检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2021年第S02期48卷 456-463页

作者：姚泽玮林嘉雯胡俊钦陈星福州大学数学与计算机科学学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350108

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新的范式,可以解决移动设备的计算资源、存储资源短缺的问题。通过无线网络,它将移动设备上的密集型任务迁移到用户附近的边缘上执行,最后把运行结果传回给移动设备。由于用户移动的随... 详细信息

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为一种新的范式,可以解决移动设备的计算资源、存储资源短缺的问题。通过无线网络,它将移动设备上的密集型任务迁移到用户附近的边缘上执行,最后把运行结果传回给移动设备。由于用户移动的随机性,部署在城市的每个边缘的负载情况通常是不一致的。针对多边缘的负载均衡问题,考虑通过任务调度来最小化边缘集合中最大的任务响应时间,从而提高移动设备的性能。首先,对多边缘负载均衡问题进行形式化定义;其次,提出粒子群遗传算法(Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)来解决多边缘负载均衡问题;最后通过仿真实验,将该算法与随机迁移算法和贪心算法进行对比与分析。实验结果表明,PSO-GA得到的结果最高分别优于随机迁移算法和贪心算法51.58%和26.34%。因此,PSO-GA在缩短边缘的任务响应时间、改善用户体验方面具有较好的潜力。

关键词：移动边缘计算任务响应时间负载均衡粒子群遗传算法

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基于等效电路极化支路和特征量的油纸绝缘变压器老化诊断

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电工电能新技术 2015年第8期34卷 38-43,50页

作者：彭积城蔡金锭福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108

回复电压法可以用于诊断油纸绝缘系统的绝缘状态,应用回复电压极化谱特征量构建的扩展德拜等效电路可以辅助分析油纸绝缘的老化状况,准确求解出等效电路参数是该项研究的关键。本文应用混合智能算法—粒子群遗传算法求解极化等效电路中... 详细信息

回复电压法可以用于诊断油纸绝缘系统的绝缘状态,应用回复电压极化谱特征量构建的扩展德拜等效电路可以辅助分析油纸绝缘的老化状况,准确求解出等效电路参数是该项研究的关键。本文应用混合智能算法—粒子群遗传算法求解极化等效电路中的参数。将混合智能算法求解获得的回复电压极化谱与粒子群求解所得的结果进行对比,计算结果表明,应用混合智能算法求解获得的回复电压极化谱能更好地与现场测试的回复电压极化谱相吻合,从而说明粒子群遗传算法能更准确地计算出等效电路参数。在参数求解的基础上,本文还对油纸绝缘老化状况与极化支路数及支路时间常数的相互关系进行了探讨,结果表明,变压器油纸绝缘状态越差,极化支路数越多,对应支路的时间常数越小。同时提出综合利用极化支路数及较大时间常数这两个特征量来初步评估油纸绝缘状况。

关键词：变压器油纸绝缘回复电压粒子群遗传算法老化诊断

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基于改进PSO-GA的设备点检路径优化

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计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2677-2683页

作者：曹现刚姜韦光张鑫媛西安科技大学机械工程学院

为解决传统点检路径优化无法兼顾工作分配、地理跨度和路径最优等因素的问题,建立多目标协同优化的点检路径优化模型,并提出一种改进的粒子群遗传算法(PSO-GA)。采用基于k-d树的k-means算法确定初始粒子群;以PSO作为选择算子嵌入到GA中... 详细信息

为解决传统点检路径优化无法兼顾工作分配、地理跨度和路径最优等因素的问题,建立多目标协同优化的点检路径优化模型,并提出一种改进的粒子群遗传算法(PSO-GA)。采用基于k-d树的k-means算法确定初始粒子群;以PSO作为选择算子嵌入到GA中,重构PSO中的位置速度更新公式;针对点检路径问题与MTSP的主要区别,设计一套基于组的顺序交叉算子;引入2-opt算法作为局部搜索算子,优化迭代结果。实验结果表明,改进的PSO-GA求解高效,最优解质量优良,能够应用于设备点检路径优化。

