模块度优化启发式算法应用

模块度优化的启发式快速算法常常用来检测复杂网络中的社团结构。较之其余的社团检测方法,该算法在计算时间上更具优势,而且用模块度衡量发现检测社团的质量很高。运用模块度优化启发式算法划分空手道俱乐部网络、大学足球俱乐部网络和区域贸易网络等,并对其结构和功能做出一定的分析。特别地,针对贸易网络中自由贸易区往往表现为一个社团的特点,以221个国家或地区为研究对象,对贸易协定与地域之间的关系做了大量的实证研究。首先,从世贸组织网站上采集了区域贸易协定中国家之间贸易的数据;其次,通过模块度启发式算法进行社团划分,共得出7个主要的贸易区,其中欧盟自由贸易区的社团表现极为明显;最后,从社团结构的表现形式推断实际区域间的贸易情况。

基于XGBoost与元启发式算法相结合的隧道爆破超挖预测与参数优化研究

隧道爆破引起的超挖会对实际工程产生一系列不利影响,为此文章提出了一种基于人工智能的超挖预测与爆破参数优化方法,旨在减少爆破引起的超挖。首先,XGBoost算法分别与两种元启发式算法,即PSO算法、SSA算法结合,以优化XGBoost超参数并提升预测性能。通过四个不同回归指标比较预测模型的准确性,从而优选最佳预测模型。其次,最佳预测模型与PSO和SSA结合,对隧道不同部位分别进行设计参数优化,以减少爆破引起的超挖。最后,对PSO与SSA参数优化效果比较,旨在快速确定最优爆破参数,优化后拱顶至拱肩和拱肩至拱腰的超挖面积仅为3.0963 m^(2)和2.3696 m^(2)。研究结果表明,本模型不仅能准确预测超挖,还能有效优化爆破参数,减少隧道不同部位的超挖面积,显著提升工程施工效率。

基于病毒溯源优化思想的元启发式优化算法

为提高当前元启发式算法的优化精度和收敛性能,模拟病毒溯源过程的优化思想,文章提出一种元启发式病毒溯源多目标优化算法。给出更早感染者、最早感染者、误差最优解和算法性能评价指标的定义,构造追踪方向、追踪指令和追踪范围启发式更新算法,建立具有目标偏好的感染度函数,由此设计具有快速精准搜索能力的启发式追踪算子和筛查算子。通过17个单目标和多目标测试函数优化实验验证了所提算法在优化精度、优化速度和平均误差上均优于参与比较的其他6个元启发式算法,为复杂优化问题的求解提供了一种新的有效方法。

启发式优化算法及其在汽车零部件优化设计中的应用对比研究

在汽车结构和零部件设计过程中会产生一系列的优化问题,以实现最佳的性能、最轻的质量和最高的效益。由于优化问题的复杂性,通常利用启发式智能优化算法进行求解。针对启发式优化算法的机理不清晰和其在汽车零部件优化设计过程中效果不明确的问题,对具有代表性的算法进行了统一的推导和表示,利用52组数学测试函数和5个汽车零部件优化案例进行测试分析。结果表明,两类混合改进的优化算法在汽车零部件优化设计问题上的效果较好,同时还给出了工程应用建议和算法研究方向。

基于应力约束和启发式算法的建筑钢筋混凝土桁架结构拓扑优化方法

为了解决建筑钢筋混凝土桁架结构承载力较低的问题,文章提出了基于应力约束和启发式算法的建筑钢筋混凝土桁架结构拓扑优化方法。建筑钢筋混凝土桁架结构设计变量过滤处理为后续计算提供基础。根据轴心受力构件计算标准,构建应力约束条件。使用启发式算法中的组合优化方法,在MATLAB软件完成建筑钢筋混凝土桁架结构拓扑优化。试验结果证明:此方法具有较高的计算能力,可提升桁架结构的应力承载力至70.251J,得到最优优化结果。

敏捷供应链插单调度优化的启发式算法

针对在敏捷供应链已有生产计划基础上进行的插单调度问题,以单工厂和多供应商组成的两级供应链系统为研究对象,采用时间槽表示可用调度时间,以最小化供应链总成本为目标,建立了调度优化问题的整数规划(IP)模型,设计了求解该模型的逐批选优启发式(OOSH)算法。通过算例将其与距离优先和作业周期优先决策算法比较,验证了启发式算法的有效性,显示了敏捷供应链协同调度可以有效提高供应链的市场竞争力。

二维优化编排启发式算法及其在三峡永久船闸调度决策系统中的应用

三峡永久船闸决策系统是用于模拟船闸的运行调度过程的一套系统 ,本文研究的是该系统中的编排算法部分。闸室编排调度是一个NP—完全问题 ,本文首先建立解决该问题的数学模型 ,然后提出一个启发式算法 ,有效地解决了闸室面积利用率和过闸船舶优先级之间矛盾的问题 。

