关键词： 信息茧房   企业招聘   影响消解  

摘要： 随着数字化和信息化技术的快速发展,个体在日常生活中接触到的信息越来越多,但这也引发了一个潜在问题——信息茧房.在企业招聘工作中,信息的获取对其招聘质量有着重要的影响,研究如何应对信息茧房对企业招聘工作造成的负面效应成为一项重要的课题.本研究先介绍了信息茧房的定义与特征,再结合实践从信息孤立、资源浪费、招聘效率下降、员工满意度下降角度分析了信息茧房对企业招聘工作的负面效应,再针对性地提出了消解信息茧房对企业招聘工作负面效应的路径.

关键词： 刀具磨损监测   信号处理   神经网络   极限学习机   遗传算法  

摘要： 刀具状态监测是实现制造过程自动化、智能化的必要技术。该技术目前仍存在识别率不够理想、稳定性差等问题。本文使用振动传感器和声发射传感器同时采集信号，通过实验获得不同的刀具磨损状态在不同的切削工况下的两种传感器的数据，使用LabVIEW软件平台对数据进行分析处理，提取信号在时域、频域以及时频域内的特征，并对特征进行筛选。基于极限学习机(Extreme Learning Machine， ELM)算法训练单隐藏层前馈神经网络(Single-Hidden-Layer Feedforward Networks， SLFN)识别模型，并结合遗传算法(Genetic Algorithm， GA)优化神经网络中输入层至隐藏层的连接权重和隐藏层偏置以提高模型的准确率，结果表明，相比于仅使用ELM，使用ELM结合GA算法的识别准确率由92.592%提高至95.0617%。

关键词： 钢筋混凝土拱桥   扣锚索失效   遗传算法   改进SPEA2算法   静力响应   主拱圈应力  

摘要： 为研究大跨度悬臂浇筑拱桥施工过程中扣锚索失效对结构性能的影响，以贵州娅石庆特大桥为工程背景，选取最大悬臂状态下6种代表性工况，研究了单根扣锚索失效对主拱圈应力变化规律。在此基础上，为解决研究结构响应分析时扣锚索数量繁多带来的计算复杂，本文提出了一种基于改进强度Pareto进化算法（SPEA2）扣锚索失效求解程序。SPEA2算法主要包括用于搜索新解的种群和储存每一次循环产生的Pareto最优解的外部解集档案两部分，本文主要思路是针对外部解集档案进行改进，通过复制外部解集档案的操作进行局部搜索技术以及设计了自适应调整外部解集档案大小的方法，以优化算法性能，并结合ANSYS和MATLAB实现扣锚索失效结构响应求解程序。以最大悬臂状态下扣锚索是否失效状态作为设计变量，以失效扣锚索索力之比与主拱圈截面最大拉应力之比作为目标函数，通过该算法进行扣锚索失效对主拱圈应力影响全局自动寻优分析。在考虑扣锚索同时失效情况下，研究了限制主拱圈拉应力最终值下的最小扣锚索失效数量以及达到极限应力扣锚索失效工况。研究结果表明：不同位置扣锚索失效产生主拱圈应力变化不同，且索力较大的长索失效的结构响应更大；改进SPEA2算法对该问题最优解具有较好的均匀性，在限制应力下，最大易损性工况为14#节段两根扣索失效，最小易损性工况为上游JSMS16#失效；考虑实际施工情况，扣锚索失效数量不得超过2根，若是影响最大位置扣锚索失效可能出现主拱圈拉应力超限。

关键词： 间接边界积分方程法   虚拟波源   人工神经网络   粒子群优化   波动问题求解  

摘要： 间接边界积分方程法(indirect boundary integral equation method， IBIEM)求解波动问题时控制方程基本解构造依赖经验判断和试算，导致宽频散射求解不够稳定。本文通过粒子群优化—人工神经网络建立IBIEM控制方程基本解构造模型，以数据驱动代替经验判断，处理基本解构造过程中的不确定性。以二维峡谷对平面SH波散射IBIEM模拟为例验证所建模型的可靠性。结果表明：所建IBIEM控制方程基本解构造模型可对虚拟波源位置和数量的最优设置进行有效预测，兼顾计算效率和精度，大幅提高IBIEM求解波动问题时的稳定性和高效性；虚拟波源位置和数量最优设置方案受入射波频率和场地几何条件影响显著，且表现出非单调变化特征，依据经验设置基本解可靠性较差，以数据驱动的预测模型具有明显优势。本文所建方法可为IBIEM求解其它类型场地地震波动问题提供参考。

