关键词： 遗传算法   实数编码   精英种群   反向学习   螺旋搜索  

摘要： 针对传统遗传算法(SGA)在求解问题时后期局部搜索寻优能力不足,导致全局搜索范围受限,易陷入早熟现象与收敛速度较慢的问题。基于融合反向学习(OBL)思想、精英选择策略以及螺旋式搜索理念,提出一种改进的实数编码遗传算法EOBLGA。首先在生成初始种群环节采用反向学习方式,以提升最优解的精度与收敛速度;然后采取种群划分挑选精英父代的思想进行螺旋式交叉操作,增强算法的全局搜索能力;最后采用正余弦混合突变操作,避免算法陷入局部最优的同时加快算法收敛。在测试函数的仿真实验结果表明,该算法不易陷入早熟收敛,并在收敛性能与求解精度上相较于原始SGA更优,验证了算法的有效性。

关键词： 数字空间拜物教   数字技术   数字伦理  

摘要： 数字空间拜物教是产生于数字空间的拜物教现象,其生成于社交媒体与信息传播以及网络文化与消费心理的共同作用,社交媒体通过平台的设计和运营刺激用户对数字产品的追求欲望,不断强化数字空间拜物效应;网络文化和消费心理使得人们对于虚拟物品的追求成为社会文化的一部分,加剧了数字空间拜物教现象。在数字空间,平台运营者拥有重要的话语权和控制力,通过设计和策划加速数字空间拜物教的形成;数字空间拜物教参与者也拥有权力,并会与运营者产生权力争夺。应对数字空间拜物教,需通过社会教育与主流意识形态宣传、伦理观与价值观的重塑,引导人们树立理性的消费观念,降低对数字产品的过度追求,提高自我约束力,进而有效解决数字空间拜物教带来的困境。

关键词： 冷链配送   遗传算法   时间窗   路径优化  

摘要： 针对单一算法求解冷链配送最优路径时,存在收敛速度慢和易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于改进遗传算法的冷链配送路径优化方案.该方案将粒子群算法与遗传算法相融合,在粒子群算法中增加了微扰量,进而可避免算法陷入停顿并提升最优解的质量.以合肥市S生鲜公司的实际门店配送问题为例进行验证,结果显示改进的遗传算法总成本比S公司现有配送方案费用减少了26.5%,因此该方案可为冷链配送公司的配送决策提供参考。

关键词： 路基土   回弹模量   遗传算法   人工神经网络   三轴试验   敏感性分析  

摘要： 为了克服测试路基土回弹模量带来的时间和成本问题,采用GA-ANN联合模型对路基黏性土回弹模量M r进行预测,即在大量回弹模量试验数据的基础上,利用遗传算法(GA)确定人工神经网络(ANN)的权重和偏置值的最优解,从而训练开发GA-ANN联合模型。使用该模型对湖南省某工程实例的路基土回弹模量进行预测,将该方法与其他方法的预测结果进行对比。研究结果表明:利用GA全局搜索的优势,可以更好地优化ANN的权重和偏置值,改善ANN的预测能力,GA-ANN联合模型可作为预测黏性土回弹模量的有效工具,预测效果优于GA、LGP等模型;根据敏感性分析结果,文中选择的9个输入变量对回弹模量的影响均较为显著,其中UCS、P_(200)和w_(opt)是最具影响力的变量。GA-ANN联合模型可用于路基土回弹模量的初步估测,以减少开展大量循环三轴试验的时间和成本。

关键词： 围堰变形   沉降预测   支持向量机   遗传算法  

摘要： 沉降变形是围堰变形的一种变形方式,在吹填施工中,围堰所处的环境较差,因此有必要对围堰变形进行观测。本文提出一种支持向量机模型(SVM)机器学习算法对围堰沉降进行预测,为了提高模型预测的准确性,利用遗传算法(GA)对向量机模型的内参进行调优。实践证明,通过遗传算法调优的向量机模型能准确预测围堰变形发展趋势,较传统向量机模型的相对误差从35%降低至6%,具有很好的可行性和实用性。

