关键词： 异化   人工智能   异化消解  

摘要： 人工智能在引领人类步入智能化时代的同时也引发了人们对于技术异化的担忧。随着人工智能技术的不断发展,它日益显现出对人类社会的支配和控制,类本质危机、主体间性消解、人技关系的颠覆接踵而至。人工智能所产生的依赖式异化、规训式异化和宰制式异化,其背后反映的是资本逐利下的主体性困境、基于算法权力的隐性殖民以及工具理性与价值理性的失衡。对此,应当坚守主体性,实现技术与人的双向建构;夯实交往性,祛除权力系统对人的殖民;彰显人文性,重塑技术发展的价值理性,从而消解人工智能异化现象。

关键词： 小波分解   暂态信号   遗传算法   配电系统   网格化统筹规划  

摘要： 在配电系统规划中,存在完善性不强的问题,设计一种基于小波分解-暂态信号的配电系统网格化统筹规划算法。基于遗传算法构建网格划分模型,在模型构建中,将第一个目标函数定为降低馈线跨越供电网格的实际数量,将第二个目标函数定为使电网联络线处于同一个供电网格中,将第三个目标函数定为尽量使线路配变器处于同一个供电网格中。设计约束条件,并根据网格划分结果实施供电网格划分。对网格化分区的暂态信号数据实施小波分解,根据暂态信号数据与负荷密度调查结果,实施负荷预测。在满足各区块负荷中心与城市街道走向的约束下,设计一种最短路径规划算法,寻找各区块的主要供电干线与区块间与主干线相联络的最短路径,完成网格化统筹规划。统筹规划测试结果表明,该配电系统不存在匹对线段与主供线段交叉的问题,网格化统筹规划效果较佳。

关键词： 人工神经网络   建筑工程   造价预算  

摘要： 随着信息技术的飞速发展和建筑工程行业的日益复杂化,传统的造价预算方法过于依赖于人工经验和历史数据,难以应对现代建筑项目中的多变性、不确定性和复杂性.在这一背景下,人工神经网络(ANN)作为一种强大的非线性建模工具逐渐在建筑工程造价预算中展现出巨大的应用潜力,其通过模拟人脑神经元的连接和工作方式能够自动学习数据的内在规律和模式,实现对建筑工程造价的精准预测,为工程造价管理提供科学、智能的决策支持.基于此,本文聚焦于人工神经网络在建筑工程造价预算领域的实际应用,旨在为工程造价行业的数字化变革提供有价值的见解与指导.

关键词： 频控阵   主瓣   简化目标函数   遗传算法   非均匀布阵  

摘要： 传统频控阵(FDA)能够形成距离-角度二维波束,但存在距离-角度耦合问题,利用非线性频偏和非均匀布阵能够实现去耦合并形成优化的距离-角度维点状波束,但以往的优化方案存在着运算复杂度较高的问题。文中提出了适用于非均匀排布频控阵(稀布频控阵)波束的数学模型,通过对波束主瓣的近似分析,提出了简化的目标函数。在采用最佳频偏和满足最小阵元间距的约束下,依据简化目标函数采用遗传算法对阵元间距进行优化,优化所得到的稀布频控阵波束主瓣相较于均匀布阵在距离维和角度维均更窄。仿真结果验证了提出方法的可行性和高效性。

关键词： 培养幼儿   游戏化   自身情绪   具体策略   积极情绪   幼儿情绪   启蒙时期   心理健康  

摘要： 学前阶段作为启蒙时期,需要高度重视培养幼儿的心理健康。幼儿年龄认知限制小,对自身情绪管理的能力较弱,易出现过激情绪,这需要教师了解幼儿情绪特点,接纳与尊重幼儿的情绪,及时引导幼儿宣泄情绪,进而培养幼儿控制、调节自己情绪的能力。游戏化的方式能帮助幼儿及时调节自己情绪,将各种活动以游戏化途径实践,进而再把学到的方法应用到生活中。以下提出了调节幼儿情绪的具体策略,有助于培养幼儿情绪管理能力。

关键词： 多项目管理   资源调配   优化模型   线性规划   动态规划   遗传算法  

摘要： 本文针对多项目并发管理的复杂性,构建了一种资源调配优化模型,旨在通过科学合理的资源配置策略,实现成本最小化、效益最大化以及资源使用的高效平衡.模型考虑了人力资源、物料与设备、时间与资金、信息与技术等关键资源类型的需求分析,并结合线性规划、动态规划和遗传算法设计了求解算法.通过实际案例分析,验证了模型的有效性,为项目管理者提供了决策支持工具,提高了多项目管理的效率与效果.

