检索结果-内蒙古大学图书馆

中国地质灾害与防治学报 2006年第1期17卷 63-68页

作者：韩华北京市勘察设计研究院北京100038

多数情况下,评估的研究区缺乏多年积累的地下水位及开采量资料。因此,通常采用土力学模型,根据太沙基固结理论,进行地面沉降量预测。在地面沉降量计算中,土层变形参数值的选取直接影响计算结果的精确性。深层含水层埋深通常大于100m。... 详细信息

多数情况下,评估的研究区缺乏多年积累的地下水位及开采量资料。因此,通常采用土力学模型,根据太沙基固结理论,进行地面沉降量预测。在地面沉降量计算中,土层变形参数值的选取直接影响计算结果的精确性。深层含水层埋深通常大于100m。通过现场勘探,采取土样进行岩土物理力学性质试验获取参数值,成本过于昂贵。通过参考区域土层物理力学性质资料,结合工程经验获取参数值,预测结果的精度得不到保证。针对上述情况,作者提出用非线性优化算法-进化策略算法,根据实测地面沉降量反演土层变形参数值。通过这种方法确定参数值,既节约成本,又保证了计算结果的可靠性。进化策略算法通过模拟生物遗传及进化过程,利用转移概率来帮助指导搜索。搜索结果不依赖于初始点的选择,对于求解全局最优解有很强的鲁棒性。作者将进化策略算法用于某一工程实例土层变形参数的反演,结果表明了该算法的可行性及稳健性,值得在工程实践中推广应用。

关键词：进化策略算法地面沉降参数反演全局最优化解

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基于进化策略算法的港口拖轮调度优化

基于进化策略算法的港口拖轮调度优化

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作者：周晓光大连海事大学

学位级别：硕士

港口是具有水陆联运设备和条件,提供船舶安全进出和停泊的运输枢纽。随着全球经济的复苏,港口的发展正成为国家经济飞速发展的重要环节。目前,我国港口发展仍处于利润理念阶段,利润最大化仍是国家战略发展的需要。因此,在以利润最大化... 详细信息

港口是具有水陆联运设备和条件,提供船舶安全进出和停泊的运输枢纽。随着全球经济的复苏,港口的发展正成为国家经济飞速发展的重要环节。目前,我国港口发展仍处于利润理念阶段,利润最大化仍是国家战略发展的需要。因此,在以利润最大化为前提下,如何提高港口的服务能力和管理能力将成为现代港口发展的关键。拖轮作业是港口生产中的“第一站”,合理的拖轮调配将节约港口生产成本,提高港口作业效率,为港口物流体系发展提供最有利的保障。在拖轮实际作业生产中,拖轮调度的优化体现在如何节约生产成本以及提高拖轮的使用效率。然而,生产成本和生产效率是两个相互矛盾的因素。同一生产任务,如果拖轮马力小,单位时间内生产成本低,但拖轮作业周期长,生产效率低。如果拖轮马力大,单位时间内生产成本高,但拖轮作业周期短,生产效率高。因此,在拖轮作业调度过程中,我们不能简单的考虑生产成本和生产效率两者之间的反向关系,而应试图通过深入的研究生产效率与生产成本两种影响因素的复杂关系,来合理的优化拖轮作业,找到解决最佳方案。同时,在拖轮作业的实际调度中,考虑到进出港口船舶的船长是随机的,并且为靠离泊船舶提供作业服务的拖轮数量和马力是有相应匹配要求的。因此,本文将根据大连港大窑湾作业区域实际情况,结合大连港轮驳公司拖轮调度数据,基于带有特殊工艺约束的并行多处理任务调度理论,以完成作业效率和完成作业成本双目标最小化为目标,对拖轮作业调度问题进行建模分析。在此基础上,设计进化策略与局部搜索相结合的混合算法,并对进化策略算法的编码和解码、重组算子和变异算子进行设计。混合算法在设计上满足了拖轮实际作业中的工艺约束条件。在实际的拖轮作业过程中,通过对生产效率和生产成本两个因素的权重值进行适当调整,可以得到拖轮作业合理调度的最优解。最后,经过最优解与仿真计算的结果比较验证了混合算法的有效性和实用性。因此,在实际的生产中运用混合算法优化调度作业,将对拖轮合理调度具有一定的指导性和应用意义。

关键词：拖轮调度作业效率作业成本进化策略算法混合算法

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基于深度卷积神经网络和进化策略算法的机器人端对端伺服控制

