关键词： 智能   线损   管理控制   计算机  

摘要： 随着我国经济迅速发展,智能设备正在逐步向人们的工作和生活中渗透,其应用场景同样趋于多样化。我国电力部门系统同样向着安全可靠、经济高效的集成平台演变,以期变得更加智能便捷,但此过程中伴随巨大的挑战。在智能电网线损计算机管理控制系统中,仍存在大量的技术维护工作需进一步优化改善。本文对智能电网线损的定义和模型进行阐述,对相关关键技术进行分析与探讨,引入相关实际应用案例进行问题研究和效益评估。相比传统控制,智能电网线损计算机管理控制系统提升了一体化管控效果,为电力系统后续与最新前沿科技的融合奠定了基础。

关键词： 消解   天水   引燃  

摘要： 人的梦是谜,或给我们警示,或助我们解脱,或引燃或消解我们的欲望。好梦堪惊,点亮黑夜。

关键词： 遥感   星载SAR   多星协同   区域观测   覆盖计算   区域分解   遗传算法  

摘要： 遥感卫星大范围区域观测在地图绘制、灾害救援等领域均具有重要作用。SAR遥感卫星具有不受云雾夜间环境影响的特点,研究SAR多星协同区域观测技术具有重要意义。针对当前缺乏SAR多星协同对复杂区域快速观测规划方法的问题,本文首先对大范围复杂区域覆盖率计算进行分析,提出了结合高斯投影、网格划分与几何运算的复杂区域覆盖率计算方法;然后对SAR条带成像模式进行覆盖分析,提出了结合角度限制和两维分解的候选区域分解方法;最后提出了结合贪婪算法初始化、精英保留策略和3次适应度函数的改进遗传算法用于区域覆盖率优化。本文选取4颗在轨SAR卫星和3个区域目标进行仿真实验,实验结果证明本文方法在北京市、天津市、上海市3个区域都能够实现优异的区域覆盖率优化,相比贪婪算法,本文方法在上述3个区域的覆盖率分别提升3.17%、2.94%、9.02%。该算法可为SAR多星协同区域观测系统的建立提供技术基础。

关键词： 超宽带定位   坐标误差改正   广义回归神经网络   反向传播神经网络   一步改正  

摘要： 针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度参考值误差为输出,分别以GNSS RTK点位坐标为动态试验参考值、全站仪点位坐标为静态试验参考值,对改正模型进行训练。将改正模型分别用于改正非建模样本点的UWB坐标,然后对改正前后的精度及不同改正模型的精度进行了比较分析。结果表明:利用人工神经网络直接建立UWB坐标一步改正模型的方法是可行的,该方法无须再次利用改正后的测距值解算坐标,更加简便、快捷;两种模型总体均能有效改善UWB的动态、静态定位坐标精度;且基于GRNN的改正模型相比基于BPNN的改正模型可以更有效地改善UWB坐标误差,改正后的UWB动态定位平面坐标精度可达厘米级,静态定位平面坐标精度高达毫米级。

关键词： 遗传算法   三维装箱问题   非线性混合整数规划模型  

摘要： 目的针对冷链运输中的生鲜打包及装载优化问题,提出一种允许货物以体积恒定为前提进行尺寸变化的包装装载方案,以最大化集装箱的空间利用率。方法基于上述问题,构建非线性混合整数规划模型,为了方便CPLEX或LINGO等求解器对该非线性混合整数规划模型进行求解,采用一种分段线性化方法,将该非线性模型进行线性化处理。由于所研究问题具有NP-hard属性,无论是CPLEX还是LINGO都无法有效求解大规模算例,因此设计一种有效结合遗传算法与深度、底部、左部方向优先装载(Deepest bottom left with fill,DBLF)的算法。结果大小规模算例实验验证结果表明,混合遗传算法能够在合理时间内获得最优解或近似最优解。结论所提出的可变尺寸包装方案有效提高了装载率,有益于客户和物流公司。

