关键词： 全局路径规划   巡检机器人   Dijkstra算法   当前位置   人工智能技术   运动学建模   最短路径   遗传算法  

摘要： 人工智能技术的快速发展,促使智能轮式巡检机器人已成为火电厂安全巡检的重要工具。为实现变电站智能巡检机器人的全局路径规划,需要在创建静态半结构化模型的基础上,选择合适的全局路径规划算法。全局路径规划使用遗传算法进行初始路径搜索和优化,局部路径规划使用Dijkstra算法根据机器人当前位置和目标位置,以及环境中的障碍物信息,计算出最短路径。在实现过程中需要考虑机器人的运动性能、感知能力、安全性能等因素,进行运动学建模、感知建模、安全建模等操作,以确保机器人能够满足要求并安全地完成任务。

关键词： 混合遗传算法   皮革产业   固体废弃物   运输路径  

摘要： 皮革产业形成的固废含有部分对环境、人体等存在一定负面影响的物质,这类固废的运输方式极为关键。本文构建了一种基本的皮革产业固废运输路径模型,通过引入混合遗传算法对该模型中的皮革产业固废运输路径进行优化,以案例的形式对这一模型的可行性进行验证,旨在为皮革产业废弃物的运输工作提供借鉴。

关键词： 遗传算法   烟花算法   路径优化   冷链物流  

摘要： 随着我国居民消费结构的不断转变,冷链物流的需求日益增加,为了实现低碳经济环境下的冷链物流运行低成本、低消耗,本文提出了基于冷藏车运输成本、货损成本、惩罚成本等多目标优化模型,提出了一种改进型烟花遗传算法IFWGA。该算法中设置了两种步长的动态变异算子。根据迭代次数控制变异算子动态切换,加快算法的收敛速度,提高算法的搜索精度。仿真实验结果表明:所提出的IFWGA算法的收敛速度较快,变异算子设置较为合理,求解质量较高。最后通过算例发现改进后的遗传算法求解的配送路径会使得成本和货损均得到明显减少,并检验了改进后算法的有效性和可行性,以期为遗传算法的改进以及路径优化问题提供理论支撑。

关键词： 激光技术   极紫外   CO_(2)激光放大   六温度模型   遗传算法  

摘要： 获得13.5 nm极紫外光刻光源的主流方案为激光激发等离子体,即利用高功率、高重复频率、高光束质量的短脉冲CO_(2)激光与液滴锡靶作用产生极紫外光。高功率CO_(2)激光由振荡器产生的高重复频率CO_(2)种子经多级放大产生,所以功率放大器是驱动光源系统的核心器件之一。建立了射频激励快轴流CO_(2)激光放大器的六温度模型,可以模拟计算放大过程中稳态与瞬态的能量分布情况、光强变化情况、增益系数等。以此模型为适应度函数,采用遗传算法对自研射频激励快轴流CO_(2)激光放大器的腔压和CO_(2)、N_(2)、He气体体积比进行全局优化,优化结果为80 mbar(1 bar=100 kPa)和V(CO_(2))∶V(N_(2))∶V(He)=12.2%∶15.3%∶72.5%。在波长10.6μm种子光注入功率110 W的情况下,放大器的激光输出功率从2504 W提高到3422 W,验证了该方法的可行性和有效性。

关键词： 无人机   路径规划   自适应遗传算法   贪婪算法  

摘要： 针对多无人机对特定区域内的目标搜索问题,提出了一种基于贪婪算法改进变异操作的自适应遗传算法。依据先验情报对搜索区域进行栅格化处理,并结合无人机性能约束建立基于状态更新周期的协同搜索模型;引入类0-1编码将无人机航向控制序列与搜索概率进行关联;考虑到机载雷达对某一区域的重复探测会在一定程度上提高搜索概率,提出加入贪婪算子的贪婪变异策略,并引入策略选择阈值实现依据搜索概率变化对变异策略的动态调整,提高算法后期的局部搜索能力。仿真结果表明,改进的自适应遗传算法整体性能较好,具有较强的搜索能力和鲁棒性。

