关键词： 风险预警   路线规划   河道巡查   水利工程设施  

摘要： 传统的河道水利工程设施巡查选点及路线规划高度依赖工作人员从业经验,容易造成巡查选点覆盖面不足,不能及时发现河道水利工程设施问题,因此如何开展河道巡查路线规划,合理规划巡河路线,实现对存在风险隐患的水利工程设施巡查更广泛的覆盖面以及更高效的巡查效率很有必要。基于风险预警-遗传算法耦合的方法,研究建立河道水利工程设施风险预警模型与河道巡查路线规划模型,实现了对河道水利工程设施巡查路线规划。中河道水利工程设施风险预警模型采用熵权-Topsis方法计算得出巡查对象风险等级,通过耦合基于遗传算法的河道巡查路线规划模型,以巡查对象风险等级作为河道巡查路线规划模型输入数据,最终求解出河道巡查路线。通过在广州市河涌监测中心日常巡河作业实践应用证明,基于风险评估-遗传算法耦合方法规划的巡河路线较传统经验路线更合理,在风险设施巡查覆盖面及巡查时间效率上都有更佳的表现。

关键词： 多目标遗传算法   节能减排   低碳   经济效益   环境效益  

摘要： 本文针对能源生产过程和传输过程中的高能耗问题,建立了一种能源企业的多目标优化数学模型,并提出了一种基于遗传算法的多目标优化模型,旨在实现节能减排的同时,保证生产效率。通过构建以能源效益最大、环境排放量最小为目标的优化模型,针对性地提出了五个约束条件,随后采用基于NAGA一Ⅱ的Pareto多目标遗传算法进行求解,实现了多目标的平衡。仿真实验结果表明,该方法能够有效降低能耗和碳排放,提高经济效益,为实现绿色低碳生产提供了新的思路。

关键词： TSP问题   遗传算法   模拟退火算法  

摘要： 针对传统遗传算法以及模拟退火算法解决TSP问题存在的早熟、收敛慢等问题,文中通过设计经典遗传算法(GA)以及模拟退火算法(SA)求解TSP问题。以TSPLIB数据集作为测试数据,通过实验仿真结果对比分析GA与SA在求解TSP问题上的性能。通过实验,最终得出两种智能算法在求解TSP问题上的性能差异,得出的结论对于两种算法求解TSP问题的优化改进有参考意义。

关键词： 叶型优化   机器学习   高斯过程回归   人工神经网络   序列二次规划  

摘要： 为了解决轴流风扇叶型W65优化设计的问题,选取高斯过程回归、人工神经网络和序列二次规划优化方法对叶型进行优化。首先,通过类别形状函数变换方法表示叶型,并生成一定区间内的叶型样本集,使用B样条曲线进行光滑化处理,通过CFD模拟仿真方法获得光滑叶型升阻比数据。然后,分别采用高斯过程回归方法、人工神经网络方法和序列二次规划方法,对带有面积约束的多攻角升阻比目标函数进行寻优优化。其中,前两种优化方法分别结合遗传算法和梯度下降法,序列二次规划方法未结合其他优化方法。研究工况为攻角0°~8°,马赫数为0.5。将优化后的叶型通过CFD方法进行验证,结果表明:通过3种方法获得的优化叶型综合升阻比分别提高了8.41%,8.49%和2.08%,优化方法中预估的相对误差分别为0.25%,-0.39%和6.31%,高斯过程回归方法和人工神经网络方法优化误差较小,而序列二次规划方法的优化误差较大。

关键词： 移动机械臂   轨迹规划   几何雅可比矩阵   遗传算法  

摘要： 针对冗余移动机械臂的轨迹规划问题,提出一种基于多项式插值法同时结合分段规划思想的方法。将机械臂与移动平台视为一个整体系统并进行运动学分析,建立运动学模型,推导了通用形式的几何雅可比矩阵及其伪逆;在轨迹规划过程中,以轨迹运行时间、移动机械臂末端移动的空间距离为优化目标,同时考虑各关节速度及加速度的约束,采用遗传算法对冗余移动机械臂的轨迹进行了优化。仿真实验结果表明,优化后运动的轨迹平滑,移动平台与机械臂各关节位移及速度曲线连续且平稳,验证了方法的可行性与有效性。