关键词： 混合遗传算法   欠驱动船舶   航向保持控制   期望航向   控制律  

摘要： 欠驱动船舶容易受到风、浪、洋流等外部环境因素的影响,导致航向偏离、船体摇晃,航行安全风险增加,为提高其在各种海况下的稳定性和安全性,提出混合遗传算法下欠驱动船舶航向保持控制方法。构建欠驱动船舶数学模型描述其动态行为,设计包含跟踪微分器和分数阶滑膜控制器的航行保持控制器,生成期望航向的平滑过渡过程,为后者提供航向角速度和角加速度信号。以航向误差作为其输入控制量,通过设计的分数阶滑膜面和控制律实现期望航向追踪,采用混合遗传算法优化控制器参数,提高航向跟踪效果。实验结果表明:该方法可实现不同海况下船舶航向保持控制,控制效率高、航向控制超调量小。

关键词： 生鲜农产品   气体排放   绿色配送   改进的遗传算法  

摘要： 2023中央一号文件明确提出要“抓紧抓好粮食和重要农产品稳产保供”“完善农产品流通骨干网络”。这一举措极大地推动了农产品物流的发展,但农产品的易腐特性使得其比普通物流成本与能耗更高,这极不利于碳达峰、碳中和目标的实现。因此,为了有效平衡农产品物流的经济效益与环境效益,文中以农产品物流中能耗最大的配送环节为聚焦点,首先,构建了考虑气体排放的配送路径优化模型,其次,为求解该模型的最优解,在传统遗传算法的基础上,在运用精准适应度函数和君主策略的同时,引进破坏、修复以及2-opt算子提升算法的局部搜索能力,设计了一种改进的遗传算法。最后,通过Solomon R101算例,对改进前后的生鲜农产品配送方案进行了对比分析,结果表明,通过改进的遗传算法得到的配送方案成本优化了42.35%,气体排放量降低了47.06%,能够帮助生鲜农产品物流配送企业在实现经济效益的同时,实现绿色转型。

关键词： 地下水   潜在性预测   遗传算法   特征选择   支持向量机  

摘要： 传统机器学习模型在地下水潜在性预测中,未考虑最优因子组合,会对地下水潜在性制图产生不利影响。为此,提出了遗传算法优化支持向量机的地下水潜在性预测方法。以云南省彝良县为研究区,从地形、水文、土壤、地质等方面选取了共15个影响因子;考虑模型性能和影响因子的作用,利用遗传优化算法筛选了包含11个影响因子的最优因子组合;然后使用支持向量机方法构建了地下水潜在性预测模型;最后计算了因子优化前后的模型准确度和受试者工作特性曲线下面积(area under curve,AUC),并绘制了模型的受试者工作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和地下水潜在性预测图。结果表明:因子优化前模型的准确度为0.774,验证集AUC为0.789,因子优化后模型的准确度为0.777,验证集AUC为0.806,分别提高了0.003和0.017。可见,所提方法的准确性、可靠性优于传统的支持向量机法,其结果可以为区域水文地质调查和地下水资源管理与规划提供科学参考。

关键词： 理性   无限理性   有限理性   生态困境  

摘要： “无限理性”和“有限理性”作为经济学、决策理论及心理学等领域的重要概念,影响已远超其提出的特定视域。从更广义的哲学社会科学视角来看,无限理性表征着理性主义至上的价值观念和实践原则,这种强势理性观一直塑造着人类解释世界对待自然的狂妄姿态,是造成人与自然冲突引发生态困境的内在根源。有限理性则在批判反思前者的基础上追问人类理性活动的限度,重塑着我们理解对待自然的方式。有限理性的现实建构将为生态困境的消解,实现人与自然和谐共生提供有益的价值遵循和实践进路。

关键词： 选择性维护   精准保障   可靠性   成本控制   遗传算法  

摘要： 为科学制定任务计划周期内的测控设备维护策略,减少冗余资源浪费,增加备份资源的可靠性,同时保证任务执行的风险可控,促进设备维护资源配置从专家经验到精准计算的转变,设计一套以可靠性为约束条件,以成本控制为优化目标的,基于遗传算法实现的最优测控设备选择性维护策略生成方法,并利用某型测控设备以往记录数据进行实验,证明了算法的有效性和可行性,可在航天测控系统中进行推广,为后续形成科学化的航天发射场维护维修资源配置方案,提供了技术储备。