关键词： 遗传算法   动态规划   地铁线路布置   电能损耗   节能照明  

摘要： 通过结合遗传算法与动态规划,对某城市地铁系统的动力与照明线路进行了布置优化。研究旨在解决供电可靠性、照明质量与节能效果的综合优化问题,特别是面对空间有限、负载不均及施工难度大的挑战。通过GA的全局搜索能力与DP的阶段决策优化,实现了电能损耗、空间利用和照明能耗的多目标优化。结果表明,优化后的线路配置在降低能耗和成本方面表现出色,显示了该方法的高效性和经济效益。

关键词： 物联网业务   安全态势感知   RBF网络   遗传算法   要素特征  

摘要： 在物联网设备动态加入或离开网络的背景下,网络拓扑结构的持续变化对静态安全感知方法的可扩展性构成了挑战。同时,现有部分识别模型过度依赖专家知识和模型训练,导致其动态适应性不足,难以确保物联网业务的流程安全。因此,对基于GA-RBF神经网络的物联网业务安全态势感知方法展开研究。该方法基于经典粗糙集理论,引入并行约简思想,利用条件熵评估特征要素的重要度,并采用约简规则去除冗余特征,从而高效提取物联网业务安全态势的关键特征。采用遗传算法对RBF神经网络进行优化,将编码后的物联网业务运行数据直接应用于网络中,通过计算适应度构建安全态势特征要素样本矩阵,并输入至RBF神经网络进行训练,以确立映射关系并获取最终的安全态势感知结果。实验结果显示,将该方法应用于大数据环境下的物联网业务链中,其态势感知结果与实际环境高度吻合,感知误差低至0.5%,平均迭代次数不超过110,均方误差仅为0.03%,响应时间最短可达120 ms。这些数据充分证明了所提方法在感知误差、精度、训练效率以及响应速度方面的优越性能,为物联网业务安全态势感知提供了有力支持。

关键词： 神经网络   车用柴油   闪点   大气压   算法   计算机模拟   预测  

摘要： 车用柴油的闪点是产品安全性指标,使用时出现过低海拔地区的合格产品运输到高海拔地区闪点不合格的问题。为了提高车用柴油的使用安全,应在运输前就了解高海拔地区闪点的真实情况。提出了基于人工神经网络的柴油闪点预测模型。以所测柴油闪点的大气压、柴油C_(11)及以下各组分质量分数和柴油C_(12)及以上组分总质量分数为输入,以柴油闪点为输出建立人工神经网络模型。结果表明:所建人工神经网络模型对柴油闪点预测准确率为99.52%。

关键词： 物流管理   物流配送   车辆路径   遗传算法   数学模型  

摘要： 在物流管理系统中,货物配送和用户需求的最佳路径规划成为物流配送的重要方向。研究利用车辆路径问题和遗传算法的操作流程,对其车辆配送和路径规划进行最优解的计算,并对算法进行优化以构建数学模型。通过对算法最优解性能的比较分析,实验结果得出改进遗传算法的最优解计算为46.98,高于传统算法,从而说明其精确度较高。对于配送车辆的载重率,改进遗传算法及其车辆路径数学模型的最高值为95.15%,因此,证明了基于改进遗传算法的车辆路径选择具有优越性,并为物流管理系统的优化设计和开发提供技术参考。

关键词： 信访   源头治理   控增量   治理机制   治理质效  

摘要： 加强信访问题源头治理是抑制基层信访“增量”的治本之策。以信访源头治理为切入口,选取皖南W市的信访治理实践为分析样本,尝试从信访治理的区域实践中解码源头治理的治理机制,探究源头治理之策。研究发现,信访源头治理目标的实现有赖于矛盾纠纷排查预警机制、信访事项首办负责制、党政领导接访包案机制、督查问效机制等一系列治理机制的支撑。当前,影响信访源头治理质效提升的因素复杂多元,存在着诸如基层信访治理理念滞后,行动推进上存“温差”;访民依法维权意识薄弱,思想认识上存“偏差”;重化解轻预防,“治未病”式预防机制亟须完善;解纷力量相对分散,“大合唱”式多元调解仍有短板等现实梗阻。为此,要坚持系统思维和整体性治理原则,从重塑治理观念、优化治理机制、完善治理体系、畅通治理渠道、夯实治理基础等五个维度靶向消解治理梗阻。

