关键词： 冷链   逆向物流网络   混合整数规划模型   遗传算法  

摘要： 冷链物流的发展背景源于全球食品、医药等行业对温控需求的不断提升,随着经济全球化及消费升级,生鲜农产品、冷冻食品、生物制剂等对温度敏感的货物运输量显著增长。冷链逆向物流网络中心选址优化是提升逆向物流效率、降低运营成本的关键问题。本文针对冷链产品在逆向物流过程中的温控需求、运输成本及设施选址约束,构建了一个以总成本最小化为目标的混合整数规划(MIP)模型,并结合某生鲜电商平台的案例数据设计了一种改进的遗传算法(GA)进行高效求解。该模型综合考虑了退货地址、区域逆向物流中心和再发货地址的多级网络结构,优化了设施选址、运输路径及冷链资源分配。实验结果表明,所提出的遗传算法在求解质量和计算效率上均表现出显著优势,能够有效降低系统总成本并提高逆向物流网络的稳定性。本研究不仅优化了冷链逆向物流的配送效率和网络结构,还为未来动态环境下的智能决策、低碳物流及多目标协同优化提供了研究基础。

关键词： 超临界二氧化碳   再压缩   布雷顿循环   循环参数   热力学分析   遗传算法  

摘要： 基于典型的再压缩布雷顿循环,建立了超临界二氧化碳(sCO_(2))发电循环的热力学模型,并且对系统性能进行关键参数影响分析。通过遗传算法优化设计,确定系统的最高效率点及其对应的运行参数。结果表明:主压缩机入口温度和压力接近临界点、透平入口温度较高时,系统循环效率较高;在主压缩机压比增加的过程中,循环效率呈先升高后降低的趋势,存在一个最优压比。研究结果可以为sCO_(2)发电技术的工程化应用提供技术参考。

关键词： 遗传算法   GA-BP神经网络   网络安全态势  

摘要： 随着互联网规模不断扩大,网络攻击手段层出不穷,网络安全已成为信息时代国家安全的战略基石。网络安全态势感知技术是网络安全领域的重要研究方向,本文提出一种面向信息系统的网络安全态势预测的新算法,首先构建网络安全态势评估指标体系,并利用GA-BP神经网络构建网络安全态势预测模型,提升网络安全态势感知和预警的效率和准确率,最后进行系统实现,并使用公开数据集进行验证。

关键词： 遗传算法   CBTC系统   移动闭塞   区间优化   列车追踪间隔  

摘要： 基于通信的列车控制系统(Communication-Based Train Control,CBTC)是城市轨道交通实现高效运营的核心技术,其移动闭塞机制对列车追踪间隔优化具有直接影响。针对传统移动闭塞区间配置方法在动态适应性和多目标优化方面的不足,本文提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的区间配置优化方法。通过构建以列车安全距离、牵引能耗和追踪间隔为约束的多目标优化模型,结合某城市地铁线路的实际运营数据,利用遗传算法对闭塞区间长度进行迭代寻优。研究结果表明,该方式在保证安全距离的前提下,可缩短列车追踪间隔约15%,降低牵引能耗约8%,同时提升折返站通过能力。优化过程中采用二进制编码与适应度函数动态调整策略,有效平衡了运营效率与能耗控制需求。案例验证表明,该方法可为既有CBTC系统升级提供工程参考,但需结合线路具体条件进行参数适配。

关键词： 农业机械   路线规划   协同驾驶   遗传算法   GPS定位   三维时空通行状态图  

摘要： 农业机械车辆是现代农业生产中不可或缺的重要工具,能够有效地提高农业生产效率和质量。农业机械车路协同辅助驾驶路线规划系统能够实现对农机车辆的自主导航和驾驶,可以有效地解决其中存在的问题。为此,基于激光雷达传感器获取农田三维地形数据,结合GPS定位信息构建了农田的三维时空通行状态图;然后,通过遗传算法对农机车辆的行驶路线进行规划和优化,构建农业机械车路协同辅助驾驶路线规划系统,对传感器模块、路径规划模块和控制模块进行详细论述。试验过程中,系统经过多次测试和优化,实现了对农业机械车辆的自主导航和驾驶,并能够根据实际情况进行路线规划和优化,路线规划误差值为5~25 m,平均控制精度为1.06 m。研究结果对于推动农业生产的自动化和智能化发展、提高农业生产的现代化水平具有一定的参考价值。