基于深度卷积神经网络和进化策略算法的机器人端对端伺服控制

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作者：宋仕杰华中科技大学

学位级别：硕士

传统的机器人抓取方法对于重复性的固定任务鲁棒性很好,但是难以适用于那些需要机器人具备自学习能力的智能化控制场景。深度学习、深度强化学习技术的快速发展为机器人的智能化控制提供了新思路。近年来,国内外学者对基于学习的机器人... 详细信息

传统的机器人抓取方法对于重复性的固定任务鲁棒性很好,但是难以适用于那些需要机器人具备自学习能力的智能化控制场景。深度学习、深度强化学习技术的快速发展为机器人的智能化控制提供了新思路。近年来,国内外学者对基于学习的机器人智能化控制技术进行了大量的研究,但是,基于学习和视觉反馈的机器人端对端伺服控制仍旧是一个极具挑战性的任务。本文基于深度卷积神经网络和自适应协方差进化策略算法(CMA-ES),实现了在单目视觉的情况下,对机器人抓取行为的端对端伺服控制。在伺服机制的控制下,机器人可以通过单目图像的反馈连续地调整抓取姿态,最终到达一个更好的抓取位置。首先,分析了伺服控制任务中的映射问题,基于残差单元,搭建了一个深度卷积神经网络,以实现任务空间中单目图像、运动指令到机器人抓取成功概率的映射,并对预测模型的时间复杂度和空间复杂进行了分析。训练后该预测网络能为机器人姿态的调整提供启发性的反馈信号。其次,为了训练抓取成功概率预测模型,搭建了基于视觉的机器人实验平台,设计了训练数据的采集实验,并让机器人在3个多月的时间内进行了4万多次的抓取尝试,总共采集了18万个训练样本;通过使用带权重的交叉熵损失函数和多个性能评价指标,解决了正负样本严重不平衡的情况下预测模型的训练难题;基于GBP算法对训练后的预测模型进行了可视化分析。然后,将搜索最优运动指令的过程建模成一个带限制条件的黑箱优化问题,基于CMA-ES算法和训练后的预测模型,提出了最优运动指令的搜索算法;通过一个决策规则的引入,解决了机器人在当前状态下是执行最优运动指令进行姿态调整还是在当前位置进行抓取的决策问题,实现了对机器人连续地伺服控制。最后,基于提出的算法建立了一个机器人抓取系统,并设计了实验评估方案。实验结果表明,系统对于训练集中的物体能达到70%多的抓取成功率。

关键词：机器人抓取视觉伺服深度学习卷积神经网络进化策略算法

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混合进化策略算法在多准则决策中的应用研究

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计算机工程与科学 2006年第1期28卷 78-81页

作者：高阳李蔷中南大学商学院湖南长沙410083

针对多变量、强约束的复杂非线性规划优化问题,本文将进化策略引入其中,并结合动态及模拟退火罚函数给出了一种快速、易实现的混合求解算法,并成功应用于多准则决策问题中,解决了以往计算难度大的问题。最后通过实例进行验证,结果表明... 详细信息

针对多变量、强约束的复杂非线性规划优化问题,本文将进化策略引入其中,并结合动态及模拟退火罚函数给出了一种快速、易实现的混合求解算法,并成功应用于多准则决策问题中,解决了以往计算难度大的问题。最后通过实例进行验证,结果表明该混合算法效率高、优化性能好。此算法亦可用于其他领域中的类似问题,具有一定借鉴作用和较强的实用性。

关键词：非线性规划进化策略算法罚函数多准则决策

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基于进化策略算法拟合多阻尼比反应谱的地震动仿真

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世界地震工程 2003年第2期19卷 33-38页

作者：李英民杨琼赖明重庆大学土木工程学院重庆400045 建设部科技司北京100835

拟合多阻尼比反应谱的人造地震波是新抗震规范提出的要求。本文引入多目标优化概念和进化策略算法,提出拟合多阻尼比反应谱的地震动仿真方法,解决了传统地震动仿真中的多阻尼比反应谱拟合精度较差的问题。算例表明,该方法可获得优化问... 详细信息

拟合多阻尼比反应谱的人造地震波是新抗震规范提出的要求。本文引入多目标优化概念和进化策略算法,提出拟合多阻尼比反应谱的地震动仿真方法,解决了传统地震动仿真中的多阻尼比反应谱拟合精度较差的问题。算例表明,该方法可获得优化问题的近似Pareto最优解集,在拟合多阻尼比反应谱的人造地震波集系的仿真方面有传统方法所不能比拟的优势,产生的人造波或人造波集系可满足工程抗震设计需要。

