关键词： 作战推演   行为规则   模糊系统   遗传算法  

摘要： 作战推演中实体模型决策依赖于行为规则,为解决作战行为规则构建难、现有规则条件判断不全面的问题,提出一种作战推演模型行为优化方法。针对战场态势模糊和不确定的特点,构建了作战推演模型决策框架,基于模糊推理系统搭建以行为规则库为核心的决策模块,对遗传算法进行改进,借助作战推演环境训练实现行为规则库的优化。通过实验分析证明了该方法的可行性和有效性。

关键词： 电磁兼容   EMI滤波器   遗传算法   插入损耗  

摘要： 实际工程中,通常使用无源EMI滤波器来抑制电磁干扰(electromagnetic interference,EMI),准确的滤波器模型对滤波器的性能仿真及优化设计具有重要意义。为此,对磁环的频变特性进行等效,采用全电路方法建立精准的EMI滤波器模型。首先,建立磁环的共模和差模高频等效电路模型,模型参数通过遗传算法获得;基于阻抗计算公式建立了X、Y电容的高频电路模型;然后,利用有限元提取了母排、接地以及PCB走线的寄生参数;根据共、差模等效原则建立0.009~60 MHz频段的全电路模型,该模型与滤波器实际的结构相对应,同时包含共模特性和差模特性;最后,通过插入损耗和端口阻抗验证了模型的有效性。

关键词： 超级微波消解   电感耦合等离子体原子发射光谱法   聚硅氧烷   铂  

摘要： 建立了聚硅氧烷中铂(Pt)元素的超级微波消解-电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-OES)测定方法。以硝酸-氢氟酸作为消解剂,使用超级微波消解法对聚硅氧烷进行前处理,并采用ICP-OES法测定聚硅氧烷中的Pt元素。结果表明相关系数大于0.9999,RSD为0.6%~2.1%。最低方法检出限为0.372mg·kg^(-1),加标回收率在90.5%~111%之间。该方法耗酸量少,且准确、快速,适用于聚硅氧烷中Pt元素的测定。

关键词： 城市公交   乘客滞站   发车间隔   换乘等待时间   遗传算法  

摘要： 为了分析公交线路发车时刻优化问题,以相交且发生换乘的两条公交线路作为研究对象,在考虑乘客滞站的前提下,以候车总时间、换乘等待时间和非换乘乘客候车时间最短为目标函数,构建公交时刻表优化模型。并选择了呼和浩特市4路公交“金隅环球中心—医科大学附属医院”段、78路“呼市公交公司—赛罕区教育局”段两条线路作为研究对象,利用构建的优化模型通过遗传算法进行求解。结果显示:应用所提出的公交时刻表优化方案,乘客换乘等待时间和乘客总候车时间分别节省了18.1%和10.7%。可见,所提出的优化模型可以有效提高相交线路的运行效率。

关键词： 蚁群算法   遗传算法   人力资源   算法融合   突发应急  

摘要： 为解决在突发公共卫生事件中医护人力资源难以快速、合理分配的问题,文中提出了一种融合改进蚁群算法的应急资源网络重构模型设计方案。该模型以蚁群算法为核心,通过引入遗传算法进行改进,避免了算法容易陷入局部最优的问题。同时,对蚁群算法更新规则进行了改进,从而进一步优化了路径规划方案。在公开数据集上进行的实验仿真结果表明,所提算法的计算精度和资源利用率均高于传统算法,且收敛速度提高了20%以上,为解决应急情况下医护资源的合理、有效分配问题提供了参考。

关键词： 物联网   终端信道   连续数据流   脆弱点   支持向量机   人工神经网络  

摘要： 物联网终端信道连续数据流中潜在的可以被旁路功耗攻击的节点被定义为脆弱点。该类节点一旦被攻击成功,将严重影响物联网终端的通信能力。为此,进行物联网终端信道连续数据流脆弱点快速识别研究。利用简单网络管理协议(Simple Network Management Protocol,SNMP)捕捉物联网终端信道连续数据流并实施离散化处理,提取信息熵、流入流出比、平均流长及单边连接密度四类特征。以提取特征为输入,利用支持向量机识别其是否为脆弱点,通过人工神经网络进一步确定脆弱点的脆弱程度,完成物联网终端信道连续数据流脆弱点快速识别。结果表明,所提方法的连续数据流脆弱点识别质量指数最大、时间复杂度最小,由此说明该方法的识别准确性更高,速度更快。

关键词： 量子遗传算法   频率分配   战术无线自组网  

摘要： 论文将量子遗传算法应用于地面应急通信车辆无线自组网节点的使用频率分配,通过分析无线自组网节点频率的约束条件,建立频率分配的数学模型,并设计了使用量子遗传算法进行频率分配的的工作流程,对经典遗传算法库GALib进行扩展改进,增加了量子遗传算法的实现,通过模拟典型的无线自组网网络环境,比较经典和量子遗传算法的分配结果,量子遗传算法的分配收敛速率优于经典遗传算法,可以实现无线自组网节点频率灵活、高效的快速分配。

关键词： 动态多目标优化   粒子群优化   进化计算   多智能体协同调度   概率驱动  

摘要： 在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概率分布,预测决策解在新环境的概率分布,从而生成新的多智能体调度方案,实现调度算法在动态环境下的快速响应。具体来讲,设计了基于元素的概率分布表达,以表示解的构成元素在动态环境的适应性,并根据优化算法迭代最优解逐步更新概率分布以趋近实际分布;构建了基于融合的概率分布预测机制,考虑到环境变化的连续性和相关性,当环境变化时,通过融合历史概率分布预测新环境的概率分布,为新环境优化提供先验知识;提出了基于启发式的新解采样机制,结合概率分布和启发式信息,生成解方案以更新过时种群。将概率驱动的动态预测策略嵌入新型的多目标进化算法,获得概率驱动的动态多目标进化算法。在10个动态多目标多智能体协同调度问题实例上,实验结果表明,所提算法在解最优性和多样性上显著优于已有多目标进化算法,所提的概率驱动的动态预测策略能够提高多目标进化算法对动态环境的适应能力。

关键词： 梳状谱   遗传算法   峰均功率比   FPGA  

摘要： 为了提高多通道接收机的通道间误差校准效率,设计并实现了一种低峰均功率比的数字梳状谱校准源模块。该模块基于FPGA+DAC的硬件结构,采用软件DDS原理方式来产生梳状谱信号。为了降低梳状谱信号的峰均功率比,利用遗传算法对信号的各个子载波的初始相位进行了优化,计算出一组优于代数次优解的初始相位组合,将峰均功率比从次优解的4.98 dB降低到了3.98 dB,同时提高了梳状谱信号的子载波功率和带外杂散抑制,优化了梳状谱模块的信号质量。该模块在梳状谱信号输出范围170 MHz~230 MHz,频谱间隔1 MHz情况下,子载波功率为-35.5 dBm,带外杂散抑制为64 dBc,完全满足校准源指标要求。

关键词： 人工智能   技工院校   计算机教学系统   优化设计  

摘要： 技工院校计算机教学系统的设计与优化是当前教育领域的研究热点,在传统教学模式的基础上,借助人工智能技术,能开发出智能化、个性化和自适应的教学系统,提供针对性的教学内容和方案。本文通过对人工智能、BP神经网络、遗传算法和MATLAB等相关理论与技术的深入研究,进行技工院校计算机教学系统的需求分析,包括系统目标、功能分析、性能需求、安全需求和开发环境等,并设计基于人工智能的技工院校计算机教学系统,包括总体设计、功能模块设计、数据库设计、安全设计和界面设计。