关键词： 人工神经网络技术   电力设备   状态实时监测   可视化呈现  

摘要： 为提升电力系统的管理水平,及时掌握电力设备的运行情况,提出基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测方法。该方法以传感器采集的电力设备运行数据为基础,其数据模块通过变分模态分解方法完成设备运行状态数据中噪声数据的处理。将处理后的数据输出BP神经网络模型中,通过该模型学习和训练数据,输出电力设备异常状态检测结果,并利用递归图结构实现检测结果的可视化呈现。结果显示,该方法具备较好的应用效果,能可靠实现电力设备状态的实时监测,确定设备的异常运行结果,为电力系统管理提供可靠依据。

关键词： 无人机   移动边缘计算   智能超表面  

摘要： 当今移动通信和计算领域移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)已成为提高性能和用户体验的关键技术之一,利用智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)和无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)技术辅助的MEC系统,在网络性能提升、时延降低、计算和通信资源分配优化以及适应性方面具有显著优势,引起了学术界和工业界的广泛关注。系统地讨论了RIS辅助的UAV MEC(RIS-assisted UAV MEC,RU-MEC)系统中的协作方式,梳理了RU-MEC系统在设计过程中需要考虑的关键问题以及可采取的解决方法,阐述了未来的研究方向,包括RIS和UAV技术的进一步创新、系统安全性和可靠性增强,以及在各种场景中的广泛应用。

关键词： 离心泵   遗传算法   优化设计   支持向量机   混合模型   数值模拟  

摘要： 为提高离心泵在设计工况下的运行效率和扬程,提出一种基于高维混合模型的离心泵叶轮优化设计方法.选取一台比转数为157的单级离心泵作为研究对象,通过CFturbo软件对优化变量进行参数化,然后结合数值模拟获得高维混合模型的训练集.在此基础上采用获取的训练集通过MATLAB机器学习得出效率、扬程与优化参数之间关于支持向量回归的高维模型,并采用遗传算法寻优.在设计工况下,所拟合的高维混合模型预测的效率和扬程值比原模型分别高1.5%和3.2 m,数值模拟验证优化方案的效率和扬程分别比原模型高0.9%和2.1 m.算例研究表明,将高维混合模型应用于离心泵叶轮的优化设计中可以实现快速寻优并提高离心泵水力性能.

关键词： GNSS-IR   土壤湿度   遗传算法   多卫星融合   稳健最小二乘支持向量机  

摘要： 全球卫星导航系统干涉测量(global navigation satellite system interferometric reflectometry,GNSS-IR)是一种新型的遥感技术,可利用多径信噪比序列的延迟相位值反演土壤湿度值,其延迟相位求解通常使用信赖域算法,该算法一定程度依赖初值设定。文章先使用遗传算法求解出延迟相位粗略值,再将该数值作为信赖域的初值用于迭代计算,提升了部分卫星延迟相位的求解精度及稳定性。此外,针对多径信噪比序列易受环境因素影响引入粗差,进而影响模型反演精度,文章采用稳健最小二乘支持向量机作为反演模型,同时又考虑到多星融合的时空尺度优势,将该模型分别做了单星反演至五星融合反演,并与最小二乘支持向量机模型做对比。分析结果表明,当三星融合时该模型提升精度最为明显,MAE最高可降低15.6%,RMSE最高可降低12.0%。

关键词： 配电网自动化   故障重构   Logistic混沌优化   混合粒子群算法   遗传算法  

摘要： 为了实现含分布式电源的配电网络故障时的恢复供电,在分析粒子群算法基本原理与配电网络结构模型的基础上,提出一种基于混沌映射改进的自适应混合粒子群算法。将压缩因子与自适应权重引入粒子群算法,并借鉴遗传算法中的杂交与自然选择思想,在每次迭代中根据杂交率选取一定粒子进行两两杂交,把每次迭代结果中优秀的一半替换差的一半,并对适应度值良好的粒子进行Logistic混沌优化。接入分布式电源的IEEE 33节点算例,模拟不同算法进行故障重构。仿真测试结果体现出了改进算法具有更快的收敛速度与更好的稳定性。