关键词： 卫星星座优化设计   平均覆盖率   轨道参数   粒子群算法   遗传算法  

摘要： 面向区域覆盖的卫星星座设计是一个多约束的优化问题,提出一种基于改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的中轨(Medium Earth Orbit,MEO)卫星星座优化设计方法。以最大化卫星星座对中国区域的平均覆盖率为目标,基于3+4P星座构型进行卫星星座优化设计,并采用改进PSO算法对卫星的轨道参数进行优化。通过仿真软件和卫星仿真工具包(Satellite Tool Kit,STK)互联进行算法验证,并将改进PSO算法、标准PSO算法和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的优化结果进行对比。仿真结果表明,改进PSO算法优化后的卫星星座对中国区域的覆盖率均值为95.34%,分别比标准PSO算法和GA算法高0.68%和9.55%,同时具有更高的平均覆盖重数和总覆盖时长。因此,基于改进PSO算法的卫星星座优化设计方法可以实现较好的覆盖性能。

关键词： 混动专用变速箱   能量管理策略   等效比油耗   模式切换   遗传算法  

摘要： 针对某在研DHT混动专用变速箱多挡位多模式的结构特征,提出了与控制判断层级方向相反的能量管理策略优化方法。从底层控制量开始进行优化,更上一层的优化采用下层优化的结果。基于最小功率损失、最小等效比油耗等原则优化各模式下的扭矩分配,基于最优扭矩分配优化结果进行挡位优化。借助遗传算法和解耦优化得到的各模式下的最优扭矩分配和挡位匹配,优化各模式之间的切换边界。利用MATLAB/Simulink平台搭建整车及控制策略模型,对结果进行验证。仿真结果表明,基于优化得到的控制策略使得各系统运行状态合理,且可有效地改善CS模式下的油耗水平,相关结果可作为工程应用参考。

关键词： TSP问题   最优路径   AuotCAD   AutoLISP编程   最近邻点算法   自动布线   交叉路径   迂回路径  

摘要： 通过介绍求解旅行商问题(TSP)的特点,论述采用启发式算法中的最近邻点算法、交叉迂回优化算法的原理和计算方法,提出TSP问题高质量求解的思路,并实现基于AutoLISP编程开发技术在AutoCAD平台上计算机自动生成最优布线功能,可提高工程技术人员的设计效率。

关键词： 无刷直流电动机   小波包变换   神经网络   粒子群优化算法   遗传算法  

摘要： 解决无刷直流电动机的故障检测和分类问题,提出了一种新的诊断方法,可用于定位定子间转、转子动力和静力不平衡等多种机电故障。结合无刷直流电动机电流信号、电机转矩和速度信息,利用小波包变换提取故障特征,并将其作为径向基函数神经网络的输入数据。通过粒子群优化算法和遗传算法对神经网络权值进行更新,提高了算法的效率和灵活性。最终,通过比较不同神经网络和优化方法的组合结果验证了该方法的有效性。

关键词： 遗传算法   核电站   汽轮机   抽汽流量   优化计算  

摘要： 为提高核电站汽轮机系统的效率和运行性能,确保经济、稳定和可靠的电力供应,开展基于遗传算法的核电站汽轮机抽汽流量优化计算研究。利用神经网络预测核电站汽轮机抽汽流量,以核电站汽轮机抽汽流量为优化目标,各抽汽口抽汽流量和一、二级再热蒸汽流量为优化变量,采用遗传算法进行核电站汽轮机抽汽流量优化计算目标函数求解,所得最优解即为抽汽流量优化计算结果。实验结果表明,该方法的核电站汽轮机抽汽流量优化计算结果与实际值更接近,说明该方法的计算精准度高,应用效果好。

关键词： 共享电单车   再平衡与换电   联合优化   遗传算法  

摘要： 再平衡问题和换电问题是影响共享电单车运营效率的两大问题,传统研究通常将两个问题分开考虑,进行单独优化。针对该研究场景,提出了一种同时对再平衡路径与换电路径进行联合优化的整数规划模型。由负责再平衡服务的车辆将缺电电单车在站点间进行重新分布,以减少负责换电服务车辆前往的站点,从而降低成本。针对该问题,提出了一种遗传算法对模型进行求解,算法首先将染色体编码为再平衡路径与换电路径,然后使用启发式算法计算出最小的总路径距离,最后用哈啰出行在上海的共享电单车系统对模型与算法进行验证。结果表明,该算法具有较好的求解表现,且可以在合理的时间内得到优化后的再平衡与换电路径,相较于不使用联合优化的策略,平均节省路径成本15%以上。

关键词： 被引船   航迹偏离   遗传算法   支持向量机   风险预测  

摘要： 根据上海港近年来的船舶数据,利用交通风险领域中的最突出的“人、机、环、管”四大风险板块,建立明确指标风险分级标准的评估指标体系,进而在此基础上引入遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)方法,构建基于GA-SVM的被引船航迹偏离风险预测模型。应用建成的风险预测模型,对实例进行评估,结果表明,该模型预测结果精确度较高,在小样本风险预测中有较好的适用性和可靠性。

关键词： 电伴热   优化控制   遗传算法  

摘要： 针对我国北方寒冷地区高速公路隧道中电伴热设备秋冬季长期开启消耗大量电能的问题,文章设计了基于时间切片的离散化优化模型和相应的求解算法。文章首先介绍了隧道中电伴热设备的现有问题,随后着重介绍模型和遗传算法的设计及原理,最后进行仿真实验分析。实验结果表明,通过使用文章模型求解所得的优化控制策略,可以有效提高电伴热设备的使用效率,达到节能减排,减少设备损耗的目的,并且模型在不同的环境温度下均有良好表现。

关键词： 指代表征   神经机器翻译   篇章级机器翻译  

摘要： 篇章中的同一实体经常会呈现出不同的表述,形成一系列复杂的指代关系,这给篇章翻译带来了很大的挑战。该文重点探索指代消解和篇章神经机器翻译的融合方案,首先为指代链设计相应的指代表征;其次使用软约束和硬约束两种方法在翻译系统中实现指代信息的融合。该文建议的方法分别在英语-德语和中文-英语语言对上进行了实验,实验结果表明,相比于同期最好的句子级翻译系统,该方法能使翻译性能获得明显提升。此外,在英语-德语的代词翻译质量的专门评估中,准确率也有显著提升。

关键词： 量子遗传算法   通信网络   资源分配   优化方法  

摘要： 常规的通信网络资源分配优化方法以吞吐量优化为主,并未考虑到通信网络的环境需求,降低了网络资源分配的合理性。因此,文章设计了基于量子遗传算法的通信网络资源分配优化方法。该方法将通信需求、通信设备带宽限制、通信网络类型考虑在内,基于量子遗传算法构建通信网络资源分配优化模型,对网络资源分配优化目标进行量子编码,评估网络资源分配的适应度,从而得到网络资源分配优化的最优解。通过调整通信网络资源分配调度因子,根据网络负载、通信行为等实时变化情况,引入动态调整机制,以适应不同情况下的资源分配需求。经对比实验,验证了该方法的有效性,与传统方法相比优化性能更佳。