关键词： 静态博弈   遗传算法   策略生成  

摘要： 在多智能体协同对抗策略生成的过程中,奖励稀疏和神经网络参数多易导致策略生成速度慢。针对特定场景如何快速产生对抗策略这一问题,提出了一种基于静态博弈和遗传算法的多智能体博弈策略生成方法。基于静态博弈理念,对马尔科夫决策过程演化,将策略映射为一串动作组成,简化策略映射原理;对策略优化问题数学建模。以对抗结果作为目标函数,基于动作集合优化目标函数,通过优化的方法能够获得对抗结果最优的策略;给出策略优化框架,并改进遗传算法实现对于多智能体博弈策略的快速并行寻优。实验结果表明,相比于经典多智能体强化学习方法,所提方法能够高效产生多智能体博弈策略。

关键词： 属性加密   访问控制   雾节点   医疗数据隐私   智能合约  

摘要： 传统的医疗系统解决了诸如医疗记录管理、患者信息存储、医疗资源调度等问题.然而,在应对日益增加的数据量和复杂的访问控制需求时存在着医疗隐私泄露、数据安全性和终端设备负载等缺陷.针对以上问题,提出一种面向医疗数据隐私保护的基于智能合约和雾计算的可追溯加密方案.通过引入授权机制和基于属性加密的可撤销机制,有效保护了医疗数据的隐私,并避免了密钥滥用的情况.同时,通过在私钥中嵌入用户信息,进一步增强数据安全性.智能合约作为访问控制的参与方,负责执行用户的授权验证,部分解密操作由雾节点承担,从而减轻了终端设备的负荷,实现了负载均衡.通过与其他同类型方案进行计算开销、存储开销和安全性的对比发现,该方案具有更高的计算和存储效率.

关键词： 移动机器人   混合遗传算法   智能优化算法   人工智能   粒子群算法   路径规划   智能算法   障碍规避  

摘要： 随着移动机器人在工业制造、家庭服务、医疗护理及探险救援等领域的广泛应用,路径规划技术成为移动机器人实现自主导航的关键所在,其对于增强移动机器人的工作效率与障碍规避能力具有重大意义。人工智能和机器学习领域的迅猛发展为路径规划问题提供了多种智能算法解决方案,如粒子群算法、遗传算法等。然而,单一的智能优化算法在面对复杂环境中的路径规划问题时,往往存在一定的局限性。为此,本文提出基于粒子群优化算法(PSO)、模拟退火算法(SA)的混合遗传算法,通过融合两种算法的优点,显著提升了路径规划的性能。

关键词： 互感器误差预测   故障诊断   鲸鱼优化算法   人工神经网络  

摘要： 针对电流互感器长期在恶劣工况下运行造成准确度退化以及故障问题,设计一种电子式电流互感器在线状态综合评估系统,通过神经网络实现对互感器在线误差预测与故障诊断。针对现有基于神经网络的方法存在收敛速度慢、精度低等问题,提出一种基于改进的鲸鱼优化神经网络用于误差预测与故障诊断。通过非线性收敛因子提高鲸鱼优化的收敛速度;同时引入自适应惯性权重与模拟退火机制提高鲸鱼优化算法精度,避免陷入局部最优。通过基准函数测试、算例分析验证了方法有效性与可靠性。实验证明:所设计的电流互感器在线状态综合评估系统能有效地对电流互感器进行误差预测与故障诊断。

关键词： 混凝土3D打印   哈密顿回路   遗传算法   路径优化  

摘要： 针对混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,提出了一种基于连续顶点分区的路径规划算法。首先,采用基于哈密顿回路的连续顶点分区方法,将打印区域划分为多个连续的区域,以确保在打印过程中打印喷头不会多次经过同一顶点,从而避免了重复打印和成形质量差的问题。然后,使用遗传算法搜索每个区域,通过迭代和优化来确定最短的打印路径。实验结果表明,与其他路径规划算法相比,所提出的算法能够显著减少打印喷头的空行程和启停次数,且缩短打印时间10%以上,有效地提升了混凝土构件的成形质量与打印效率。基于连续顶点分区的混凝土3D打印路径规划算法通过有效划分打印区域、智能搜索最短路径以及合并优化路径的方式,解决了混凝土3D打印构件成形质量差和打印时间长的问题,这可为混凝土3D打印技术的发展和应用提供有力的技术支持。

