关键词： 移动机器人   路径规划   遗传算法   融合算法  

摘要： 为解决复杂多变环境下,常规路径规划算法生成路径长、不连贯、存在多余转折点和大转折角度、容易碰撞障碍物等问题,提出一种改进遗传算法的动态避障算法.结合行间随机选择策略和A*算法插入中间点策略改进初始化算法;在传统遗传算法中设置障碍物安全距离,引入删除和优化算子,优化适应度函数;采用动态窗口法结合改进遗传算法得到路径最优解.结果表明:改进后算法生成的路径平滑,与A*算法、某改进遗传算法相比,路径更短、碰撞次数更少,在复杂动态环境下具有良好的避障性能,为移动机器人在现实场景中的安全、高效导航提供了可行的解决方案.

关键词： 智能科学   智能信息处理   机器学习   人工心理   计算智能   人工智能   专家系统   领域理论研究  

摘要： 期刊简介《智能系统学报》是中国人工智能学会的会刊,由中国人工智能学会与哈尔滨工程大学联合主办,旨在创办中国智能科学领域最具引领性的中文学术期刊,主要刊登人工智能与计算智能、智能控制与决策、智能信息处理、专家系统与知识工程、机器学习与知识发现以及人工心理与机器情感等内容,反映我国智能科学领域理论研究及科研进展情况,以促进和扩大国内外学术交流,为我国智能科学的发展和社会进步服务。

关键词： 道路选择   科技进步   发展路径   智能计算   探索之路   强大动力   深入思考   影响力  

摘要： 在当今科技飞速发展的时代,智能计算展现出强大的影响力.发展智能计算的道路选择也成为关键议题.在这条探索之路上,我们需要深入思考、谨慎抉择,以找到最适合我国的发展路径,从而推动智能计算迈向新的高度,为科技进步和社会发展注入强大动力.

关键词： 神经网络   遗传算法   异型孔   双层壁叶片   优化设计  

摘要： 随着航空发动机领域的飞速发展,热端涡轮叶片服役环境越发恶劣.为了提高叶片的承温能力,行业内提出了双层壁叶片结构,其原理为“外壁承温,内壁承载”.本文针对双层壁叶片气膜孔结构强度问题,采用参数化建模构建叶型及外壁孔结构,通过仿真分析确定孔型设计参数对圆柱型气膜孔、圆锥型扩张孔和簸箕型扩张孔的孔周结构强度的影响,最后根据参数输入及对应响应构建神经网络模型,通过遗传算法优化径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的权值与阈值来提高代理模型的准确性.寻优获得三种不同结构的气膜孔最优孔型设计方案,相较于圆柱型孔,圆锥型扩张孔孔周应力降低了25.12%,簸箕型扩张孔孔周应力降低了22.54%.

关键词： 超临界二氧化碳   再压缩布雷顿循环   遗传算法   整体优化   热力学  

摘要： 结合储热的太阳能热发电技术输出稳定、调峰能力强,引入超临界二氧化碳(S-CO_(2))布雷顿循环可进一步提升热电转换效率。既有研究大多采用单一指标对S-CO_(2)循环进行性能评估,结果相对片面,因而有必要开展多指标综合性能评价以客观反映循环性能状况。建立了35 MW再压缩式S-CO_(2)循环的热力学和经济性模型,考察了关键参数对循环性能的影响。构建了反向传播神经网络结合遗传算法的优化方法(BP-GA),对循环性能进行多目标优化。结果表明,回热器总热导率的增加可提升循环效率,但存在上限;透平入口温度、循环最低和最高压力、分流比与循环性能分别存在显著的非单调作用关系,优化后的设计值依次为639.14℃、8.10 MPa、29.74 MPa和0.70。与初始设计值下的循环性能相比,优化后的循环系统度电成本降低了11.1%,循环热效率和比功分别提高了5.1%和27.6%。

关键词： 遗传算法   FLAC 3D   隧道围岩   参数反演   数值模拟  

摘要： 隧道围岩参数对于隧道工程的稳定性而言至关重要。传统参数确定方法耗时长、成本高,且难以反映围岩实际状况。研究提出一种基于遗传算法和FLAC 3D的隧道围岩参数反演方法,以提高参数反演的效率和准确性。遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制,优化全局搜索过程,而FLAC 3D则利用其三维连续介质数值模拟功能,精确模拟岩土材料行为。通过西南某山区隧道工程案例分析,反演得到最优围岩力学参数,模拟结果与实测值的最大误差仅为1.98%,验证了方法的准确性。

关键词： 微电网调度   需求响应   家庭用电   多约束条件   混合编码   遗传算法  

摘要： 用电高峰期的用电需求给电力系统带来了巨大压力,因此优化家庭用电调度变得尤为重要。针对用电高峰期用户端存在的用电经济性及舒适度不够的问题,提出了一种基于改进遗传算法的家庭用电调度优化方法。首先以分时电价为基础,建立综合考虑用电经济性与用户满意度的家用电器调度模型,然后对不同类型的电器采取不同的编码方式来替代传统遗传算法的单一编码,并用带惩罚函数的适应度函数来约束各个电器用电任务所需时长等,以对传统遗传算法进行改进和用电行为优化。结果表明,所提算法可有效地依据分时电价实现用电负荷调度优化,在满足用户用电舒适度情况下为用户提供经济性的用电方案,且复杂度较低,能有效解决用电高峰期的用电经济性和舒适度问题。

关键词： 防护涂层   超声水浸   稀疏分解   遗传算法   互相关运算  

摘要： 针对采用高频超声水浸法检测装配式钢结构的防护涂层厚度的仿真试验中,防护涂层的界面反射回波相互混叠,导致无法提取涂层的时域信息的问题,利用基于遗传算法优化稀疏分解中的匹配追踪过程对混叠信号进行分离与重构。该算法在构建的Gabor原子库中,利用遗传算法对最佳原子参数的搜索过程进行优化,同时将传统稀疏分解匹配追踪算法中的内积运算优化为互相关运算,从而优化了稀疏分解的运算效率。与金相检测涂层厚度的结果相比较,该改进算法的检测相对误差为2.50%,在可接受的范围内,且较传统稀疏分解匹配追踪算法5.01%的检测相对误差的检测精度高,同时运算速度得到较大提升。

关键词： 不确定度   总氮   碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法  

摘要： 本文分析了使用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定水质总氮过程中的不确定度影响因素,比如标准曲线拟合、测量重复性等有可能对测定结果产生影响的因素,探索了减少干扰的方式方法,使实验室实验过程处于可控状态。

关键词： 新型配电网   EEMD   萤火虫算法   遗传算法   故障定位  

摘要： 含分布式电源的线-缆混合新型配电网发生单相接地故障时,故障位置采用传统区段定位方法难以准确定位。对此,提出了基于特征能量和二进制萤火虫遗传算法的方法,对新型配电网进行故障区段定位。首先,通过集合经验模态分解求取特征频段内配电网各馈线首端零序电流分量能量之和,判定故障线路进行故障选线;其次,在实现选线的基础上,根据故障区段两端零序电流幅值与健全区段零序电流幅值存在较大差别的特点,采用相关系数法对开关进行实际编码;最后,通过二进制萤火虫遗传算法求得适应度函数最优解,进而得到故障区段。仿真分析以及算法性能对比结果表明,所提方法求解速度更快,准确性更高,具有一定的容错性。