关键词： GraphSAGE模型   遗传算法优化   K-Means聚类   GraphKGA算法   推荐系统  

摘要： 在信息过载的背景下,如何提高推荐系统的推荐质量和准确性成为了研究热点,而图神经网络作为一种新兴的技术,在这方面展现出了巨大的潜力。本研究首先将四种广泛使用的图神经网络模型GAT、GCN、GIN和GraphSAGE应用于推荐系统中,并通过比较发现GraphSAGE在多项指标上的表现最优。具体来说,GraphSAGE在推荐系统上实现了RMSE(0.6459)、MAE(0.4989)、AUC(0.8701)、Recall(0.6377)、Precision(0.8348)和F1-score(0.7231)的优异性能。进一步,本研究将GraphSAGE与传统的协同过滤算法在推荐系统上的表现进行比较,结果表明GraphSAGE在推荐系统上仍保持优势。在此基础上,本研究还探索了GraphSAGE与遗传算法优化K-means的结合算法——GraphKGA算法对于推荐系统性能的影响,实验证明,GraphKGA算法应用于推荐系统中的RMSE(0.6364)和MAE(0.4855)均取得优异结果,表明其能有效提高推荐系统的性能。

关键词： 遗传算法   强化学习   演员网络   稀疏奖励  

摘要： 深度强化学习算法已成功应用于一系列具有挑战性的任务,然而这些方法通常会遇到奖励稀疏的时间信用分配、缺乏有效的探索以及探索经验不足等问题。演化算法是一类受自然进化启发的黑盒优化技术,算法提出了改进的混沌遗传算法以及量子遗传算法分别与强化学习算法结合,首先创建用于进化计算演员网络的总体,并使用梯度下降来更新网络参数,进化种群中的网络,直至算法收敛。算法的适应度度量整合强化学习中事件的回报,一定程度上解决了稀疏奖励条件下的时间信用分配问题;利用种群的方法来生成各种经验训练RL智能体,提高了鲁棒性。在离散和连续的强化学习环境中做了对比实验和消融实验,实验证明本文的算法能收敛到更高的奖励值,且能提高收敛速度。Deep reinforcement learning algorithms have been successfully applied to a range of challenging tasks;however, these methods often encounter problems such as sparse reward time credit allocation, lack of effective exploration, and insufficient exploration experience. Evolutionary algorithm is a type of black box optimization technique inspired by natural evolution. Improved chaotic genetic algorithm and quantum genetic algorithm are proposed to be combined with reinforcement learning algorithm. The algorithm first creates a population for evolutionary computation of actor networks and uses gradient descent to update network parameters, evolving the network in the population until the algorithm converges. The fitness measurement of the algorithm integrates the reward of events in reinforcement learning, which to some extent solves the problem of time credit allocation under sparse reward conditions;The use of population methods to generate various experience trained RL agents has improved robustness. Comparative experiments and ablation experiments were conducted in both discrete and continuous reinforcement learning environments, demonstrating that our algorithm can converge to higher reward values and improve convergence speed.

关键词： 短视频   数字劳动   异化劳动   无酬劳动  

摘要： 随着网络社交媒体的蓬勃发展,广大用户在享受便利的同时,不自觉地变成了免费的数字劳工。在短视频平台上,个人情感的满足、个人社会资本的获得和短视频平台的刻意引导是用户数字劳动的主要行为动力。然而,用户作为劳动主体与其劳动产品、生产过程及自身类本质相异化,且平台内人际关系亦趋于异化,意味着数字资本对人的生命过程进行了隐蔽的规训。鉴于此,文章提出通过强化平台管理、提升用户媒介素养及加强政府引导等措施,以消解数字劳动的异化,促进短视频平台健康发展。

关键词： 遗传算法   特征提取   金融产品价格预测   Informer模型   GRU网络  

摘要： 为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题,用遗传算法对金融数据进行特征提取,通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示,加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗传算法可以有效解决金融产品价格预测过程中的特征冗余问题。为了解决非线性的长序列金融数据预测效果差的问题,通过结合GRU网络和Informer模型构建了GGInformer模型来对金融产品价格进行预测。模型在三种外汇产品数据集上与其他四种预测基准方法进行了对比实验,实验结果与可视化分析表明,所提模型在金融产品交易价格的预测结果上有明显优势,可以提高预测的精度。