关键词： 遗传算法   模拟退火法   混合算法   转换波   叠前反演  

摘要： 根据P-SV波反射系数近似公式,建立关于各向异性参数的反演目标函数,分别使用单一算法和混合算法实现TTI介质各向异性参数的反演,结果表明:混合算法反演精度更高,过程更稳定;进一步,对理论模型数据加信噪比为5的高斯白噪声,对抗噪性进行测试,反演结果的误差较小,抗噪能力较好。最后对改造后的Hess模型进行各向异性参数反演,得到反演剖面,与原始剖面吻合度较高,验证了混合算法的有效性;选取研究区,对实际资料进行反演测试,得到的反演效果较好,精确度较高,验证了混合算法在实际应用中的有效性。

关键词： 体外冲击波治疗仪   腱鞘炎患者   康复  

摘要： 本次试验的目的是要探究体外冲击波联合正骨疗法对腱鞘炎消解的临床效果。方法 本项目以腱鞘炎患者的恢复情况为主要研究内容,采用随机性方法,将其纳入到一个随机的注册系统中,全部都是腱鞘炎患病者,且数量基本上没有变化,且在基础上,线性数据也很接近。所以,按照本次试验所依据的不同病理类型,以及患者的情况。本项目预计选取在2022年2月至2023年8月之间,在我院接受治疗的100例有腱鞘炎症状的患者,将全部的患者分为两个组,50人为对照组,50人为试验组。对照组给予口服缓解腱鞘炎药物治疗以缓解疼痛症状,而试验组给予湖南普门医疗科技有限公司研制的LC-580型治疗仪相关仪器进行治疗,按照患者在治疗前后的指标变化情况,对两组患者的临床检验及临床治疗的效果进行对比分析。结果 在较高的水平上,根据方法和目的,可以全面地了解这个疾病。从某种程度上来讲,数据的加持也会给患者带来一些益处,经过临床治疗,试验组观观察的临床治疗后,总有效率为93.0%,对照组为81.0%,对照组与观察组之间的差异有显著性,且p小于0.05,因此具有统计学意义;在不同治疗方法治疗后,对照组与试验组的各项数据与本组治疗前相比,差异性也显著,且p小于0.05,具有统计学意义。总体看,经过治疗后,试验组的临床疗效要优于对照组,所有的差异是具有显著性的;结论 针对于腱鞘炎患者通过正骨疗法与体外冲击波联合治疗模式,对于消解腱鞘炎患者的疼痛感,提升临床治疗效果缓解疾病蔓延具有积极意义,可在临床上推广及应用。

关键词： 电气传动   直流电机   人工神经网络   故障诊断  

摘要： 本文研究电气传动故障诊断系统,该系统可以监测传动装置的状态并识别新故障。为了实时确定在运行过程中无法测量的直流电机的电流参数和变量,利用人工神经网络的结构特点预测电机电枢和励磁绕组中的电流值。在预先训练的人工神经网络的基础上,根据1组属性对电驱动的技术状态进行分析。研究结果说明使用人工神经网络的估计方法以及创建主电机驱动采矿设备故障诊断系统的可能性。

关键词： 碳排放   模糊认知图   遗传算法   神经网络  

摘要： 本文使用IPPC(intergovernmental panel on climate change,IPPC)方法对物流运输业2005—2019年消耗的汽油、煤油、柴油等五种主要能源的碳排放量进行测算汇总,通过模糊认知图(fuzzy cognitive graph,FCM)的构建方法选取八个影响因素作为模糊认知图的节点,在搭建好的FCM结构以及数据的基础上,将实数编码遗传算法(real-coded genetic algorithm,RCGA)与神经网络(neural networks,NN)相结合,以NN→RCGA→NN的顺序来进行优化,先使用神经网络训练出FCM的初始权值矩阵,再通过RCGA迭代出局部最优的权值矩阵,然后再由NN进行参数的优化更新,以此循环直到得到最优权值矩阵,最后利用模糊认知图的推理算法对碳排放进行预测。结果表明,基于GA-ANN-FCM算法(genetic algorithm-artifical neural network-fuzzy cognitive map,遗传算法-人工神经网络-模糊认知图混合算法)的碳排放量预测结果是有效的,并且相比于人工神经网络和FCM两种模型较好。

关键词： 医院空调系统   能耗优化   寻优算法   神经网络   遗传算法  

摘要： 目的:构建一个基于智能寻优算法的医院空调节能方案,在尽可能满足舒适度的前提下最大限度地节能降耗。方法:在整个系统层面通盘考虑的基础上,基于空调系统操作寻优模型设计,针对不同环境条件及制冷负荷要求做出最节能控制方案。结果:针对现场设备性能进行模拟实验补充完善了设备运行数据,并基于以上数据构建神经网络模型+寻优算法,针对不同环境条件及制冷负荷要求做出最节能控制方案。结论:提出了改进及完善空调智能化节能的解决方案,为全国公立医院后勤智能化管理提供了新思路。