关键词： 供需匹配优化   多货品可拆分   车辆路径   遗传算法  

摘要： 针对供应链上下游企业原料生产运输问题,提出了供需匹配优化策略,并将部分客户对不同原料的需求分批次配送,可以确保满足客户需求并降低车辆空载率、提高运输效率,建立了以车辆固定成本和行驶成本之和最小为目标的取送货车辆路径优化模型。采用遗传算法进行求解,设计了供需匹配对编码策略和车辆路径调整策略,可以增强全局搜索能力,更有可能获得最优解。通过算例分析得出最小总成本和最优车辆路径,并验证了文章匹配策略和需求拆分策略的有效性,研究成果对生产运输企业的实际运营具有一定的参考价值。

关键词： 越库   生鲜品   入库车中断模式   遗传算法   总衰减量  

摘要： 传统的生鲜品越库车辆调度问题通常采用非中断装/卸货模式,这较易造成所卸非所需,而所需货物未能及时卸载的问题。为加快生鲜品的越库转运,降低生鲜度损耗,提出采用允许入库车卸货过程可以中断的模式,并建立以新鲜度总衰减量最小为目标的生鲜品越库车辆调度模型。针对该模式,设计包含入库车序号、生鲜品种类、批次卸货数量的3层混合染色体编码方案,构建并采用基于批次卸货数量的自适应遗传算法求解。数值实验结果表明,入库车中断模式相较于传统的非中断模式,平均能降低13.90%的新鲜度总衰减量,且该优势会随着车辆转换时间、传送时间、批次卸/装货数量值、高衰减率生鲜品比重的降低而愈发显著。

关键词： 家庭教育   私密性   具身认知   家校合作  

摘要： 私密性是家庭教育重要特征之一。家庭教育中存在着一些不便公开或者无法言说的内容和方法,这些内容和方法所体现的私密性,具有形成、保护、强化家庭教育特色、促进个性培养等作用,使家庭教育区别于学校教育和社会教育,奠定了家庭教育不可替代的重要地位。社会的现代化挤压了家庭的私密空间,学校教育的扩张侵蚀了家庭的私人领域,这些都消解了家庭教育的私密性,削弱了家庭教育的地位和作用。为了重建家庭教育的私密性,应该尊重家庭教育的独立性,保护家庭结构的完整性,以更多的时间投入换取家庭私密空间的拓展,以及强化家校合作,通过分工彰显家庭教育的独特价值。

关键词： 分布式光伏   储能系统   动态优化配置   遗传算法   可再生能源  

摘要： 研究了居民区分布式光伏(PV)与储能系统(ESS)的配置优化问题,旨在实现可再生能源的最大化利用,同时确保电力系统的经济性和可靠性。提出了一个考虑环境成本与时序特性的光伏选址定容模型,特别关注PV和ESS发电效率的时序变化。通过构建目标函数和设定约束条件来最小化总成本,包括购电成本、弃光成本、网损成本、PV安装和运维成本与ESS安装和运维成本。采用遗传算法对模型进行求解,并通过IEEE 33节点系统进行算例分析,验证了模型和算法的有效性。研究结果表明,所提出的模型和算法能够显著提高分布式光伏和储能系统在城市的应用潜力,为相关政策制定提供了决策支持,有助于推动电力供给方面能源结构的优化和电力行业的可持续发展。

关键词： 军事训练   训练计划   智能编排   遗传算法  

摘要： 针对军事训练计划手工拟制复杂、耗时长的问题,提出一种基于自适应遗传算法的军事训练计划智能编排方法。通过分析军事训练计划编排涉及的要素及编排特点,将军事训练计划拟制问题抽象为数学模型,基于自适应遗传算法的原理完成了军事训练计划智能编排算法的设计,并采用面向对象的开发方法实现了军事训练计划智能编排功能,为计算机辅助军事训练计划编排提供了一种解决方案。仿真结果表明,该方法能够产生较好的可行解,能有效提高军事训练计划拟制效率。