关键词： 危险品网络设计   风险公平   不确定需求   双层规划   遗传算法  

摘要： 危险品运输事故具有低概率、高后果的特征,降低事故风险是危险品运输研究的重点。危险品运输产生风险的同时伴随着风险在空间上的分布不均衡,此前研究关注总风险最小和风险公平的权衡,但较少考虑不确定需求下的运输网络。运输需求波动可能引起风险增加,为了解决不确定需求下考虑风险公平的危险品网络设计问题,构建了危险品多起点-终点(OD)对运输网络设计的双层混合整数规划模型,上层和下层问题分别为监管者选择关闭路段以及承运人选择最优路径,并通过自适应遗传算法和局部搜索算法进行求解。通过实例分析发现,不同需求情景特别是部分OD对中断时产生不同的最优网络设计方案,采用的遗传算法相比局部搜索算法运行时间稍长情况下获得的解更优。

关键词： 门式起重机   遗传算法   结构优化   多工况约束   有限元分析  

摘要： 门式起重机是一种广泛应用于露天货场的装卸机械,其承载部分主要包括主梁和支腿,对起重机的承载结构进行优化设计可以保证在安全的条件下减轻起重机重量,节约制造成本。本文以现有50 t、35 m跨的起重机主梁为研究对象,分析了门式起重机的计算工况及载荷,建立了门式起重机主梁的优化设计数学模型。并采用遗传算法(GA)对其进行优化,得到了主梁结构尺寸的最优值。同时主梁的强度、刚度、稳定性以及局部稳定性等约束条件均符合要求。优化后主梁自重减轻约22.65%,有效地降低了材料成本,且用有限元验证了其正确性。

关键词： 航空复合材料   柔性作业车间调度   双种群   混合遗传算法   运输约束   机器负载平衡   变邻域  

摘要： 考虑航空复合材料柔性车间调度中的运输约束,以最小化完工时间为目标,建立调度模型,提出一种改进的双种群混合遗传算法进行求解。根据问题特点,基于工序排序、机器选择和运输约束3个子问题,设计三层实数编码以及对应解码方案。采用混合初始化提高种群质量,进化过程中采用交叉算子执行全局搜索,为双种群设计基于机器负载平衡和变邻域的局部搜索,提高全局和局部搜索能力。与对比算法相比10个测试算例中BPRD指标取得9个最优,APRD指标全部取得最优,t检验显著性有明显差异,验证算法的优越性。将算法应用于航空复合材料车间中,实现实际生产的调度,验证算法的可行性。

关键词： 改进遗传算法   电力系统   继电保护   定值优化设计   优化策略  

摘要： 【目的】传统电力系统继电保护定值优化方法直接对参数进行优化,而未对继电保护装置的运行特性进行分析,导致优化效果较差。因此,提出基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化设计。【方法】首先,根据总保护动作时间、继电保护装置电流等对继电保护装置运行特性进行分析;其次,根据灵敏性、选择性和稳定性等参数设计适应度函数,并利用基于改进遗传算法进行随机参数优化;最后,在此基础上构建电力系统继电保护定值优化模型,实现定值优化。【结果】实验结果表明,该方法对于两相间短路故障只需要80次迭代就可以达到最优值,电力系统继电保护定值优化效果更好,电力系统性能更优。【结论】基于改进遗传算法的电力系统继电保护定值优化方法能够适应复杂多变的电力系统运行场景,可以在实际工程应用中得到进一步的推广和应用,以提升电力系统的安全性和稳定性。

关键词： 计算机   信息技术   智能交通  

摘要： 交通系统是现代城市的生命线,但随着城市化进程加快,传统交通管理方式已难以满足现代社会的需求。智能交通系统(ITS)通过集成先进的技术,旨在克服这些挑战,提高交通效率,确保道路安全,减少环境影响。文中旨在探讨计算机信息技术在智能交通系统中的应用,包括数据采集、处理、分析和信息发布等方面,并通过具体的全球案例来阐释其实际应用和效果。

