关键词： 蒙特卡洛树   决策问题   计算机博弈   剪枝技术  

摘要： 蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种高效的决策算法,广泛应用于复杂的博弈问题。该算法通过模拟大量随机对局来评估可能的行动,并逐步构建决策树。对于海克斯棋这类策略丰富、局面复杂的游戏,MCTS提供了一种有效的求解方法。文章主要介绍了MCTS在海克斯棋中的基本流程和策略,并详细分析了其优势及在其他领域的应用。最终得出结论:MCTS在计算机博弈领域具有深远影响。

关键词： 自适应控制   预应力钢丝   缠绕模锻压机   液压系统   优化遗传算法  

摘要： 传统的液压系统大多存在控制参数固定、无法适应复杂工况变化的问题,从而限制了系统性能,甚至影响了生产效率和产品质量。为此,提出基于优化遗传算法的预应力钢丝缠绕模锻压机液压系统自适应控制方法。该方法通过构建模锻压机液压系统的数学模型,深入分析液压系统的动态特性和控制需求,并引入优化遗传算法开发一种自适应比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制器,以自适应控制预应力钢丝缠绕模锻压机液压系统。实验结果表明:相较于传统方法,该方法不仅能够实现液压系统的自适应精准控制,还改善了系统的动态性能。

关键词： 设施农业   传感器   遗传算法   贪心算法   智能布置  

摘要： 本文探讨设施农业中传感器的智能布置,选择将传统随机布置若干个点位的传感器,通过数学建模,设计合适的适应度函数,并采取改进的遗传算法,按照自适应的选择、交叉、变异等操作产生新的种群,直到完成要求的迭代次数,得出最优的传感器智能布置方案。然后利用评估函数衡量遗传算法求得的布置方案,在大多数情况下相比贪心算法更优。本系统经过多轮迭代后最优值趋于稳定,种群中所有个体适应度函数值的平均值处于收敛状态,传感器布置更加科学合理。

关键词： 致密气藏   产能预测   集成算法   遗传算法   机器学习  

摘要： 致密气藏的开发中,准确的产能预测对于制订高效的开发方案十分重要。由于致密气藏成藏特征的复杂性和储层的显著非均质性,传统预测方法在准确性和稳定性方面常无法满足实际需求。提出了一种创新的产能预测模型ADASVRLGBM,融合了AdaBoost(Adaptive Boosting)、支持向量回归SVR(Support Vector Regression)和LGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,并使用了GridSearchCV(Grid Search Cross-Validation)对每个模型进行超参数调参,然后利用遗传算法优化各子模型的权重组合。该集成模型通过对致密气产能影响因素进行系统的相关性分析,提取出关键特征参数,构建以气井产能为输出标签的模型。研究表明,该集成模型在预测精度上显著优于单一算法,训练后模型的平均符合率达93.33%。此外,详细探讨了不同子模型对整体预测性能的贡献及其在复杂数据处理中的应用优势,为致密气藏高效开发提供了理论和实践支持,并为相关模型的应用拓展提供了有价值的借鉴。

关键词： 场域理论   青年群体   短视频   内容生产   风险治理  

摘要： 移动短视频已融入社会大众的日常生活,大量青年以短视频创作者的身份进行青年短视频内容生产活动,赋予了短视频“年轻化”“时代化”的生活图景。青年短视频作为青年展现自我形象、构建文化圈层的重要场所,在资本市场下异化为脱离其本质的对抗性力量,主要表现为数字美颜下的自我沉溺、高度同质化的沉迷狂欢、技术化身体与隐私曝光、虚假摆拍之风盛行。以场域理论为视角,透视青年群体短视频内容生产的异化,发现其主要动因是场域自主性缺乏加剧青年短视频秩序失衡、资本争夺诱发青年短视频内容失实和惯习制约造成青年短视频策略失调。基于此,应明确责任,确保短视频场域有序运行;规制资本,重建短视频场域良好秩序;重塑惯习,培养青年创作者数字素养,以优化短视频场域,从而形成风清气正的短视频生态空间。

关键词： 对转桨   适伴流   最佳环量分布   神经网络   遗传算法   涡格法  

摘要： 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。

关键词： 人工智能   计算机应用软件   自然语言处理   深度学习  

摘要： 为进一步提升计算机应用软件设计开发水平,本文对人工智能技术在计算机应用软件开发中的具体应用进行分析与探讨。首先,介绍人工智能技术的基本概念及应用优势;然后,阐述基于人工智能的计算机应用软件设计关键技术,包括自然语言处理、机器学习、深度学习、代码自动生成等技术,并探讨人工智能在计算机应用软件设计需求分析与功能规划、智能用户界面设计、代码生成与自动化开发、智能测试与性能优化及自动化故障诊断与修复5个方面的主要应用;最后,总结与展望未来人工智能在计算机应用软件设计中的发展,旨在为相关领域人员提供有益参考。

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： 井位优化   遗传算法   生产潜力   产量预测模型   混合优化流程  

摘要： 确定合理的井位是一件非常具有挑战性的任务,主要是因为影响油藏生产动态特征的地质因素和工程因素复杂多变,且非线性十分严重。由于深水油藏物性条件比较好,开发策略上通常采用“稀井高产”的方法。目前国内一般采用的是规则井网布井技术,但这种布井思路并不适用于“稀井高产”模式下的不规则布井方式。文中以遗传算法为基础,结合油藏生产潜力图和Gompertz产量预测模型作为辅助技术手段,同时充分考虑井位优化的目标函数、约束条件以及相应的惩罚函数,提出了一种混合遗传算法井位优化流程实现井位快速优化。实例应用表明,该混合遗传算法优化流程优化结果相对于其他方法,在优化效果和优化时间上具有较好的优势,在尽量减少对油藏数值模型调用的条件下,研究成果能够快速完成井位优化,研究成果对于不规则井网的布井方案具有重要指导意义。

关键词： 自编码器   遗传算法   机械制造  

摘要： 提出了一种基于自编码器和遗传算法的混合智能机械制造流程优化系统。该系统利用自编码器对高维制造数据进行降维,然后使用遗传算法在压缩的特征空间中搜索最优的制造参数组合。这种方法既能有效处理复杂的非线性关系,又能在大规模搜索空间中快速找到近似最优解。实验结果表明,该系统在提高生产效率、降低能源消耗、减少废品率和提升产品质量方面均取得显著成效,为制造业的智能化和精细化管理提供了创新性的解决方案。