关键词： 船舶会遇   智能船舶测试   DBSCAN   场景生成优化   麻雀搜索算法   鲸鱼优化算法  

摘要： 为生成更具挑战性的智能船舶避碰功能测试场景,提出一种基于启发式搜索的船舶会遇场景生成优化方法。从真实AIS数据中挖掘场景特征,对数据进行时间切片处理,基于DBSCAN聚类算法,以相对距离、相对方位、相对速度大小和相对速度方向作为场景参数,构建原始测试场景数据集。采用麻雀搜索算法和鲸鱼优化算法,分别以碰撞危险度和场景重要度为适应度函数,同时根据拟合的参数概率密度函数进行随机采样,生成高危险度和高重要度的测试场景。结果表明,与随机采样生成的测试场景相比,基于麻雀搜索算法和鲸鱼优化算法的采样能够生成更多的高危险度和高重要度场景。

关键词： 人力需求   遗传算法   人均月产能测算法   船舶建造人力分析系统  

摘要： 本文结合测算人力需求数量的三种方法,从多维度、多层次对分段装焊作业的人力需求进行分析,得到准确的人力成本分析数据,为成本的精准控制提供决策,帮助船舶制造企业提高竞争力。

关键词： Stewart平台   运动学正解   工作空间   遗传算法   牛顿迭代法  

摘要： 本文深入分析了Stewart型六自由度平台的运动学正解和工作空间,采用遗传算法和牛顿迭代法相结合的方法,有效解决了运动学正解的多解性和复杂性问题,提高了求解精度与效率。同时,通过对电动缸长度限制、铰链转动角度限制及电动缸间干涉的综合考虑,成功绘制了Stewart平台的工作空间外包络面。本文不仅为Stewart平台的设计和优化提供了理论基础,也对并联机构控制系统的设计与应用有重要指导意义。

关键词： 自动化立体仓库   帝国竞争算法   遗传算法   货位分配   剩余价值率  

摘要： 为提高自动化立体仓库的货位分配效率,保障其安全稳定运行,建立提高仓库出入库效率、货架稳定性、货物相关性和货物剩余价值为目标的货位优化模型,运用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题进行研究。针对该模型提出了一种改进帝国竞争算法,该算法融合了帝国竞争算法与遗传算法的优点,设计了动态调节革命率公式和自然灾变算子增强了殖民地和帝国的多样性。实验结果表明改进帝国竞争算法具有更优的收敛性和搜索范围,有效的解决了不同规模的货位分配问题,求解精度和稳定性优于粒子群算法、遗传算法和标准帝国竞争算法,对提升快销品企业竞争力和立体仓库出入库效率提供了理论依据和实践参考。

关键词： 过氧化氢   硫酸   铜精矿   钼  

摘要： 文章利用过氧化氢和浓硫酸的强氧化性,与硝酸共同作用将钼全部转化为钼酸盐,研究了过氧化氢、硫酸、硝酸、氢氟酸消解铜精矿试样,在稀盐酸介质中,采用电感耦合等离子体原子发射光谱法测定铜精矿中的钼含量。考察了基体干扰对测定结果的影响、方法的精密度和准确度。结果表明该方法操作简便,与传统的硫氰酸盐分光光度法测定钼的含量相比较,方便大批量的分析,大大缩短了分析周期,降低了分析成本,也减少了干扰元素对测定钼的干扰。同时本法最关键的技术是采用过氧化氢、硫酸、硝酸、氢氟酸四酸消解,解决了酸溶法分解钼结果偏低的瓶颈,获得准确可靠的结果,有较好的精密度和准确度。相对标准偏差(RSD)在0.02%~2.35%之间,加标回收率为99.38%~102.0%,方法检出限为0.002mg/L,适用于批量铜精矿中0.001%~2.00%钼的测定。

关键词： 智能优化算法   软件测试   测试数据生成   遗传算法   粒子群算法   蚁群算法   模拟退火算法  

摘要： 软件测试数据的自动生成是提高测试效率和降低测试成本的关键策略之一。近年来,基于智能优化算法的测试数据生成方法逐渐成为学术界关注的热点问题。文章对该领域的研究成果进行了系统梳理与综合评述。文章分析了进化算法、群智能算法及模拟单个事物运行的智能算法在软件测试数据生成中的应用效果及优化能力,展望了软件测试数据自动生成技术未来可能的发展方向,提出了进一步的研究建议与思考。