关键词： 工业机器人   视觉分拣   图像去重   遗传算法  

摘要： 针对工业机器人视觉动态分拣过程存在的漏抓、误抓和精度不高等问题,提出一种基于改进遗传算法的多工件动态分拣方法。在分析工件分拣过程的基础上,确定了相机坐标系、用户坐标系和工具坐标系之间的转换关系。设计了一种图像去重算法,以时间和工件位置为判断依据,经对比去掉重复图像信息。为提高分拣效率,提出了一种基于改进遗传算法的工件动态分拣序列优化方法,利用非均匀变异算子进行邻域变异操作,可提高算法的收敛性和搜索能力,缩短分拣耗时。仿真和实验结果表明:改进遗传算法收敛较快;所述工业机器人视觉动态分拣方法效率较高,具有较好的稳定性和准确性。

关键词： 民航旅客   BERTopic   主题分析   Word2Vec   语义网络  

摘要： 挖掘旅客评论数据的主题和关键词,对航空公司制定相应的服务政策具有重要的指导意义。鉴于民航评论的独特性,需要针对性的建模进行分析。首先,设计反向翻译技术扩充数据集,并扩展THULAC分词词典与停用词表,以及TF-IDF特征提取,实现了对复杂评论的处理.其次,针对中文短文本特性,改进BERTopic技术,包括对其嵌入模型的微调、聚类函数的增强以及参数的精细调整,从而显著提升模型在主题划分及关键词间复杂关系上的能力.构建Word2Vec-TopN模型对主题和关键词两者向量分析,增强上下文连接能力。此外,考虑话题强度和中心性,核心主题的语义网络,分析话题与关键词间关系.最后,根据核心主题和关键词为导向的挖掘结果,分析各个主题中存在的突出问题,并提出改进建议.

关键词： 农产品   物流运输   配送路径   遗传算法  

摘要： 社会经济水平的提高与人们消费能力的升级,推动了农产品市场需求的增长。在农产品行业内部竞争加剧及绿色发展呼声高涨的时代背景下,物流运输配送路径的选择不仅关系着企业的经济效益,也对生态环境产生重要影响。例如,根据《中国绿色物流发展报告(2023—2024)》,我国物流业碳排放占全国碳排放总量的9%左右。其中,货物运输及配送活动是物流业碳排放的三大来源之一。因此,优化配送路径以减少碳排放,成为推动经济社会可持续发展的重要手段;运用科学的方法优化物流运输配送路径、成为企业的迫切要求。文章以X企业为例,综合考虑农产品特性和客户需求等因素,旨在通过设计基于动态混合遗传算法的优化模型,求解出最佳的物流运输配送路径,实现物流运输成本最小化和效率的最大化。

关键词： 焊接机器人   工作空间   遗传算法   刚度性能   杆长优化  

摘要： 以野外大口径油气管道焊接的工作条件为背景,考虑到恶劣的工作环境会严重影响焊接机器人的工作空间范围。针对焊接机器人的末端刚度性能弱和轻量化问题,提出了一种在指定工作空间下对六自由度焊接机器人的每个臂长进行优化的方法,以达到在指定工作空间下焊接机器人的臂展要求。首先,结合D-H参数法建立焊接机器人的运动学模型,运用笛卡尔坐标系变换矩阵和几何解析数值法,对焊接机器人进行逆运动学求解,分析指定空间位置的可达率;然后,运用遗传算法优化空间位置到达率、轻量化参数和末端刚度参数,通过适应度函数寻求杆长的最优解;最后,实验结果表明,最优杆长的适应度值相较于原始杆长提高了8.27%,指定空间到达的覆盖率提高了7.33%,从而验证了提出方法的有效性。

关键词： 快速消解   动态反应池(DRC)   电感耦合等离子体质谱   汞   质谱干扰  

摘要： 汞(Hg)作为一种重金属污染物,广泛分布于环境中,特别是土壤环境。土壤中的汞可通过多种途径进入土壤生物和人体,对土壤生态安全和人类健康造成威胁。因此,土壤中汞的准确检测对于防治土壤污染和保护人类健康至关重要。采用动态反应池技术以氧气为反应气,通过优化氧气流量及副反应抑制参数(RPq)消除WO对^(202)Hg测定的质谱干扰,建立了一种快速消解法处理样品,动态反应池电感耦合等离子体质谱技术测定土壤中汞含量的方法。在最佳实验条件下,汞元素浓度在0~5μg/L线性关系良好,线性相关系数达到0.999 9,检出限为0.001 mg/kg,加标回收率为93.5%~99.3%,6次分析的精密度为2.3%。方法用于土壤标准物质GSS-38测定,结果与认证值一致。方法有效消除了汞含量测试时的质谱干扰,可以广范用于土壤中汞含量的准确测定。