关键词： 复杂网络   网络抗毁性   恶意攻击   遗传算法  

摘要： 本文提出一种基于遗传算法的网络抗毁能力优化方法，将“网络鲁棒指数”引入适应度函数，采用“保度边重连”策略重构拓扑连接。算法将网络的结构朝向洋葱状网络进行优化，优化过程划分为选择、交叉与变异三个部分。通过对比实验，在优化前和优化后的网络中应用相同程度的三种恶意攻击策略：度攻击、k-shell攻击和PageRank攻击，实验结果证明优化后网络其抗毁能力均有较大程度提高。

关键词： 超临界二氧化碳   轴流压缩机   参数化设计   遗传算法  

摘要： 针对压缩机在超临界二氧化碳(supercriticalcarbondioxide，S-CO2)布雷顿循环中的核心地位，自主开发了S-CO2轴流压缩机一维优化设计程序。程序中以等熵效率最大为优化目标，选取4×4个重要参数为优化变量完成了某四级S-CO2轴流压缩机的优化设计。以一维优化设计结果为基础，建立S-CO2轴流压缩机的三维模型，并利用NUMECA软件进行数值模拟计算，完成了设计工况、变工况三维流场分析及性能分析。结果表明：优化后的S-CO2轴流压缩机等熵效率可达到87.25%。在设计工况和变工况下均具有良好的性能，满足设计要求。

关键词： 码头系泊   缆绳载荷   遗传算法   参数优化   时域方法  

摘要： 海上浮式生产储油轮（FPSO）是海洋石油开发的关键装备，其在台风等恶劣环境条件下进行码头系泊时，由于主尺度较大，且将同时受到风浪流联合作用，因此对码头系泊系统承载能力要求较高；此外，系泊缆错综布置，缆绳数量近60根，采用比选方法来寻找所有系泊缆绳的最优参数组合方案，计算工作量巨大，几乎不可行。因此，本文综合考虑了多浪向风浪流载荷作用下，发展了一种基于改进遗传算法的FPSO码头抗台系泊缆系统参数迭代优化方法，以缆绳长度作为变量参数，不同缆绳长度组合作为遗传迭代中的个体，通过校核每个组合在典型工况下的缆绳载荷，评估该组合的适应度并进行迭代优化，最终得到了优化后的系泊缆系统参数。对优化前后系泊方案校核结果进行比对，发现优化后的缆绳长度参数整体呈现较长缆绳张紧、较短缆绳放松的趋势，提高了原来承载较少的缆绳的利用率；在对FPSO运动幅度影响不大的前提下使所有工况下出现的缆绳最大载荷降低了12.2%，并在其他参数不变的条件下仅通过调整缆绳张紧程度使优化后的方案通过了安全规范校核；该优化方法研究工作可在有限码头资源条件前提下尽可能提升系泊系统安全性，并为码头系泊带缆工作提供一定参考。

关键词： 车联网   移动边缘计算   深度强化学习   遗传算法  

摘要： 为解决地面边缘服务器灵活性差，以及高密度交通要道服务器计算能力不足以提供可靠卸载服务的问题，本文提出了一种无人机辅助的车联网边缘计算系统，该系统将多架无人机作为移动基站，以辅助地面边缘服务器为车辆提供卸载服务。系统将计算卸载和资源分配的联合优化问题建模为一个混合整数非线性规划问题，目的是优化车辆的卸载决策和边缘设备的资源分配使得系统总成本最小。为求解该问题，提出了一种融合遗传算法和深度确定性策略梯度的算法进行求解，该算法通过引入遗传算法预训练Actor模块和Critic模块的学习率，使其在车联网场景中具有更好的寻优能力。仿真结果表明，在综合考虑卸载时延和能耗的情况下，与CORA＿TPDDPG、CORA＿DDPG、CORA＿PPO和CORA＿RANDOM相比，CORA＿GADDPG将系统成本分别降低了18.2%、18.8%、30.7%和78.3%。因此，CORA＿GADDPG对系统成本具有更优的降低效果。

关键词： 新能源   风机   参数辨识   遗传算法   禁忌搜索  

摘要： 随着风光等新能源大规模接入电力系统，提高了对新能源运行特性的刻画精确度要求。由于风能的随机性和波动性，对风机控制系统性能提出更高的要求。通过快速准确地辨识出风机控制系统参数，精确描述风电机组特性，有助于电力系统分析。本文在对智能辨识方法如遗传算法等方法进行分析后，为提高风机参数辨识准确度与快速性，提出一种结合遗传算法与禁忌搜索算法的新方法。通过对风力发电系统机侧换流器和网侧换流器内外环参数进行参数辨识，对比不同控制算法收敛误差以及迭代次数，实验结果表明相比于单纯形法、遗传算法、禁忌搜索等参数辨识方法，所提遗传-禁忌搜索算法的全局优化及快速搜索能力有明显优势。

关键词： 桥梁工程   斜拉桥   体系可靠度   BP神经网络   遗传算法   失效模式  

摘要： 为提高斜拉桥静力体系可靠度计算效率,基于改进的反向传播(BP)神经网络构建了体系可靠度计算模型,引入了遗传算法(GA)优化BP神经网络,实现斜拉桥关键构件功能函数的高效重构和验算点的快速捕捉,建立了构件可靠指标的GA-BP-GA-Monte Carlo(GBGMC)算法;应用修正的β约界法识别失效历程中的候选失效单元,采用GBGMC计算随结构拓扑模型改变而更新变化的构件可靠指标,搜寻结构主要失效模式,建立了结构失效树;在确定各失效模式等效线性功能函数和相关系数的基础上,利用微分等价递归算法实现了结构体系可靠度计算;通过3个数值算例的可靠度分析,验证了 GBGMC的正确性和有效性;以主跨448 m的斜拉桥为例,采用提出的体系可靠度计算模型分析了失效历程各阶段斜拉桥关键构件可靠指标的演化规律,创建了斜拉桥结构体系失效树,实现了结构体系可靠指标的高效计算和控制体系安全性的重要构件识别.研究结果表明:GBGMC的计算误差在0.3％以内,优于其他传统方法;正常使用极限状态下,斜拉桥主跨跨中挠度可靠指标最小,为2.7,承载能力极限状态下,主跨跨中斜拉索、索塔处主梁和索塔拉索锚固区下部可靠指标相对较小,分别为3.1、3.6和3.9,为失效历程第一阶段候选单元,失效风险大;搜寻19个获得承载能力极限状态的主要失效模式,计算该斜拉桥体系可靠指标为3.8,可为斜拉桥设计优化和维养决策体系安全性管控提供量化分析依据.

关键词： 拱形通道   遗传算法   结构优化  

摘要： 由于拱形通道具有外形优美,结构承载能力强等优点,常被工程人员用在建筑设计上.但随着我国建设行业的三维化发展,地下通道建设具有建设规模大、结构强度要求高等特点,传统合理轴线计算模式效率较低.文章通过将ANSYS软件和MATLAB平台相结合,建立基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的内嵌ANSYS智能结构优化方法,以8m和10m大跨度拱形通道为算例,可大幅提升参数化分析效率,展现两者在0～15m填土高度下合理拱轴线随填土高度下降逐步下降的趋势,并总结不同填土高度下的合理轴线,为后续标准化构造设计提供一定的指导.