合使用者出行习惯的道路选线结果。实验目标区域选择湖南省长沙市南郊公园,利用层次分析法对该公园的使用者偏好进行权重分析,作为道路选线影响因素,以Rhino+Grasshopper平台为依托,利用Galapagos组件构建可视化遗传算法优化模型对道路选线进行运算,最终实现道路选线的优化方案,为山地公园道路选线设计提供参考。

关键词： 新能源接入   改进遗传算法   配网   线损计算  

摘要： 针对现有配网线损计算方法存在的误差大、收敛速度慢及降损效果不佳的问题,研究了大规模新能源接入背景下,基于改进遗传算法的配网线损动态计算方法。在大规模新能源接入的场景中,利用采集器实时、准确地捕获各类新能源设备的数据。采用等值电阻法,根据各段线路的特性计算配电网的线损。引入改进遗传算法对配网线损动态计算。试验结果表明,采用该方法后,测试样本的线损值误差显著减小,维持在0~0.005的范围内,使得线损计算结果更加贴近实际情况。此外,该方法在计算过程中展现出了收敛速度快、迭代时间短的显著优势,大大提高了计算效率。

关键词： 远程教育   数字倦怠   成因   干预机制  

摘要： 在远程教育广泛普及的当下,学习者数字倦怠问题日益凸显,成为影响其学习效果与体验的关键因素。文章聚焦数字时代远程教育场景下学习者数字倦怠的表现及成因,并从教育教学、技术支持与心理辅导等多维度构建针对性与可操作性强的干预机制,旨在为远程教育机构与教师提供切实可行的指导,助力其有效预防与缓解学习者的数字倦怠,进而提升学习者的学习积极性、主动性和参与度,提高远程教育的教学质量与效果,推动远程教育的健康、可持续发展。

关键词： 随钻振动信号   单轴抗压强度   相似材料   人工神经网络   时域、频域特征  

摘要： 岩石单轴抗压强度是岩土工程与地下工程中表征岩体性质的重要参数之一。为了准确、快速地感知、预测煤矿井下岩体的岩石单轴抗压强度,以室内9种不同配比的相似材料试件钻取试验为基础,构建基于随钻振动信号的单轴抗压强度GA−BP(Genetic Algorithm−Backpropagation)神经网络预测模型。通过改变GA−BP神经网络的隐含层数、种群数和训练函数,讨论分析预测模型影响因素与结果,确定最优预测模型结构。结果表明:随钻振动信号与相似模拟材料的单轴抗压强度之间具有响应关系,所构建预测模型准确率都在70%以上,以随钻振动信号感知预测单轴抗压强度的研究方法具有一定的可行性;训练函数选择trainlm、隐含层为8、种群数为20时模型结果最优,训练集、测试集决定系数分别为0.761、0.745,均方根误差分别为6.039、4.254 MPa,平均绝对误差分别为6.574、4.716 MPa。提出的单轴抗压强度预测方法可为岩石力学性质的智能辨识提供新的思路。

关键词： 地铁   隧道   人工神经网络   成本   工期   双曲正切函数  

摘要： 地铁施工项目因地质条件复杂及动态参数耦合,常面临成本超支与工期延误风险。本研究基于人工神经网络(ANN)构建了成本与工期预测模型,采用反向传播算法(ANN-BP)优化网络结构与激活函数。通过对济南地铁工程数据的验证,研究结果表明,双曲正切函数(tanh)结合5神经元隐藏层的模型在成本和工期预测中均表现出优异的性能。具体而言,成本预测的测试集决定系数(R~2)为0.899,均方根误差(RMSE)为0.028;而工期预测的R~2达0.971,RMSE为0.024,较Sigmoid函数误差显著降低了53.8%。与支持向量回归(SVR)和随机森林(RF)模型相比,ANN-BP在成本预测中的R~2分别提高了18.7%和9.2%,RMSE降低了32.4%和22.2%;在工期预测中的R~2分别提高了21.5%和14.0%,RMSE降低了28.9%和22.6%。模型通过融合岩土力学参数与盾构动态工况数据,有效捕捉了围岩等级、推力扭矩等非线性关系,误差集中于±5%区间内。本模型为隧道工程成本控制与进度管理提供了高精度工具,其算法鲁棒性在复杂地质场景中具有显著应用价值。