关键词：点检路径问题多旅行商问题多目标优化粒子群遗传算法选择算子交叉算子

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天牛须算法在优化磁致伸缩换能器中的应用

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中国矿业 2024年第5期33卷 118-126页

作者：何思曼宋士济狄卫国孙晓云石家庄铁道大学河北石家庄050043

磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规... 详细信息

磁致伸缩换能器换能效率不高是锚杆无损检测准确度较低的重要原因,确定合适的线圈结构参数对提高换能效率至关重要。基于Comsol多物理场有限元仿真模拟软件建立锚杆无损检测模型,首先,确定不同线圈匝数和不同提离距离对换能效率的影响规律;其次,将天牛须算法和粒子群遗传算法应用于线圈参数的本体优化问题,提出以提高换能器换能效率为优化目标、以线圈匝数和线圈提离距离为自变量的单目标优化设计模型,筛选出最优的线圈结构参数;最后,搭建锚杆无损检测实验平台,将自变量取值范围内的数值分别进行实验验证。研究结果表明:增加线圈的匝数、缩短线圈提离距离可以提高磁致伸缩换能器的换能效率;天牛须算法和粒子群遗传算法优化参数相同且符合仿真得到的影响规律,相比于粒子群遗传算法,天牛须算法原理简单、参数少、运算量少,在处理低维优化问题时具有更大的优越性;实验得到的线圈参数取值与算法优化结果一样,验证了天牛须算法用于锚杆换能器参数优化可靠且快速。

关键词：天牛须算法 Comsol有限元仿真参数优化锚杆换能器粒子群遗传算法

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风扰动下多Agent自适应间隔控制方法

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飞行力学 2023年第6期41卷 27-35页

作者：魏志强商谢睿王晶中国民航大学空中交通管理学院天津300300

为避免航路风在民航客机飞行中带来的额外冲突风险,确保飞行安全,首先建立了风扰动下的四维航迹模型;然后建立了基于时间偏差的飞行间隔管理模型及Agent自适应间隔管理模型,设计了速度剖面调节规则;之后针对速度剖面优化建立了目标函数... 详细信息

为避免航路风在民航客机飞行中带来的额外冲突风险,确保飞行安全,首先建立了风扰动下的四维航迹模型;然后建立了基于时间偏差的飞行间隔管理模型及Agent自适应间隔管理模型,设计了速度剖面调节规则;之后针对速度剖面优化建立了目标函数模型,包括速度剖面偏差值与燃油消耗值;随后建立基于优化速度剖面的间隔控制模型,根据速度剖面特点设计编码方式,改进粒子群遗传算法优化出新的速度剖面;最后在基础场景下进行仿真验证。仿真结果表明,所采用的间隔控制方法能确保飞行到达风险区域的时刻符合要求的同时达到最优目标值,且改进的粒子群遗传算法相比单纯粒子群算法有更高运算效率。

关键词：空中交通管理自主间隔控制四维航迹飞行剖面粒子群遗传算法

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考虑精度与成本的再制造装配优化选配方法

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机械设计与制造 2024年第9期403卷 108-111,119页

作者：马继召李卫民肖永茂唐山职业技术学院机电工程系河北唐山063000 黔南民族师范学院计算机与信息学院贵州都匀558000 贵州省高等学校复杂系统与智能优化重点实验室贵州都匀558000

再制造装配过程中零部件装配精度低、综合成本高,再制造产品质量难以保证,基于此这里提出了一种考虑精度与成本的再制造装配优化选配方法。创建再制造零部件质量损失函数、综合成本目标函数,确定装配精度尺寸链约束,以两个目标函数综合... 详细信息

再制造装配过程中零部件装配精度低、综合成本高,再制造产品质量难以保证,基于此这里提出了一种考虑精度与成本的再制造装配优化选配方法。创建再制造零部件质量损失函数、综合成本目标函数,确定装配精度尺寸链约束,以两个目标函数综合性能最少为优化目标,构建再制造机械产品多目标优化选配模型,并选用PSO-GA混合算法求解多目标模型。最后,以1.4TGDI发动机曲柄连杆机构再制造选配为例,验证了本方法的有效性和实用型。采用本研究所提出的多目标选配模型能有效保证再制造产品的装配精度,获取综合成本最少的装配序列,并且充分利用了再制造零部件,提高了再制造匹配成功率。

关键词：再制造优化选配装配精度再制造成本粒子群遗传算法

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面向能源稳定供应的疆煤生产和运输调度优化模型研究

面向能源稳定供应的疆煤生产和运输调度优化模型研究

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作者：石孟宇华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着能源不稳定性和不确定性逐渐突出,能源供应短缺情况加剧,能源稳定供应的必要性更加凸显,而煤炭作为我国的主体能源,重要性不言而喻。由于我国煤炭资源分布不均匀,而新疆地区煤炭资源丰富,近几年对疆煤的开发也不断提速,因此,新疆逐... 详细信息