启发式搜索算法在泵站优化调度中的应用研究

对泵站优化调度模型的一般求解方法进行了分析 ,提出了运用启发式搜索算法求解泵站优化调度模型 ,介绍了该算法的计算步骤及程序框图 ,并结合具体算例进行了计算。结果表明 :该法具有计算简便、操作方便、节省计算机( CPU)

基于混合启发式算法的中小学布局优化研究

以就近入学和均衡化发展为目标,提出中小学空间优化方法。从各区域学生平均上学距离与中小学空间分布的角度出发,建立武汉市中小学空间优化模型。基于ArcGIS分析和TS-SA混合启发式算法构建空间优化模型。经过学区优化调整,中小学可达规范服务半径内的能力得到提升,校际差异缩小,较好实现了就近入学、均衡教育和提升服务覆盖的目标。

基于Agent启发式算法的物流调度优化系统研究与实现

鉴于传统的物流调度方法不能兼顾网络与实际调度的实时性,常使调试方案与实际需要产生时间上的误差,设计并实现了基于Agent启发式算法的物流调度优化系统,引入了.NET、XML、工作流组件和Agent等技术,根据企业物流调度的需求,进行系统架构研究,对基于服务协作接口的协同工作流、物流业务系统、管理调度等主要功能模块进行了详细设计;用Agent分布式和启发式算法为调度优化策略进行物流调度优化系统的实现。

基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化设计

柔性电路板(Flexible Printed Circuit,FPC)独特的物理属性和布线需求,导致布线复杂度较高,因此,设计了一种基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化方法。柔性电路板布线设计需要在满足元件间距、通孔间距等严格约束条件的同时,实现布线成本的最小化。为了实现这一目标,引入了启发式A^(*)算法。A^(*)算法以其高效的搜索机制和启发式的评估方式,能够指导搜索过程向最优解逼近。在构建柔性电路板布线模型时,将A^(*)算法与这些约束条件相结合,通过优化搜索策略,使算法能够在满足所有布线规则的前提下,找到最优的布线方案。实验结果表明,基于启发式A^(*)算法的柔性电路板布线优化方法,在案例5中将布线长度从6 200 mm减少到5 678 mm,布线复杂度从9.8分降到9.0分,证明启发式A^(*)算法在FPC布线设计领域具有显著的优势和潜力。

启发式优化算法的GPU并行加速框架

为解决启发式优化算法计算量大、耗时长的缺点,使用图形处理单元(GPU)以及统一计算架构(compute unified device architecture,CUDA)对启发式优化算法进行并行化。提出了一种针对启发式优化算法的GPU并行框架,设计了具有并行逻辑结构的信息交互框架、算法并行优化策略,解决了信息交互的逻辑结构在串、并行中的相异性问题,该框架可并行化各类启发式优化算法,具有一般性与高效性。为验证该框架的有效性,利用并行框架对5种常见启发式优化算法进行并行化,给出了多个测试函数下GPU并行计算与CPU串行计算的对比结果,其中差分进化算法、哈里斯鹰优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法在种群维度为5000时,分别加速高达179.1、178.6、74.3、358.2倍,同时保证了结果的准确性,表明所设计并行框架的高效性与实用性。

启发式会议调度算法的优化设计

本文介绍了一种用于办公自动化的会议调度软件的设计思想,给出了应用于该软件的会议调度算法——TR启发式算法,提供了有利于提高办公效率的修改更新会议调度表的自动化手段。

基于启发式算法的重力式挡土墙压力计算及截面优化设计

由于传统方法在重力式挡土墙压力计算及截面优化设计中应用效果不佳,不仅压力计算误差比较大,而且优化后重力式挡土墙抗滑稳定安全系数仍然比较低,文章提出基于启发式算法的重力式挡土墙压力计算及截面优化设计。利用朗金理论对重力式挡土墙压力计算,建立挡土墙截面优化模型,利用启发式算法对数学模型求解,得出最优挡土墙截面参数组合,以此完成基于启发式算法的重力式挡土墙压力计算及截面优化设计。经实验证明,设计方法压力计算误差在0.1kPa以内,截面优化后挡土墙抗滑稳定安全系数在0.9以上,为重力式挡土墙压力计算及截面优化设计提供了参考依据。