关键词：进化策略算法多阻尼比反应谱人造地震波抗震规范地震动仿真方法抗震设计

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车联网中基于进化策略算法与匈牙利算法的资源分配策略

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西安邮电大学学报 2024年第4期29卷 21-29页

作者：朱国晖漆娜郭子萱西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 陕西省现代通信技术工信部重点实验室陕西西安710121

为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanc... 详细信息

为了提高车联网中高清地图下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延,提出一种基于进化策略算法和匈牙利算法(Evolutionary Strategy Algorithm and Hungarian Algorithm,ES-HA)的网络切片资源分配策略。构建增强型移动带宽(Enhanced Mobile Broadband,eMBB)切片和高可靠低时延(Ultra Reliable&Low Latency Communication,uRLLC)切片,根据eMBB用户和uRLLC用户功率之间的函数关系求得最佳功率,采用ES算法获得两种用户的最佳带宽,并使用HA实现最佳信道匹配。仿真结果表明,与基于集群的资源块共享和功率分配(Cluster-based Resource Block Sharing and Power Allocation,CROWN)算法、基于基准算法的资源分配策略在总吞吐量、传输任务时延、链路容量及最小吞吐量方面进行对比,该策略在满足车到基础设施(Vehicle to Infrastructure,V2I)链路用户高容量需求的同时,能够提高下载业务的吞吐量和降低车队行驶业务的传输时延。

关键词：车联网网络切片进化策略算法匈牙利算法吞吐量增强型移动带宽

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基于进化策略算法的不同流态冰浓度下的最优泵功

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真空与低温 2021年第5期27卷 490-496页

作者：许文柱周文杰郝帅邵佳栋张进赵阳杭州电子科技大学能量利用与自动化研究所杭州310018 浙江大学制冷与低温研究所杭州310027

一种合适的冰浓度配比的冰浆流体可以节省泵送成本。基于最优冰浓度进化策略算法进行设计是为了寻找一种具有节省成本的冰浓度及流量配置方案,使泵的功耗最低。本文建立了理论模型,模拟了不同冰浓度、不同流量的冰浆在泵送过程中对泵性... 详细信息

一种合适的冰浓度配比的冰浆流体可以节省泵送成本。基于最优冰浓度进化策略算法进行设计是为了寻找一种具有节省成本的冰浓度及流量配置方案,使泵的功耗最低。本文建立了理论模型,模拟了不同冰浓度、不同流量的冰浆在泵送过程中对泵性能的影响;将得到的数据进行函数拟合,再将拟合结果代入MATLAB进化策略算法,得到了不同制冷量下,冰浆中的冰浓度与流量的配置方案。结果显示:在满足1.3889×10^(4) W的制冷量条件下,冰浓度为19.73%、流量为2.1025×10^(-4) m^(3)/s的冰浆流体可使运行泵功最小,节省运输成本。

关键词：冰浆制冷系统进化策略算法

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基于进化策略算法的人工神经网络变压器故障诊断法

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江苏电机工程 2005年第1期24卷 16-18页

作者：李峥马宏忠河海大学电气院江苏南京210098

提出一种基于进化策略算法的人工神经网络法对电力变压器故障进行诊断。该方法通过综合进化算法的全局搜索能力和神经网络输入和输出的高度非线性映射关系,可准确诊断变压器故障。它可自动调整神经网络的连接权和节点偏置值,以获得最佳... 详细信息

提出一种基于进化策略算法的人工神经网络法对电力变压器故障进行诊断。该方法通过综合进化算法的全局搜索能力和神经网络输入和输出的高度非线性映射关系,可准确诊断变压器故障。它可自动调整神经网络的连接权和节点偏置值,以获得最佳网络模型。相对于普通人工神经网络而言,该法具有更快的学习速率和优良的诊断精度;并且相对于基于进化规划算法的人工神经网络法,本方法也具有更优良的性能。

关键词：变压器故障诊断人工神经网络进化策略算法

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配电自动化技术研究及在地区电网中的应用

配电自动化技术研究及在地区电网中的应用

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作者：李洪成山东大学

学位级别：硕士

近年来,随着国民经济水平的快速提升,负荷出现高速增长,提升配电网运行经济性、可靠性及电能质量已迫在眉睫。伴随城市10kV配电网的深入改造,配电网供电性能已得到大幅提升,但主干线、分支线交织的网架混乱,供电半径长、N-1通过率低、... 详细信息