关键词： 动力总成   悬置系统   解耦率   隔振率  

摘要： 本研究旨在提升重卡动力总成悬置系统的隔振率和乘坐舒适性,依托工程案例基于多岛遗传算法建立了面向动力总成悬置系统的解耦位控动力学仿真模型,仿真和试验测试相互验证,优化后动力总成悬置系统固有频率满足隔振要求,同时各自由度解耦率也大幅提高。最后通过定置试验对优化方案进行了验证,优化后,各悬置隔振率较原方案提升8 dB以上,减振效果良好。

关键词： BP神经网络   核主成分分析   遗传算法   船舶油耗   预测模型  

摘要： 为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用遗传算法优化BP神经网络,建立高精度的船舶油耗模型。以1艘液化石油天然气运输船为研究对象,实验结果表明,优化后的BP神经网络油耗模型在预测性能方面获得较大提升,训练集和验证集的均方根误差分别降低了0.1122和0.1068,决定系数提高1.58%。该研究成果能够为船舶节能减排提供可靠的决策支持。

关键词： 碰撞危险度   模糊集合   隶属度函数   模糊推理  

摘要： 为了降低船舶驾驶员因碰撞风险判断错误而导致船舶碰撞事故发生的可能性,论文提出了一种考虑环境因素的船舶碰撞危险度模糊计算模型。该模型利用最近会遇距离(DCPA)、到达最近会遇点所需时间(TCPA)、两船的速度比、两船相对方位角以及两船距离5个因素的隶属度函数,通过一定权重的加权计算出船舶碰撞危险度C1;同时,根据船舶航行时能见度的远近和风速的大小这两种环境因素,采用模糊推理得出船舶碰撞危险度模型C2;最终,将C1和C2经过模糊推理得出最终船舶碰撞危险度CRI。对三种会遇态势进行仿真实验,仿真结果证明该模型的有效性。

关键词： 微波消解   电感耦合等离子体发射光谱法   海洋沉积物   金属元素  

摘要： 对微波消解-电感耦合等离子体发射光谱法测定海洋沉积物中16种金属元素总量的测定方法进行了优化,从消解样品量、定容体积及标准曲线范围的选择、消解酸体系及用量的选择、最高消解温度及保持时间、赶酸温度和赶酸耗时等前处理过程与现行5个标准方法进行对比分析后确定最优条件,确定了测定波长、检出限及测定下限,进行了方法精密度及正确度实验,同时对海洋沉积物实际样品进行了测定。结果表明,当样品称取量为0.1 g、定容体积为25 mL时,Be、Co、Cu等8种低含量元素可直接上机测试,Ca、Fe、K等8种高含量元素只需稀释10倍便可直接上机测试,减少了操作步骤;微波消解采用硝酸-氢氟酸-高氯酸三酸体系,减少酸用量至10 mL,前处理耗时最多减少约7 h;16种金属元素检出限范围为0.01~47 mg/kg,对国家标准物质近海海洋沉积物(GBW07314)和海洋沉积物实际样品进行测定,测定结果准确可靠,方法精密度及正确度满足相关标准的要求。

关键词： 遗传算法   BP神经网络   空气污染指数   预测  

摘要： BP神经网络算法被广泛应用于构建预测模型,但由于初始阈值和权重为随机值,带来模型训练周期长、收敛速度慢以及模型准确率不高等问题。基于GA-BP的预测算法,首先初始化种群对其进行二进制编码,然后计算预测值与期望值之间的绝对误差以得到适应度值,通过选择、交叉和变异得到最优权重值和阈值,最后将得到的最优值作为BP神经网络算法的初始值进行训练建模。将此算法应用到普洱市空气质量预测中进行验证,数据来源于普洱市2018-2024年47365条国控站点污染物监测数据,通过实验对比,在模型参数一致的情况下,GA-BP神经网络预测模型的迭代次数为79次,而BP神经网络算法的迭代次数为269次;其准确率为97%,相较于BP神经网络提高了8%。