随着能源不稳定性和不确定性逐渐突出,能源供应短缺情况加剧,能源稳定供应的必要性更加凸显,而煤炭作为我国的主体能源,重要性不言而喻。由于我国煤炭资源分布不均匀,而新疆地区煤炭资源丰富,近几年对疆煤的开发也不断提速,因此,新疆逐渐成为我国重要的能源战略储备地区。新疆煤炭的生产和销售逐步融入到国内统一市场,疆煤出区有效缓解了国内能源供应紧张的局面。但是由于新疆煤炭存在产能落后、出区运距远、运力受限等一系列的问题,从而导致疆煤出区的效率较低,制约了疆煤的大规模外销。考虑运输的生产调度以及考虑生产的运输调度是提升疆煤出区效率的核心问题,通过合理的优化生产加工顺序可以有效提高生产能力、通过合理规划疆煤出区方式以及运输路径,可以有效提高运输效率、降低成本,从而满足全国各地对煤炭的大量需求,补足煤炭供需缺口。因此,本文针对疆煤出区的关键影响因素,建立疆煤出区生产以及运输调度优化模型,制定合理的生产调度方案,规划合适的运输方式以及运输路径,缩短生产和运输时间,提高疆煤出区的效率,从而保障我国能源稳定供应。论文首先基于国家能源供需情况,煤炭生产调度、煤炭运输调度等相关理论,识别了影响疆煤出区效率的相关因素。其次,采用灰色DEMATEL模糊综合评价方法,通过专家打分法,评价了影响疆煤出区效率的关键因素。再次,构建了考虑运输的生产调度优化模型,采用粒子群遗传算法得到生产调度方案,并针对提高生产效率提出了相关建议。最后,构建了考虑生产的运输调度优化模型,结合蚁群算法和NSGA-Ⅱ算法,设计了 NSACO-Ⅱ算法对模型求解,验证了模型的有效性,得到适合不同终点的运输方式以及运输路径,以期根据实际情况对运输方案进行选择,并针对解决疆煤出区的运输瓶颈问题提出了相关建议。在未来的很长一段时间内,煤炭依然会是保障我国能源稳定供应的主体,新疆作为煤炭资源重要战略储备地区,提高其煤炭的出区效率至关重要。本文通过评价方法得到影响疆煤出区效率的关键因素,并提出了生产调度优化方案、运输调度优化方案,旨在有效的缩短疆煤生产时间,提升疆煤生产能力,释放铁路运力,解决运输瓶颈,提高疆煤出区效率,为进一步保障我国能源稳定供应提供参考。

关键词：疆煤出区生产运输调度模糊综合评价粒子群遗传算法 NSACO-Ⅱ算法

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无人驾驶场景下的多目标辨识算法研究

无人驾驶场景下的多目标辨识算法研究

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作者：张海天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

人工智能与汽车领域相结合衍生出的自动驾驶已成为研究热点。自动驾驶的关键技术包括感知、规划和控制三部分。感知部分包括环境感知和精确定位,主要是指环境目标的类别辨识与状态检测。控制部分需要根据汽车周围物体的类别与状态作出... 详细信息

人工智能与汽车领域相结合衍生出的自动驾驶已成为研究热点。自动驾驶的关键技术包括感知、规划和控制三部分。感知部分包括环境感知和精确定位,主要是指环境目标的类别辨识与状态检测。控制部分需要根据汽车周围物体的类别与状态作出相应的规划与决策,故而目标识别成为自动驾驶领域的核心技术。较为传统的目标识别算法依靠先验知识设计识别模型,泛化能力明显不足,而基于深度学习的目标检测模型可以自主有效地提取多类目标特征,极大提高了泛化能力。Faster R-CNN在多目标检测领域得到了广泛应用,其中区域候选网络的引入为候选框的有效生成提供了有力的技术支持。本文在FasterR-CNN基础上提出一种优化区域候选网络,用以进一步提升候选框生成能力,从而达到提高目标检测精度的目的。主要工作和创新点如下:（1）对已有的跨层连接网络进行深入分析,提出细化版多卷积层特征融合策略,以融合更具代表性的卷积层特征信息。同时针对max-pooling在特征图上主要提取明显特征而容易造成细微特征或细小目标特征丢失的情况,提出一种概率选择性池化方法替代特征融合过程中conv2＿2输出特征图上所使用的max-pooling。该方法通过综合average-pooling和max-pooling的特点,达到合理提取明显特征与细微特征的目的,从而进一步提升池化能力。（2）提出在区域候选框生成网络的cls-layer上使用核函数为径向基函数的SVM分类器代替Softmax Regression同时使用粒子群遗传算法代替Grid Search算法来对常数C和?的取值情况进行优化,以避免检测精度陷入局部极值。（3）提出基于量子遗传算法的参数优化方法替代Grid Search算法来设置学习率下降因子?和鲁棒损失smoothL 1函数中的因子?和?等参数,进一步避免检测精度陷入局部最优。为验证本文所提优化区域候选网络的可行性,使用KITTI数据集进行训练与测试。实验结果表明改进后的FasterR-CNN在检测精度方面相较于原始FasterR-CNN有大幅提高,尤其在小目标识别方面效果更为明显。