关键词： 主体间性   话语表达   高校网络思想政治教育   网络空间  

摘要： 主体间性理论的提出超越了“主客二分”的哲学思维范式,更强调主体间基于共识基础上的理解与互动,为信息时代大学生网络表达困境及应对提供了启示借鉴。基于主体间性视域,大学生网络表达面临“快乐依赖”炮制的社交孤岛、“娱乐包装”伪装的价值窠臼和消费社会营造的个性幻象困境;究其原因,大学生网民零度化的个体心理与同质化的语言表达加剧网络表达失范风险、自由开放的虚拟空间与技术宰制下主体迷失催生网络表达失范行为、“把关人”困境与高校思想政治教育“工具化”倾向影响网络表达失范治理效能。为消解大学生网络表达困境,一要强化网络监管,完善利益保障机制以拉好“安全网”,二要加强基础教育,形塑价值观认同以筑牢“压舱石”,三要履践把关职责,坚守高校育人主阵地以把稳“方向盘”。

关键词： 智能电网   智能边缘计算   数据传输   资源分配   网络架构  

摘要： 随着物联网(Internet of Things,IoT)和5G的发展,智能电网对低延迟、高可靠的数据通信需求不断增加。文章探讨了智能边缘计算在智能电网通信中的应用与部署,涵盖智能电表数据采集和电力设备监控与维护等场景。通过优化智能边缘计算节点的选址、硬件配置和网络架构设计,实现数据本地化处理和实时上传,减少数据传输延迟和网络负载。此外,文章从计算资源分配优化、任务调度与资源分配优化、数据传输优化等3方面提出了性能优化方法。通过实验验证,文章提出的智能边缘计算在智能电网中的应用部署与性能优化方法提升了数据处理效率和系统可靠性,展现出重要的应用价值。

关键词： 遗传算法   旅行商问题   自适应调节   组合优化问题   局部搜索算法  

摘要： 传统遗传算法因其强大的全局搜索能力成为了解决旅行商问题的优选之一,但它较差的局部搜索能力限制了该算法在寻求最优解时的效能。为解决此问题,笔者通过改良圈算法优化初始解,在进化过程中自适应调整进行各遗传操作的概率,结合模拟退火算法的关键步骤metropolis准则和加入逆转操作,基于随机模拟的策略对遗传算法进行改进并将其应用于求解旅行商问题。仿真结果表明,改进的遗传算法在算法收敛速度、收敛效果和解质量方面均优于传统遗传算法。

关键词： 湘江流域   水质预测   机器学习   人工神经网络   模型性能  

摘要： 利用现有水质数据对未来水质变化进行预测是实现区域规划与流域管理的有效工具.基于2022年4月至2022年5月湘江流域衡阳段水质监测数据,构建了反向传播神经网络(BPNN)与卷积神经网络(CNN)水质指标预测模型,并对高锰酸盐指数的预测结果进行了比较分析.数据显示,BPNN模型的预测值与真实水质情况基本吻合,但在拟合过程中出现了过拟合现象,利用粒子群算法(PSO)改进BPNN模型的参数选择方式,能够避免这一现象.而CNN模型拥有更复杂的结构、更科学的拟合方法,从而避免了模型在拟合过程中陷入局部极值,同时提高了模型预测结果的准确性.以不同模型的均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)与平均绝对误差(MAE)作为评价参数,与传统的BPNN模型相比,PSO-BPNN模型中测试集的RMSE从0.2782 mg·L^(-1)降低到0.2109 mg·L^(-1),MAE从0.2223 mg·L^(-1)降低到0.1537 mg·L^(-1),R^(2)从0.8640提高到0.9218,PSO-BPNN模型拥有更加稳定的拟合效果.CNN模型测试集的RMSE、MAE和R^(2)分别为0.1220 mg·L^(-1)、0.0927 mg·L^(-1)和0.9705,显示CNN模型预测效果更好.

关键词： AGV调度   路径规划   路径冲突   遗传算法   充电策略  

摘要： 自动化集装箱码头设备的合理调度是提升码头运作效率的关键。为实现合理调度,针对自动化集装箱码头自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的任务调度和路径规划问题,考虑其在行驶过程中的冲突、拥堵以及充电问题,设定冲突解决策略和充电策略,建立双层模型并设计混合遗传算法与Dijkstra算法结合的算法进行求解。结果表明,混合遗传算法相较于一般遗传算法求解质量更高,建立的双层模型能合理决策自动导引车任务安排和路径规划问题,所设计的算法能有效解决和避免自动导引车之间的冲突与拥堵,充电策略能合理安排充电序列、降低排队等待时间、提升码头运作效率。