关键词： HTPB推进剂   遗传算法   ABAQUS二次开发   分数阶Kelvin模型   固化降温   残余应力  

摘要： 基于Grünwald-Letnikov离散格式,构建了基于ABAQUS二次开发的分数阶Kelvin模型材料本构。推导了三维下接近真实松弛实验边界条件的解析解公式,采用遗传算法对本构参数进行了精确辨识(相对误差小于6%)。通过单向拉伸松弛实验有限元模型计算验证了有限元计算结果收敛于解析解(相对误差小于3%)。最后采用松弛实验标定得到的本构参数,对HTPB推进剂固化降温过程及固化降温后残余应力松弛过程(10 h)进行了有限元计算。结果表明,固化降温后初期应力集中出现在中孔及人工脱粘层与药柱的分离处。随着松弛演化过程,药柱内部残余应力均下降,中孔及分离区处残余应力仍然显著大于其他区域,但中孔处应力梯度相对较小,分离处应力梯度显著大于其他区域。

关键词： 三有源桥   电流有效值   遗传算法   移相加脉宽调制   DC-DC   变换器  

摘要： 三有源桥DC-DC变换器(TAB)作为可再生能源、电动汽车和储能等灵活接入直流电网的有效解决方案,在直流电网中应用前景十分广阔。该文针对TAB在单移相控制(SPS)下电感电流有效值较大,而移相加脉宽控制(PS-PWM)下数学模型复杂难以求解的问题,提出一种基于电路分解模型的TAB电感电流有效值优化控制策略。首先分析TAB在PS-PWM下的工作原理,建立PS-PWM下的电路分解模型,得出不同工作模式下各端口功率和电感电流有效值的统一表达式,然后,构建TAB各端口的电感电流有效值二次方和的优化数学模型,并采用遗传算法求解最优移相角。仿真和实验结果表明,所提分析方法和控制策略能够降低模型的复杂度及计算难度,有效减小各端口的电感电流有效值二次方和,并提高系统效率。

关键词： 变电站   二次标签   打印   NSGA-Ⅱ   多目标遗传算法  

摘要： 随着变电站智能化水平的不断提高,变电站的二次元器件越来越多,二次标签的打印占用了变电站投运准备中很大一部分的工作量。本文将多目标遗传算法NSGA-Ⅱ应用于变电站二次标签打印中,建立多终端打印任务调度的优化模型,实现二次标签打印任务的成本和时间的最优化,得到Pareto最优解集。实践结果表明,与传统的标签打印方法比较,本文的打印方法不仅能提高变电站二次标签的打印效率,还减少了打印的成本,并且实现了标签的智能化打印。

关键词： 电驱动桥   NVH   遗传算法   微观修形  

摘要： 以某款轻卡3.5 t平行轴式电驱动桥为研究对象,对其进行噪声、振动与声振粗糙度(Noise,Vibration,Harshness,NVH)试验测试,发现在全负荷升速工况下电驱动桥出现明显啸叫,主观感受评价明显。为了找出引起啸叫的主要原因并进行优化提升,采用了试验与仿真相结合的方式。通过试验结果分析出引起啸叫的主要原因是电驱动桥第一级齿轮啮合激励引起的,其次基于Romax Designer软件建立电驱动桥刚柔耦合多体动力学仿真分析模型,通过对减速器齿轮传递误差和齿面载荷分布的计算,得出壳体的振动响应等。利用遗传算法对减速器齿轮进行微观修形,以此来减小齿轮的传递误差波动量,从而减小齿轮啮合对电驱动桥产生的激励,进一步提升电驱动桥的NVH性能,旨在为该领域的技术研究提供参考借鉴。

关键词： 云计算   智能电网   调度系统   系统设计  

摘要： 随着电网规模的不断扩大,电网的市场化程度不断提高,电网分布式信息化、自动化程度越来越高,电网的生产组织与运行模式也越来越复杂。在新的时代下,作为电网指挥和控制中心的调度中心,其数据、信息具有分布广、规模大、结构复杂、信息处理和存储能力强等特点,难以满足电网运行监控的需求。基于此,本文计划将云计算技术应用于智能电网调度,为其提供更智能化的决策支持和实现方法,为相关领域的研究提供借鉴。

关键词： 声子晶体   遗传算法   LightGBM   结构设计   减振特性   带隙  

摘要： 声子晶体具有周期性人工复合结构,以其带隙特性在波传播控制上的应用潜力而广受关注,为工程减振降噪提供了新的解决思路,这类材料的设计问题是当下研究的焦点。本研究以二维层状声子晶体结构为例,提出了一种利用LightGBM和改进遗传算法设计的创新方法。首先在声子晶体的带隙预测上选用LightGBM算法,对结构的排列向量进行类别特征处理,并结合模拟退火算法进行超参数调优,在传统有限元法计算时间的1/3134内,达到了整体误差不超过2%的预测精度;其次在设计方法上集成了一种基于精英保留策略的遗传算法,以地铁运行造成的环境振动问题为例,确定以带隙宽度为优化的适应度函数,得到了对应结构带隙覆盖30~40 Hz频段的种群;最后,对优化结构进行有限元分析,其带隙特征与预期基本吻合。本研究为声子晶体结构高效优化设计提供了一种新的解决方案。