关键词： 航空货运   脆弱性   结构优化   综合评价   链路预测   社区划分   遗传算法  

摘要： 为降低我国航空货运网络破坏后造成的损失,设计一种适用于航空货运网络的结构优化方案。针对货运量加权的航空货运网络进行脆弱性仿真攻击,确定最佳蓄意攻击策略,识别网络脆弱性节点、连边;根据脆弱性分析结果及航空货运网络运营特征,提出基于社区划分的“脆弱性节点复制”的网络优化思路,运用改进相似性链路预测、模块度社区划分的方法确定备选增边集合;考虑到成本问题为遗传算法适应度函数添加成本约束求解最优增边方案,对优化前后网络全局脆弱性、节点脆弱性进行仿真对比验证了优化方案的可行性。

关键词： 自由活塞发动机   氨   燃烧控制   遗传算法  

摘要： 利用基于重复控制的主动控制器“虚拟曲轴”,在自由活塞发动机中实现了同一压缩比下的不同活塞轨迹运行特征(以参数Ω表征,为生成轨迹的椭圆的短轴与长轴之比),并从指示热效率、峰值压力位置、着火延迟和氮氧化物排放等特征的分析中,获得了参数Ω表征的最优活塞轨迹.以此轨迹作为进一步优化的初始条件,基于遗传算法,以指示热效率为优化目标,对活塞轨迹进行了全局寻优设计.研究结果表明:活塞运动轨迹的变化会影响氨的均质压燃过程.经过寻优设计得出的最优轨迹相较于传统内燃机能够提升3.35%的指示热效率,并减小了42.93%的着火延迟时间.

关键词： 遗传算法   BP神经网络   配电网线损   免疫系统   权值优化  

摘要： 确定准确简便的线损计算和分析方法是加强10kV低压配电网线损管理的必要途径,基于遗传算法优化BP神经网络模型进行配电网线损分析。通过免疫系统的加入,使遗传算法克服了通常遗传算法收敛方向无法控制的缺陷,并用免疫遗传算法对BP神经网络的连接权值进行优化。通过算例分析结果可知,方法可以有效计算配电网线损。

关键词： 测控调度   遗传算法   资源耦合   多星测控   任务规划  

摘要： 随着航天器智能化发展,航天器数量增加、任务数量及复杂度增加导致智能航天器测控需求增加,测控调度资源耦合程度增大,求解空间维度呈现指数型增长,然而现有方法对资源耦合问题的研究较少且调度效率无法满足任务需求。针对上述问题,提出了资源强耦合下改进遗传测控调度方法,首先对多星测控调度问题进行建模,分析测控调度问题中的资源耦合性,定义适应度函数及哈希表类型的冲突字典;在遗传算法基础上设计了任务序列与收益并存的二维染色体编码形式,提出了优势任务相关的初始种群多线程并行生成方法,引导优化解的探索方向;设计了并行顺序解耦的交叉、变异算子,在冲突字典的辅助下,按照基因顺序实现高效实时的资源耦合处理,最终通过迭代得到测控调度解序列。通过多组仿真试验结果,证明了该方法均具有良好的收敛性,且与常规遗传算法对比试验中,该方法任务收益平均提高了21.31%,同时运行时间平均降低了24.36%,进而验证了资源强耦合下改进遗传测控方法的高效性,为智能航天器运行及管理提供技术支撑。

关键词： 智慧应急   语义相似度   文本分割   遗传算法   神经网络模型  

摘要： 在应急领域文本摘要生成和RAG(检索增强生成)任务中,长文本容易超出模型输入限制,影响整体应用表现。然而,简单地对文本进行分割可能破坏语义结构,导致后续处理的准确性和稳定性下降。文章提出一种基于语义相似度的应急文本分割方法,以应对这些挑战。通过神经网络捕获文本深层语义信息,然后设计分割策略,并采用遗传算法进行求解,获取最优的分割方式。最后,通过实验验证该方法的有效性。

