关键词： 电力工程   遗传算法   质量评估  

摘要： 文章为全面、准确地反映电力工程质量的实际情况,提出基于遗传算法的电力工程建设质量评估方法。结合收集到的建设工程质量资料,利用遗传算法构建电力工程建设质量评价函数,并结合各项指标的权重建立质量指标评估体系,在此基础上,对电力建设工程质量评估指标结果进行一致性检验,并使用综合评分法对电力工程建设质量进行量化评估,通过具体数值,完成电力工程建设质量评估。试验结果表明,基于遗传算法的质量评估方法可以有效提高电力工程建设质量评估的准确性和可靠性。

关键词： 火力分配   遗传算法   蚁群算法   遗传-蚁群算法  

摘要： 火力分配问题是火力打击运用的重要研究课题。实现一种遗传算法与蚁群算法相结合的综合算法,解决复杂战场环境下多目标打击的火力资源分配问题,充分利用遗传算法的快速搜索能力及蚁群算法的并行性、正反馈机制,快速而高效地实现火力分配。仿真结果表明,遗传-蚁群算法快速获得最优的火力分配方案,有效缩短武器响应时间,提升联合作战效率。

关键词： 沙漠砂混凝土   强度预测   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 沙漠砂混凝土在工程建设中应用前需要做大量的试验进行验证,不仅会影响建设周期,还会消耗大量的建筑材料。针对沙漠砂混凝土强度受多种影响因素耦合作用,传统预测模型存在一定缺陷,借助全局搜索能力较强的遗传算法改进神经网络,输入层参数为水胶比、砂率、沙漠砂替代率、粉煤灰掺量、减水剂用量,建立遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型。并通过实例验证,将BP神经网络预测的沙漠砂混凝土强度与遗传算法优化BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型具有较好的操作性和预测精度,为提高沙漠砂混凝土强度预测精度开拓新的途径。

关键词： 脱轨后行为   多边形接触模型(PCM)   结构参数优化   反向传播神经网络   遗传算法  

摘要： 为了验证和优化列车转向架部件的脱轨后被动安全防护效果,提出基于多边形接触模型的列车脱轨后接触建模方法,并建立列车脱轨后动力学模型,模拟不同结构参数组合下的列车脱轨后运行行为。将所得横移量和结构参数组合作为反向传播神经网络模型的训练样本,拟合两者之间的非线性关系,采用基于锦标赛选择的自适应遗传算法搜索横移量最小解及其对应的参数组合。以拖车制动盘优化问题为例,运用该优化模型进行结构参数优化。研究结果表明:在100 km/h脱轨速度下,制动盘的最优结构参数组合的半径为335 mm、厚度为80 mm、安装位置为320 mm;与原设计相比,车辆脱轨后横移量减少80.2%,大幅度提高了制动盘被动安全防护能力。本文所提出的建模方法和优化模型可推广应用于其他列车结构的脱轨后被动安全防护能力优化和验证,具有较大的工程实用价值。

关键词： 组合优化问题   机会约束的多选择背包问题   遗传算法   动态规划   精确算法   近似算法  

摘要： 机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。

关键词： 人工智能   计算机视觉   OpenCV  

摘要： 本文以计算机视觉的人工智能项目实践为例,引导学生通过学习思考,设计和实现简单的计算机视觉算法与程序,并通过“疲劳驾驶AI预警1.0”项目实验教学激发学生学习兴趣,提高了学生的思维能力和创新能力。

关键词： 人工智能物联网(AIOT)   能耗   边缘智能   资源调度   节能计算  

摘要： 随着人工智能物联网(AIOT)的发展,网络节点数据不断增多,其数据采集和处理量不断增大,越来越多的数据选择在边缘智能端进行处理。但是目前在智能边缘领域仍缺乏利用智能计算优化AIOT能效的边缘智能框架,以减少边缘节点的计算压力,降低节点能耗。因此,重点研究了边缘设备和云服务在处理AIOT任务时的能耗,针对边缘智能节点和云任务的能效问题,提出了一种基于节能计算的边缘智能框架。通过实验测试了典型智能边缘和云服务的能耗,结果表明,所提出的优化方法能耗更低,效率更高,明显优于其他方法,具有较高的能效。

关键词： 物流行业   物流快递   计算机图像处理   计算机视觉技术   电子商务   人工智能算法   兴起背景   自动化  

摘要： 在当今物流行业的快速发展和电子商务的兴起背景下,物流分抹作为保障物流运转的重要环节变得愈发关键。然而,传统的人工分栋方式不但效率低,而且成本高。因此,引入先进的计算机视觉技术和人工智能算法,实现物流快递的自动化分抹,已成为业界的研究热点。本文致力于探讨在物流快递分栋中,如何利用计算机图像处理和人工智能算法实现高效、准确的物品识别和定位。通过本文的研究,旨在为物流行业提供一种创新、高效的分栋解决方案,促进物流行业的智能化和自动化发展,为实现快速、准确、高效的物流分栋提供理论支撑和技术支持。

关键词： 加热炉   出口温度   温度控制   遗传算法  

摘要： 针对热力消耗在地面集输系统中能耗占比较大的问题,需优化加热炉出口温度,降低不同因素对出口温度的影响。在收集加热炉运行状态数据后,对异常值进行检测和修复,通过BP神经网络模型和遗传算法实现加热炉出口温度的自动控制。结果表明,基于神经网络-遗传算法的参数整定方法可以将加热炉全年出口温度控制在相对平稳的区间内,所需的燃料气流量和加热炉出口温度均有所降低,每月可节约燃料费用12366~55155元,节能效果显著。

关键词： 高速公路服务区   新能源   遗传-序列二次规划算法   优化调度   电转气  

摘要： 为达成“碳中和”目标愿景、促进公路交通系统与新能源的融合,以高速公路服务区为研究对象,考虑服务区内电、冷、热、气共4种负荷需求,构建了包含风光发电的新能源发电方式和电转气设备的高速公路服务区综合能源系统。在此基础上,以风电、光伏出力日前预测和多能负荷日前消耗为输入,各能源设备出力及购能分配为输出,以总成本最低为目标函数,考虑能量平衡、设备安全、运行状态等约束,建立了高速公路服务区综合能源系统优化调度模型。针对高速公路服务区综合能源系统调度问题,设计了遗传-序列二次规划融合优化算法,并以某服务区夏季典型日为例进行验证。结果表明:所构建的调度系统能够有效消纳可再生能源出力,协调外部购电、购气的比例,最终达到降低成本的效果;所提融合算法的调度结果与传统遗传算法、传统序列二次规划算法相比,在成本上分别降低了11.52%、0.70%,求解耗时仅为传统遗传算法的6.7%,独立性相比传统序列二次规划算法得到了提高。