关键词： 谷歌公司   人类智能   代码生成   语言模型   问题求解   生成模型   信息技术革命   通用人工智能  

摘要： 自2022年12月起,生成式语言模型(Generative Language Model,GLM)作为一项重要技术,引发了学术界和工业界的巨大关注。这一技术的出现催生了一系列通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)技术的迅速发展,其中包括图文生成模型和多模态语言模型等。例如,Midjourney的图文生成模型展现了高精度和高度仿真的特点,而谷歌公司推出的PaLM-E和PaLM 2等多模态语言模型也引起了广泛关注。AGI已经从简单的模拟人类思维能力发展到可以“操控身体”的具身模型,其影响已经渗透到艺术创作、代码生成、问题求解、科学发现以及问答聊天等人类智能的各个领域。AGI所带来的新一轮信息技术革命已经来势汹汹,人类正在迎来一场关于“智能”的技术革命。

关键词： 持液率   气液两相流   RBF神经网络   遗传算法   数据清洗  

摘要： 为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。

关键词： PBS约束   缓存调序区   区域调度   粒子群算法   遗传算法  

摘要： 当今世界绿色制造是大势所趋,有效的生产线布局设计方法可以减少加工过程中的资源浪费。本文聚焦汽车制造涂装-总装缓存调序区,针对其存在的设备利用率低、待机时间长、交接效率低等核心问题,构建了一个多目标规划模型。该模型综合考虑了多约束条件,包括汽车制造过程中的缓冲区设备利用、交接以及调度时间等因素;严格遵循PBS约束及相关时间数据,根据涂装出车序列,结合PBS区域调度能力及限制,确保模型的精准性和实用性。为求解这一复杂的多目标优化问题,提出了一种创新的求解方法,该方法结合了改进粒子群算法和遗传算法的优势,能够更有效地找到最优解,不仅为汽车制造涂装-总装缓存调序区的调度问题提供了新的理论支撑,而且为探究独立缓冲区对汽车制造待产车调度的影响开辟了新的途径。

关键词： SLP   车间布局   遗传算法   Flexsim  

摘要： 为了解决输送带生产车间的空间利用不合理和物流路线迂回交叉的布局问题,利用SLP与遗传算法相结合的方法对车间进行布局优化,减少了人员、物料之间的移动成本,提高了车间的空间利用率和企业的市场竞争力,达到降低成本、增加利润的目的。首先通过SLP方法分析车间物流和非物流关系,初步确定输送带生产车间布局优化的两个方案。将初步方案作为遗传算法的初始种群染色体,利用遗传算法对车间布局进行优化,得到最终的车间优化布局方案。最后通过Flexsim对最终方案进行仿真验证,结果表明优化后的物料搬运总距离是原来的46.22%,车间产出增长3.4%,运输机等待时间减少3.41%。

关键词： 人工智能   计算机网络   大数据   应用优势   挑战  

摘要： 随着我国国民经济的持续增长和科学技术的不断完善,人工智能(AI)领域的创新发展取得了质的飞跃。在这个时代背景下,人工智能技术的合理应用在计算机网络运行管理中显得尤为重要,它是一项不可或缺的关键内容。人工智能技术的发展和应用,直接关系到计算机网络运行的安全稳定性,有助于有效满足计算机网络海量数据信息的科学高效处理工作目标,进而推动整个信息社会稳定持续地发展。本文将对大数据背景下人工智能在计算机网络中的应用进行深入分析与探讨,以期为我国人工智能技术在计算机网络领域的应用提供有益的参考。

关键词： 风力发电机组   变增益变桨PID控制   遗传算法   自动寻优   转速波动   塔底My疲劳载荷  

摘要： 当前,风力发电机组变桨系统采用传统PID参数整定方法,整定效率低、精确度和适应性差。为此,文章提出一种基于自适应遗传算法的风力发电机组变桨控制参数自寻优方法,包括变增益变桨PID参数自寻优和塔架加阻参数自寻优。其首先阐述了变桨控制系统基本原理;接着基于遗传算法根据风力发电机组不同机型对约束条件进行规划设计,涉及初始种群选择、自寻优算法约束及适应度函数设计;最后对传统参数整定方法与自寻优参数整定方法的响应曲线、仿真及现场运行结果进行对比分析。结果表明,相较传统方法整定的PID参数,自寻优变桨参数下发电机转速波动约降低10%,塔底My疲劳载荷约降低2%,对整定效率、精确度及适应性具有较好的改善效果。

关键词： 光伏发电   发电量预测   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 为准确预测光伏系统的发电量,构建了用遗传算法优化的BP神经网络发电量短期预测模型(简称GA-BP模型)。通过遗传算法的迭代,对BP神经网络的权值和阈值进行优化,以实现对算法的改进。对所选择国能日新光伏系统预测大赛的数据进行预处理、归一化,并将数据输入GA-BP模型,进行了实验。对比实验说明,GA-BP模型不管是在预测结果上还是在模型稳定性上都明显优于BP神经网络模型。

关键词： 电力物联网   约束优化   遗传算法   移动边缘计算   卸载策略  

摘要： 由于云计算框架中的传播延迟无法满足电力物联网对低延迟和可靠性的要求,在移动边缘计算框架的基础上,提出一种基于电力物联网的云-边缘网络结构,并对业务响应时延进行建模。通过约束优化和改进遗传算法相结合求解优化模型,得出最优计算卸载策略。通过仿真进行对比分析,验证提出的移动边缘计算卸载策略的有效性。结果表明,该策略在提高业务处理可靠性的同时,也大幅度降低了故障情况下业务响应时延,与仅重传策略的延迟性能相比,该策略延迟性能提高了6.4%。综上,该研究可对电力物联网的发展提供一定的参考和借鉴。

关键词： 加速分层遗传算法   投影寻踪   长江   水质评价  

摘要： 针对基于遗传算法的投影寻踪模型的不足,提出了基于加速分层遗传算法的投影寻踪模型,提高了全局搜索能力和收敛速度。并将其应用于长江流域水体水质的评价中。利用长江三峡库区8个断面的水质指标监测数据,建立基于加速分层遗传算法的投影寻踪模型,对各断面水质展开评价。结果显示:该段流域内水体质量整体良好,水质等级主要分布在《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类等级中。该模型能够合理的评价水质等级,值得广泛推广应用。

关键词： 配电网   光伏接纳能力   柔性开关   遗传算法  

摘要： 柔性开关(soft open point,SOP)能有效改善系统潮流分布和电压水平,在提高配电网光伏接纳能力方面具有重大潜力。为挖掘柔性开关在提升配电网的光伏接纳能力方面的潜力,提出了基于柔性开关的配电网光伏接纳能力提升方法。首先,从抑制过电压、改善潮流分布等方面分析了柔性开关提高配电网光伏接纳能力的原理;其次,提出了综合考虑柔性开关和网络重构的配电网光伏接纳能力提升优化模型,以柔性软开关的潮流控制参数、网络拓扑结构和光伏接入容量为变量,利用遗传算法计算配电网光伏接纳能力;最后,对所提基于柔性开关的配电网光伏接纳能力提升方法进行仿真分析,仿真结果表明,通过柔性开关能有效提高配电网的光伏接纳能力。