关键词： 汽车   智能车辆   纵向控制   遗传算法(GA)   模糊控制(FC)   比例-积分-微分(PID)控制  

摘要： 为提高智能车辆纵向跟随控制的精确性和稳定性,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)设计智能车辆纵向跟随模糊控制系统。设计驱动和制动切换规则,根据期望速度计算期望加速度,实现驱动/制动的切换控制;提出在比例-积分-微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制器的基础上引入模糊控制(Fuzzy Control,FC)的方法,在线整定PID参数;考虑到模糊控制的隶属函数由专家经验获取的局限性,使用遗传算法对其进行优化。通过CarSim/Simlink建立仿真模型,对匀速行驶和变速行驶两种工况下车辆行驶状态进行分析,结果表明,优化后控制器能更快地稳定跟随前车行驶,智能车辆纵向跟随模糊控制系统具有良好的实用性,能提高车辆的驾乘舒适性。

关键词： 地下水   地下水潜力   卷积神经网络   粗糙集   遗传算法  

摘要： 赣南山区饮用水源长期存在季节性断流现象。为寻找稳定的地下水源、满足供水需求,同时提高钻井成功率、降低成本,进行地下水潜力评估十分必要。本文提出一种粗糙集-卷积神经网络组合算法(RS-CNN),结合遗传算法的粗糙集属性约简方法确定影响地下水含量的地形、气象、植被因素,将经粗糙集筛选后的指标作为卷积神经网络的输入,训练最优模型进行区域地下水潜力预测。经计算,组合模型F1得分达0.91,较单一模型的F1得分0.70提高了0.21;赣县区平均地下水潜力达0.68,有较大开采空间。实验结果验证了RS-CNN模型具有较好的迁移能力,可以用于无先验水文地质信息地区的地下水潜力预测,大大减少了地下水探查的外业工作量。

关键词： 数据处理   超图聚类   遗传算法   集对分析理论   超图约简   多阶段聚类   超图模块度  

摘要： 超图作为普通图的高维推广,能够更加灵活地反映节点间的高阶复杂关系.超图聚类旨在发现超图结构中复杂的高阶关联关系.针对目前超图聚类结果不稳定、容易陷入局部最优等问题,结合超图划分思想,提出一种多阶段超图聚类(multi-stage hypergraph clustering,MSHC)算法,该算法将超图聚类过程分为超图约简、超图初始聚类以及优化迁移3个阶段.在超图约简阶段,提出一种不改变超图结构的快速约简方法,降低了后续算法的复杂度;提出基于集对分析理论的超图节点间相似性度量方法,并采用层次聚类方法对超图进行初始聚类,采用4种不同的类簇合并计算方法,增加聚类方案的多样性;将遗传算法应用于优化超图聚类方案的研究中,以此获得最优超图聚类方案.在3个不同规模的数据集上与4个经典的超图聚类方法进行对比实验,结果表明,MSHC算法在Songs_genres数据集和Papers_keywords数据集上超图模块度指数分别提高了0.0797和0.0777,在Movies_genres数据集上仅降低0.0060.

关键词： 地源热泵系统   遗传算法   BP神经网络   逐时负荷预测   用户侧  

摘要： 针对当前建筑供热负荷预测模型预测精度低和能源利用率不高的问题,以及BP神经网络负荷预测方法存在的预测精度不高、易陷入局部最优等缺陷,采用GA-BP神经网络进行负荷预测。首先建立GA-BP神经网络模型,然后对采集到的数据进行处理,最后将该模型应用于北京某办公建筑的集中供热系统。验证数据显示,GA-BP神经网络负荷预测模型的总体平均相对误差为6.9%,预测的相对误差绝对值范围在6%~8%之间,显示出更高的预测精度。应用效果表明,GA-BP神经网络负荷预测模型相较于BP神经网络模型,能够更为精确地预测未来24h的逐时负荷。