关键词： 水库施工   智能调度   资源优化配置   遗传算法   神经网络   协同机制  

摘要： 本文旨在研究水库施工中的智能调度与资源优化配置策略。通过介绍智能调度技术的概念、原理及其在水库施工中的应用,包括智能监测技术、数据处理与分析技术、智能决策支持系统及智能调度系统应用实例,阐述了智能调度在提高施工效率方面的作用。同时,探讨了资源优化配置方法,包括资源需求预测模型、基于遗传算法和神经网络的资源调度算法以及模糊综合评价法的应用,展示了资源优化配置在降低成本和提升资源使用效率方面的优势。进一步地,构建了智能调度与资源优化配置的协同机制框架,提出了实施策略与效果评估方法。结果 显示,智能调度与资源优化配置的协同应用能显著提高施工效率、降低成本并提升工程质量。

关键词： 空间生产   基层疲态   社会治理   权责对等   多元协同   流量规训  

摘要： 基层减负本质上是对过度行政化及无谓负担的矫正,但在基层疲态透视中,逐级加码、加压内卷、指尖负担仍是基层职能性负载日益加重的顽疾。由于空间生产理论所蕴含空间实践、空间表征和表征空间三个维度的内在张力,与权威下压空间结构失衡、主体式微空间价值萎缩、数字应用空间功能异化的负担生成机制相一致,使得“结构优化—价值重塑—功能协同”成为空间生产与基层减负并轨的逻辑基础。为此,结合C市J区减负实践,归纳出撤销政治符号背书、对等责权意指范畴、削弱流量权威规训的路径,进而提炼出抑制权威象征、扩增多元治理权限、矫正数字官僚机制的空间治理逻辑,以期达成为基层松绑减负、提升治理效能的目的。

关键词： 遗传算法   Seq2Seq模型   空调电能   能耗预测  

摘要： 介绍了一种建筑空调电能预测方法。空调电能占建筑总能耗的50%以上,空调电能的预测有利于可再生能源的安装容量预测和电力系统的负荷预测。采用遗传算法自适应搜索Seq2Seq模型的最优超参数,由此生成输出序列。通过与已有常见预测方法进行对比,证实了GA-Seq2Seq模型在MAE、RMSE 2和R等指标中表现优异。此外,还研究了GA-Seq2Seq模型的超参数和分类标签设置效果。

关键词： 高光谱   机器学习   荒漠草原   地上生物量   遗传算法  

摘要： 为提高对荒漠草原的监测水平和利用效率,实现无破坏性、准确估算荒漠草原地上生物量(aboveground biomass,AGB),避免过度放牧加速荒漠化,该研究选取内蒙古荒漠草原为研究区域,利用无人机采集研究区域高光谱数据,铺设样方采集地上生物量数据。对高光谱数据进行预处理并去除噪声,利用主成分分析法降维,将主成分、植被指数、全波段反射率数据与AGB进行相关性分析,并利用遗传算法进行特征选择。基于机器学习算法建立荒漠草原AGB估算模型,对比特征选择前后模型性能,选择最佳估算模型。结果表明:利用遗传算法筛选出的光谱特征构建机器学习模型可以提高模型的性能,最佳模型的决定系数为0.81,均方根误差为0.04 kg/m^(2),平均绝对误差为0.04 kg/m^(2),归一化均方根误差为0.11,模型可用于荒漠草原AGB的高精度估算制图。研究结果可为无人机高光谱的荒漠草原AGB精准估算提供数据支撑和理论依据。

关键词： 虚拟机负载均衡   遗传算法   资源利用率   云计算  

摘要： 随着云计算技术的不断发展,虚拟机负载均衡成为提高系统性能和资源利用率的重要手段。提出一种基于遗传算法的虚拟机负载均衡方法,旨在通过智能调度优化云计算环境中的资源分配。该方法通过遗传算法的选择、交叉和变异操作,不断优化虚拟机的分配策略,以达到平衡系统负载、降低迁移次数并提升资源利用率的目标。结果表明,基于遗传算法的负载均衡方法显著提高了资源利用率,有效降低了系统开销。尤其在高负载环境下,遗传算法能够缩短系统响应时间。