基于改进启发式算法的B2C电商物流库存路径优化方法

当前,B2C电商物流库存路径优化模型较为单一,优化的覆盖范围小,导致成本的标准差增加。为此,本文提出基于改进启发式算法的B2C电商物流库存路径优化方法的设计与分析。根据当前的路径优化需求进行物流点部署与B2C实时物流数据采集,结合改进启发式算法,扩大优化的覆盖范围。设计改进启发式测算B2C电商物流库存路径优化模型,采用自适应调整的方式完成路径优化处理。测试结果表明,相比于不确定需求下异构电动物流车辆的路径优化、碳排放和客户满意度下医药冷链物流配送路径优化,此次设计的改进启发式算法下B2C电商物流库存路径优化方法最终得出的成本标准差整体上呈现出下降的趋势,并逐渐保持平衡状态。说明在完整路径的优化后,对应的成本也更加可控,具有实际的应用价值。

基于启发式算法和仿真优化的岸壁线长度泊位分配策略

为解决集装箱码头运作效率方面的泊位分配问题(Berth Allocation Problem,BAP),根据岸壁线有限情况下的泊位分配原则,建立基于启发式算法的动态泊位分配策略数学模型.以上海某集装箱码头为例,对该策略进行模拟和优化,结果表明该策略具有可行性和实用性,可以提高集装箱码头的生产效率.

基于超启发式算法的梯级水库短期调度方法研究

为提高梯级水库的短期发电量,以某地区梯级水库为例,引用超启发式算法,从短期角度设计水库优化调度方法。设计水库短期最大发电量为调度目标,对各水电站、水电厂的用水过程进行优化,使之达到最大发电量需求,以此为依据设计梯级水库短期优化调度目标函数;利用超启发式算法的全局检索能力,进行启发函数上一级训练条件与参数个体适应度的分析,考虑不同层级水库之间在水资源分配和利用上存在冲突或竞争关系的前提下,引入超启发粒子概念,对录入目标函数的多个参数值进行训练,生成函数约束条件;将满足约束条件的参数代入设计的梯级水库短期优化调度目标函数中,通过对目标函数的求解,实现对梯级水库短期调度最优值的输出,完成优化调度方法的设计。实验证明,设计方法可以提高水库发电量,在确保日入库水量、日发电总耗水量稳定不变的条件下提高梯级水库发电增长率。

基于网络攻击检测和启发式算法的路面结构优化设计系统

为满足当今时代沥青路面结构设计的实际需求,基于深度学习和启发式算法设计了一个保证数据安全,可以有效防范网络攻击且足够智能化的路面结构优化设计系统。首先,针对日益复杂的网络攻击问题,提出了BERTBiLSTM-CNN深度学习模型,对SQL注入攻击问题进行检测。通过与现有的深度学习分类模型进行对比实验,结果表明,BERT-BiLSTM-CNN模型相对于其他模型具有更好的检测效果,准确率和F1分别达到了96.69%和95.43%。然后,针对当前系统对工程设计人员的专业水平过于依赖的问题,提出了一个改进的遗传算法,分别对遗传算子、交叉算子和变异算子进行改进,与现有的启发式算法相比,该算法的平均运行时间和收敛到最优解的平均迭代次数都有明显优势。最后,开发了沥青路面结构设计系统,该系统可根据输入的环境、交通等参数自动对设计方案进行优化,智能生成工程意义上的路面结构优化设计方案。

基于启发式遗传算法的水电厂AGC系统机组负荷分配优化

由于水电厂的运行环境是动态变化的,水流量、水头等参数会随时间进行变化,机组负荷分配优化仅考虑静态变化,导致负荷分配的最优解质量较低。因此,提出基于启发式遗传算法的水电厂自动发电控制系统机组负荷分配优化。通过确定机组特性曲线,对机组能耗特性曲线的准确拟合。利用启发式遗传算法建立机组多目标负荷分配优化模型,综合考虑经济性、运行稳定性和环保要求等多重目标,利用逆序查找法快速搜索搜索空间的最佳解,获取模型的唯一解,实现机组负荷分配的优化。实验结果表明,该方法能够适应机组动态变化,负荷分配后的最优解质量高,提升了水电厂的稳定可靠运行。

基于启发式遗传算法的列车节能运行目标速度曲线优化算法研究

针对传统速度曲线优化算法在极限线路条件下鲁棒性差、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于启发式遗传算法的速度曲线优化算法。基于列车运行基本模型和相关约束条件,按经典的四阶段法规划速度曲线轮廓,选取巡航速度和惰行点位置作为优化变量,采用启发式遗传算法进行寻优,中途如因限速变化等情况与最短时间运行曲线交汇则强制沿最短时间运行曲线运行。仿真实验结果显示,该算法具有收敛速度快、优化精度高、鲁棒性好的优点。该算法有效克服了进化算法搜索结果不确定性和速度波动性的固有缺点,对该领域以及其他交通工具的节能运行和自动驾驶,具有较好的参考意义和实用价值。