关键词：无人驾驶目标识别深度学习粒子群遗传算法量子遗传算法

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大规模定制铝/铜板带材车间生产智慧决策研究

大规模定制铝/铜板带材车间生产智慧决策研究

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作者：贾万达燕山大学

学位级别：硕士

随着经济的发展和消费水平的提升,新一代消费者对产品的个性化、多样化的要求越来越高,制造业开始由大规模生产逐步向大规模定制生产转变。如何将生产车间中大规模生产的低成本、高速度优势与客户多样化、个性化的定制需求相结合,是大... 详细信息

随着经济的发展和消费水平的提升,新一代消费者对产品的个性化、多样化的要求越来越高,制造业开始由大规模生产逐步向大规模定制生产转变。如何将生产车间中大规模生产的低成本、高速度优势与客户多样化、个性化的定制需求相结合,是大规模定制生产必须要解决的基本问题,同时大规模定制理论发展相对较晚,面向金属板材加工方面的研究更是微乎其微。本文针对大规模定制下铝/铜板带材车间生产调度相关问题进行了研究和优化,主要内容包括以下四部分:(1)对大规模定制的发展历程、基本方式以及发展现状进行简要综述,基于大规模定制生产结构及大规模定制生产调度分类与方法,建立了大规模定制生产系统模型。(2)研究了铝/铜板带材的生产工艺流程,针对铝/铜板带材加工车间的生产特点、调度特征以及存在的问题,进行了详细分析与数学建模,建立了基于铝/铜板带材车间生产流程的智慧决策模型。(3)结合粒子群算法搜索效率高及遗传算法全局并行搜索能力强的优点,提出了粒子群遗传算法,并用于求解智慧决策模型。引入自适应策略调整算法参数,使得算法具有跳出局部极值的能力,提高了算法的优化效率及计算精度。(4)利用Matlab软件,基于FT06、FT10经典案例对粒子群算法、遗传算法以及粒子群遗传算法的优化性能进行仿真对比验证。最终采用粒子群遗传算法求解某铝板材加工车间调度问题,为车间实际生产提供理论参考。

关键词：大规模定制车间调度智慧决策模型粒子群遗传算法

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无轴承异步电机自抗扰控制及其参数整定研究

无轴承异步电机自抗扰控制及其参数整定研究

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作者：季佳磊江苏大学

学位级别：硕士

无轴承异步电机(Bearingless Induction Motor,BIM)将磁轴承与异步电机的功能和优势相结合,能在高速、洁净、腐蚀、真空等特殊环境下实现自悬浮运行。BIM具备结构简单、无需润滑、无摩擦磨损、气隙均匀、寿命长等优点,在轨道交通、航空... 详细信息

无轴承异步电机(Bearingless Induction Motor,BIM)将磁轴承与异步电机的功能和优势相结合,能在高速、洁净、腐蚀、真空等特殊环境下实现自悬浮运行。BIM具备结构简单、无需润滑、无摩擦磨损、气隙均匀、寿命长等优点,在轨道交通、航空航天、高速硬盘、生命科学以及飞轮储能等领域内具有广泛的应用前景。因此,本文对BIM运行原理、数学模型建立、自抗扰控制器设计、改进、参数整定以及数字控制系统实现方面进行了研究,主要工作及取得成果如下:(1)概述了BIM的研究背景、国内外研究现状、未来的发展趋势以及其应用领域。同时阐明了自抗扰控制技术的发展情况。详细论述了BIM径向力的产生机理,推导了BIM数学模型,搭建了气隙磁场定向控制系统,为进一步提出BIM自抗扰控制奠定基础。(2)针对BIM在传统矢量控制下抗扰动性能的不足,提出了一种基于双曲正切跟踪微分器的自抗扰控制策略(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)。分别对转矩和悬浮两套绕组设计了一阶转速ADRC和二阶悬浮ADRC。同时,引入双曲正切函数作为跟踪微分器加速度函数,简化其结构形式,并通过扫频测试分析确定ADRC设计参数。仿真结果表明,该策略提高了BIM的抗扰性能和悬浮特性。(3)针对BIM自抗扰控制系统参数整定困难且选取参数依赖经验的局限性,提出了一种基于改进粒子群遗传算法(Improved Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm,IPSO-GA)的自抗扰控制策略。结合基本粒子群算法参数的特点,对参数进行优化处理,且引入交叉、变异操作来增强全局搜索能力,并通过基于测试函数的性能测试,验证了IPSO-GA的有效性。仿真结果表明,该算法提高了BIM的旋转与悬浮精度。(4)设计了以TMS320F2812 DSP为核心芯片的BIM数字控制系统,并对BIM的可行性进行实验验证。实验结果表明,所设计的控制系统能够同时实现BIM的稳定悬浮与旋转。

关键词：无轴承异步电机自抗扰控制双曲正切跟踪微分器粒子群遗传算法数字控制

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