关键词： 神经网络   遗传算法   温度决策   光合速率  

摘要： 为应对全球食品需求的增长和气候变化对传统农业的影响,开发了一种基于多智能算法融合的设施番茄最佳温度决策方法。设计了番茄嵌套试验试验,采集了不同环境条件下苗期番茄的光合速率数据,并建立光合速率预测模型;通过对该模型实例化获取光合速率随温度变化的响应函数,并通过导数理论完成最佳温度提取;最后设计了模拟试验验证了最佳温度条件在番茄幼苗光合积累上的优势。模型评价结果表明:光合速率预测模型在未知数据集上决定系数达0.99,均方根误差为1.37μmol/(m^(2)·s),较其他经典模型具有显著优势;模型实例化函数显示不同环境条件下皆存在一个最适宜的温度点,该温度可使番茄光合速率达到最大;模拟生产结果显示,一个生产日内单位面积番茄幼苗的光合积累达0.2166 mol/m^(2),较自然生长的番茄光合积累提升了一倍。综上,本决策方法提升了番茄的光合积累,为现代农业生产提供了有效的技术支持。

关键词： 径流预测   反向传播(BP)神经网络模型   循环神经网络(RNN)模型   长短期记忆(LSTM)神经网络模型   门控循环单元(GRU)神经网络模型   卷积神经网络(CNN)模型  

摘要： 人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型耦合其他模型或优化算法在径流预测中的应用逐渐增多。从人工神经网络模型与物理模型的耦合、多人工神经网络模型的耦合、分解技术与机器学习方法的耦合、人工神经网络模型与智能优化算法的耦合4个方面进行系统梳理和总结,阐述提高预测精度的原因及各方法的优势。同时,提出当前研究中存在的问题并进行展望,可为径流预测和水资源管理提供支持。

关键词： 边坡危岩体   稳定性评价   支持向量机回归算法   遗传算法   粒子群优化算法  

摘要： 边坡危岩体稳定性评价是地质灾害防治的重要内容之一。传统的稳定性评价方法在求解复杂非线性问题时存在着精度较低、收敛速度慢等问题,为此,提出了一种基于GA-PSO混合优化支持向量回归(SVR)的边坡危岩体稳定性评价模型。首先,通过采集大量的实测数据和监测数据,建立了边坡危岩体的训练样本集;然后,将SVR算法引入稳定性评价中,利用其非线性映射性能拟合边坡危岩体的稳定性函数。为提高SVR模型的优化能力,将遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)相结合,形成了GA-PSO混合优化算法,并用于求解SVR模型中的优化问题。选取了多个现场实际边坡危岩体工程案例进行了算法测试。结果表明:相对于传统方法,GA-PSO混合优化SVR模型能够准确预测边坡危岩体的稳定性,并且具有较高的精度和较快的收敛速度。

关键词： 雷达组网   目标分配   阵面指向   遗传算法  

摘要： 现代雷达大多会被安装在可旋转的平台上,其阵面指向可动态调节。但当前主流的目标分配算法通常假定雷达的阵面指向固定不变,忽略了其灵活调整的能力,从而在一定程度上限制了雷达组网在复杂战场环境中的整体作战效能。针对上述问题,一种联合目标分配与指向规划算法被提出。该算法首先通过扩展分配矩阵的维度,将原目标-传感器分配问题细化至阵面指向层面;其次,通过引入新约束条件,确保每部雷达在每个时刻仅选择一种阵面指向;最后,结合模型特性设计遗传算法,实现对该分配问题的高效求解。仿真实验证明:相较于传统假设阵面固定的目标分配方法,这一种联合目标分配与指向规划的新方法可得到更高的目标覆盖率与覆盖重数。

关键词： 含SOP主动配电网   源网荷储   协调控制   目标函数   综合成本   适应度函数  

摘要： 由于主动配电网的出力和负荷具有波动性,导致对应的运行成本难以得到有效控制,为此,提出基于遗传算法的含SOP主动配电网源网荷储协调控制方法。含SOP主动配电网源网荷储协调控制的目标函数为配电网的综合成本最小后,将主动配电网的储能和负荷输出量作为具体的遗传算法个体,借助适应度函数分析不同个体在目标函数下的性能,并将适应度不再随着遗传算法的循环发生变化时个体对应的主动配电网的储能和负荷输出量作为最终的控制参数。在测试结果中,设计方法的总成本明显低于对照组,具有良好的控制效果。