近年来,随着国民经济水平的快速提升,负荷出现高速增长,提升配电网运行经济性、可靠性及电能质量已迫在眉睫。伴随城市10kV配电网的深入改造,配电网供电性能已得到大幅提升,但主干线、分支线交织的网架混乱,供电半径长、N-1通过率低、迂回供电等现象普遍,一旦配电线路出现故障,将会出现故障定位困难,断电范围广,恢复供电慢等问题,配电自动化(Distribution Automation,DA)技术应运而生。依靠电网一次设备性能提升、计算机通信技术快速发展、继电保护的应用,DA技术可较好的解决上述难题。配电自动化对促进城市配电网线路自动化的发展具有关键作用,但受城市发展规划、政治经济等因素影响,在管理模式、运用水平、设备种类、运行模式等方面,各地的配网自动化均存在差异,文中将着重分析和探讨配网自动化在地区电网的应用。本文首先介绍了配电自动化系统(Distribution Automation System,DAS)的各部分组成及功能,并从不同角度分析了各部分对配电网供电可靠性的影响。由于负荷密集程度、负荷持续供电要求程度不同,供电可靠性要求也有差别,根据供电可靠性要求的差别可以将配电网进行区域供电等级的划分,不同的供电等级对应着不同的供电可靠性要求。这也对DAS的规划设计提出了差异性的要求,同时DAS的规划建设还需要考虑经济性的因素。因此本文提出了在满足供电可靠性的要求下,以投资最小为目标的配电终端优化配置模型,并利用改进的进化策略算法对模型进行求解,得出配电终端的优化配置结果以及投资结果。而后根据配电终端的配置情况,相应的对配电主站、子站以及通信系统进行合理配置,最终实现DAS的合理规划。该配电自动化系统规划模型应用于临沂配电网中,实现临沂电网DAS的合理规划,并对该结果进行分析,验证算法的有效性。

关键词：配电自动化系统规划配电终端优化配置进化策略算法临沂配电网

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面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台设计与实现研究

面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台设计与实现研究

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作者：黄增强杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着强化学习算法在机器人场景上的应用与发展,此类算法表现出了巨大的潜力;同时,模拟框架的出现为基于强化学习算法的机器人训练任务提供了一个便利的训练方式。但是,大多数强化学习训练任务仍然是在单物理节点上运行,物理节点的性能... 详细信息

随着强化学习算法在机器人场景上的应用与发展,此类算法表现出了巨大的潜力;同时,模拟框架的出现为基于强化学习算法的机器人训练任务提供了一个便利的训练方式。但是,大多数强化学习训练任务仍然是在单物理节点上运行,物理节点的性能成为了限制训练任务执行效率的一个瓶颈,迫切需要寻找一种途径解决单物理节点的性能限制问题;同时,强化学习算法在分布式平台上运行时会因为物理网络的延迟增加时间消耗,因此,有必要对通信开销进行优化。本文在国内外已有研究的基础之上,设计并实现了一个面向机器人模拟与强化学习的分布式训练平台Re-Ray(即分布式框架Ray的remake版本),为各种强化学习算法在机器人模拟框架上的训练任务提供了一个通用性平台。然后,本文基于进化策略算法提出了ES-RPRS算法,为强化学习算法在分布式场景下的优化提供了新的思路。主要研究工作如下:(1)基于开源的分布式框架Ray,设计并实现了一个面向机器人模拟的分布式训练平台Re-Ray,其主要服务于强化学习算法在机器人模拟应用的训练任务。Re-Ray平台的重点工作:首先,基于分布式框架Ray提出了本平台Re-Ray的架构设计;然后,分别从应用层、分布式框架Ray的适应性修改、多种模拟框架的整合与修改、容器层四个方面完成了训练平台Re-Ray的设计与实现;最后通过实验的对比分析,验证了Re-Ray平台的各方面性能表现。Re-Ray平台既能够为用户提供更丰富的模拟机器人种类与场景,又为用户提供了使用上的便利性。(2)在分布式平台Re-Ray基础之上,针对分布式训练平台网络延迟问题,提出了ES-RPRS算法,该算法能够在提高训练速度的同时具备较低的计算复杂度和高并行性。本文根据分布式场景下对算法的原子性等要求,以及进化策略算法的并行性特点,取消了工作节点间交换内容中的扰动参数,由各工作节点借助共享的随机因子生成扰动参数。在不影响训练效果的情况下,通过削减网络通信开销达到了加速训练任务的目的。最后,对ES-RPRS算法在超参数搜索方面的应用效果进行了测试与验证。

关键词：分布式平台 Re-Ray 强化学习机器人模拟进化策略算法

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