关键词： 建筑信息模型(BIM)   参数化设计   遗传算法  

摘要： 在近年来建筑工程广泛建设的背景下,逐步更新建筑工程设计管理理念,以全新的思维视角广泛应用信息化技术起到有效的辅助优化作用,从而可提升设计管理工作质量与效率.本文通过分析BIM、大数据分析和AI算法在建筑设计管理中的协同应用机制,构建了基于多源数据融合的建筑全生命周期管理模型.结合某工程项目实际案例,探究信息化技术与工程设计管理相结合的意义,并针对信息化技术在实际应用中存在的问题以及解决对策等展开分析,以期提供参考.

关键词： 滴灌管网   单目标优化   管径优化   Jaya算法   遗传算法  

摘要： 针对滴灌管网设计参数多、过程复杂、计算量大的问题,采用Jaya算法和单位面积年成本费用最低优化方法,对设备和管道折旧费以及灌区运行管理费用等影响工程成本的因素进行研究。建立以管径、流速和管道承压等为约束条件的滴灌管网优化设计数学模型;以新疆某大型灌区内2个滴灌管网系统为例,基于Jaya算法和遗传算法对2个系统的管网管径进行优化设计;将2种算法的优化设计程序分别独立运行50次,统计每次优化结果与最优结果的相对偏差,对2种算法的优化结果进行对比分析。结果表明:基于Jaya算法得到的2个系统的最优单位面积年成本费用分别为710.53和791.62元/hm^(2),较原工程方案的单位面积年成本费用降低了16.59%和21.09%,节省投资效果明显。基于Jaya算法得到的优化结果与最优结果的相对偏差均不大于10%,表明算法收敛性能稳定,能满足实际工程设计要求。Jaya算法能省去算法调试参数的过程,且其优化能力和遗传算法相当。基于Jaya算法的滴灌管网优化设计在节省成本、算法稳定性和计算精度方面表现优越,能作为滴灌管网单目标优化设计的有效方法。

关键词： 大跨度异形钢结构   优化设计算法   遗传算法   软件开发   多目标优化  

摘要： 随着建筑行业对大跨度异形钢结构需求的增加,优化设计和施工过程成为提高工程质量和降低成本的关键。本文研究了针对大跨度异形钢结构的优化设计算法,提出了一种基于遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的混合优化方法,旨在解决传统优化方法在复杂结构设计中的不足。本文基于多目标优化理论,构建了一个新型优化模型,该模型在考虑结构稳定性、材料使用和施工难度等多方面因素的基础上,实现了综合优化。在软件开发领域,一个用户友好的设计软件被集成了基于上述算法的优化框架,该软件提供了可视化的设计界面和实时的优化反馈,新技术路径和工具支持为异形钢结构设计提供了重要依据,对工程实践具有指导作用。

关键词： 资源调控   遗传算法   蚁群算法   动态融合   全局最优解  

摘要： 为了降低智慧电网硬件设备的购买和维护成本、提高各类资源的利用效率,文中提出一种基于改进遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)相融合的动态资源调控算法,并构建了相应的模型。通过在传统GA中引入时间-负载双适应度函数,提高了GA全局最优解的准确度。在传统ACO中利用时间-成本双函数来确定信息素,提高了ACO初期的寻优速度。采用动态融合策略将改进后的GA和ACO相结合,构建出ACO-GA动态资源调控算法。算例仿真结果表明,所提ACO-GA动态资源调控算法在任务数为400时,执行时间、不均衡值分别为120 ms和0.52。相比其他算法,提出算法的执行时间最低且不均衡值最为稳定,证明了ACO-GA动态资源调控算法用于资源调控的可行性。