关键词： 订单分批   遗传算法   订单拆分   聚类算法  

摘要： 针对传统AGV货到人拣选系统路径重复、效率低下的问题，提出了一种订单可拆分策略的订单分批方法。本方法的优化目标为：AGV行驶时间和拣货时间的总时间最小化。方法：首先建立订单可拆分策略的订单分批数学模型，其次设计了一种基于k均值聚类的双层遗传算法（KC-DL-GA）求解模型，该算法可解决传统遗传算法初代群体质量低和收敛速度慢的问题。结果：本文提出的订单可拆分策略的订单分批方法与随机分批策略、订单不可拆分的分批策略相比，拣货效率明显增加；KC-DL-GA算法相较于双层GA算法收敛速度更快，稳定性更强。

关键词： 减摇陀螺   动力学建模   参数优化   遗传算法  

摘要： [目的]为了提高船载减摇陀螺的工作性能，提出一种基于遗传算法的减摇陀螺被动控制参数优化方法。[方法]首先，基于船舶耐波性和陀螺动力学理论，对船载减摇陀螺的被动控制系统进行精细化建模，并引入进动阻尼电机的电磁转矩模型；然后，针对船载减摇系统减摇效率与进动阻尼系统抖振之间的平衡问题，提出基于遗传算法的船载减摇陀螺控制系统参数优化方法，并采用Matlab/Simulink平台对四级典型海况下的减摇系统性能进行仿真验证。[结果]仿真结果表明，优化后的船载减摇陀螺控制系统具有更加优异的性能，其减摇效率最高可达97.44%，且进动阻尼系统无明显抖振。[结论]研究成果可为船载减摇陀螺控制系统的设计与优化提供参考。

关键词： 多机器人   路径规划   启发式搜索   拥塞度反馈   差速机器人  

摘要： 在多机器人路径规划中，针对基于冲突搜索(Conflict-Based Search，CBS)框架下机器人数量较多时存在冲突急剧增加和约束树(Constraint Tree，CT)规模急剧增长的问题，提出了一种带拥塞度反馈的改进CCBS求解器(Improved CCBS with Congestion Feedback，ICCBS-CF)。ICCBS-CF通过对地图进行划分区域建模，将地图划分为多个区域来创建空间层次结构。并计算每个区域的拥塞度，在搜索路径时加入拥塞度反馈缓解区域的拥塞压力，达到减少机器人间冲突数量的目的。在ICCBS-CF算法高层节点搜索过程中将拥塞度反馈作为启发式的一部分来评估当前节点到目标节点的距离。实验结果表明，ICCBS-CF算法在保证解质量的同时，规划成功率和高层扩展节点数量较CCBS(CBS with Continuous Time)算法有了明显的改善，此外，改进后的算法能够较好的加快算法程序的运行时间。

关键词： 量子遗传算法   企业数据集成   多源异构   异构数据  

摘要： 本文提出基于量子遗传算法的企业多源异构数据集成方法,在方法的设计中,首先采集处理集企业多源异构数据,通过缺失重复数据的删除,完整数据的初步整合,进而计算数据的相似度,通过数据的匹配构建数据集,然后在遗传算法的随机匹配下完成企业多源异构数据集成.实验结果表明所设计的集成方法具有较高的数据集成效果,可以将其运用到实际的企业运行中.

关键词： 人-椅系统   座椅频响函数   人工神经网络   响应面法  

摘要： 人工神经网络（ANN）已初步应用于研究人体视在质量的响应预测，但在评估人-椅耦合系统的振动传递特性方面尚需进一步量化研究。本文以低频振动激励下的人-椅系统振动实验为基础，寻求构建一种基于响应面法优化的反向传播人工神经网络模型（RSM-BP-ANN），以人员年龄、身高、坐高、膝盖高度、臀膝长度、体重、性别、BMI，以及坐垫处泡沫厚度、频率作为输入特征，探究优化后的人工神经网络模型对座椅频响函数的预测性能。基于超参数之间的交互影响建立模型超参数与预测性能指标的映射关系，优化并获取最佳超参数组合。结果显示，随着坐垫处泡沫厚度的增加，垂向同轴和水平前后向正交轴座椅频响函数的共振频率显著降低。BP-ANN模型在建立人体体征参数、座椅结构特征与人-椅系统振动传递特性的非线性关系方面表现出良好性能。与BP-ANN模型相比，经过超参数优化的RSM-BP-ANN模型在预测垂向同轴和水平前后向正交轴座椅频响函数时的误差分别降低了25%与18%。因此，经过响应面法优化后的反向传播人工神经网络模型可以更准确地预测座椅频响函数，为快速有效地分析人-椅系统振动传递特性提供了新思路。