Yarn架构下基于GA的Web日志挖掘技术

提出了一种面向TB级别日志文件挖掘需求的日志挖掘技术。采用MapReduce编程模型设计并实现了一种基于子种群联姻策略的GA,并部署到Yarn架构上,使Yarn架构与GA有效结合。在算法Partition阶段,采用Round-Robin策略代替原有的哈希方法,使各个子种群基因更加趋向均匀分布,增加了子种群收敛效率和结果准确性,同时均衡各个节点运行负载,提高了系统性能。经测试,应用该技术的挖掘结果平均准确度达到93%以上,效率提升接近33%。

使用PGA的特征选择方法

特征选择是文本分类系统的核心步骤之一。然而现有的特征选择方法都是串行化的,应用于中文海量文本数据时时间效率较低,因此利用并行策略来提高特征选择的效率,已经成为研究的热点。详细设计了一个用于特征选择的并行遗传算法,该算法采用遗传算法搜索特征,利用并行策略评价特征子集,即将种群中个体的适应度计算并行在多个计算节点上同时进行,从而较快地获得较具代表性的特征子集。实验结果表明该方法是有效的。

基于GA优化的LQR控制对并联机器人的控制研究

并联机构由于非线性强、控制过程复杂,导致其控制困难,精度难以满足工作要求。建立了三自由度刚柔耦合并联机器人的空间结构简化模型和多体系统树模型,基于多体系统传递矩阵法(MSTMM)对其动力学和状态空间表示进行了分析,并对其状态空间进行了Hankel模型约简;以此为理论基础,设计了LQR控制和基于遗传算法(GA)优化的LQR控制,分别对机器人工作情况进行了仿真对比分析。结果表明:基于遗传算法优化的LQR控制下机器人只需用时1 s便进入稳态。在稳态情况下,优化后与优化前相比,机器人动平台x、y和z方向最大位移分别下降了24.34%、13.51%和1.03%;各支腿上最大加速度分别下降了26.92%、33.96%和35.71%;各支腿上最大控制力分别下降了8.96%、7.37%和9.01%。由此可见在该优化控制方法下机器人响应快、精度高、稳定性好,充分证明了该方法的合理性和优越性,为进一步对并联机器人动力学性能和控制方法的研究提供了一定的理论依据。

基于GA的立体仓库盘点作业队列优化研究

针对目前自动化立体仓库盘点作业存在成本高、周期长和效率低等问题,研究了串行盘点、并行盘点作业方式的特点及作业流程,建立相应的数学模型,同时提出基于遗传算法(GA)的盘点队列优化方法及途径,设计并验证了盘点优化算法的可靠性。实验显示,串行盘点队列和并行盘点队列(单盘点组)经过优化后,节省作业时间约3.1%,并行盘点队列(双盘点组)优化后节省作业时间约11.9%,结果证明该优化方法有效地降低了盘点成本,缩短了盘点周期,提高了盘点作业效率。

基于适应值共享GA及MPGA的多路径规划研究

借鉴多峰函数优化理论,对适应值共享GA和MPGA进行了描述,利用适应值共享GA擅长于获得种群多样性和MPGA擅长于同时获得若干最优与次最优解的特性,提出了对适应值共享GA与MPGA进行改进,同时将它们结合,从而实现多路径规划。文中最后给出了多路径规划算法及仿真结果,验证了算法的正确性和有效性。

极化码半平行SCL译码器的FPGA实现

在5G通信技术高标准要求下,极化码的出现给了研究人员新的方向。其在离散无记忆信道下,理论上能达到香农极限。目前,连续删除列表(Successive Cancellation List,SCL)译码算法公认具有较好的性能,然而平行结构的译码复杂度太高,而且计算单元利用率较低。为了取得硬件译码复杂度和译码性能的平衡,设计了基于半平行结构的极化码译码器,降低了对硬件资源的消耗,提高了计算单元的利用率。设计码长为1 024,码率为1/2,列表宽度L=32的极化码SCL译码算法。译码器在100 MHz的工作频率下的吞吐率可达到25.60 Mbps。

基于FPGA的出砂信号同步采集与存储系统设计

为满足油气田生产中对油气井出砂信号的采集需求,针对传统出砂监测系统采集数据量小、分辨率低、结构复杂等问题,研究基于FPGA的超声阵列同步采集存储系统。采用FPGA+ARM组合的"漏斗形"设计架构,结合油气井出砂信号的指标要求,设计基于AD9650的多通道采集电路,实现对线形阵列分布探头信号的采集。此外,为减少无效通信数据量,准确捕获有效信号区域,同步缓存多通道数据,设计了出砂信号抽取检测模块,提出了多体并行缓存模组解决方案。结果表明,该系统对油气井出砂信号数据有着高效、快速的采集处理能力,满足了复杂环境下的数据采集要求,有效提高了油气井出砂信号实时监测的精度与效率。

Levy-CPSO-GA算法在空调冷负荷预测模型LSTM中的应用

针对单一算法优化空调冷负荷模型参数存在的局限性及对预测精度的需求,本文提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进化、莱维飞行(Levy)及粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化算法的协同并行混合算法Levy-CPSO-GA。将初始种群初始化为2个同规模种群,分别按照合作机制和竞争机制并行更新,种群1采用Levy飞行产生随机新巢方式自适应初始化PSO,同时引入迭代极值,记录粒子群的信息交换;种群2按照GA更新,种群间通过适应度交流,以最优适应度更新群体,将混合算法应用于优化长短期预测模型(long short-term memory,LSTM),并将结果与各预测算法进行比较。研究结果表明,优化后的预测模型,预测精度大幅提高,与ELM相比,RMSE降低了81.1%;与LSTM模型相比,误差显著降低,RMSE降低了26.4%,在第105个预测点处,该预测模型的绝对误差为-0.6829,相比于ELM的绝对误差值-7.3135,其精度提高了90.66%,预测性能优于其他算法。该研究对准确预测冷负荷具有重要意义。

含不相关机的动态可重入柔性流水车间问题的混合DABC-GA算法

为了改善生产线的物流平衡和加强阶段间的时间衔接,扩展一般可重入柔性流水车间调度理论,以最小化总加权完工时间为目标,研究了每阶段含不相关并行机的动态可重入柔性流水车间问题,工件在各阶段的加工时间取决于加工它的机器。鉴于所研究问题为NP-hard问题,首先,建立整数规划模型;其次,设计元胞矩阵编码方案,提出融合离散人工蜂群算法和遗传算法的一种混合算法以获得问题的近优解;最后,为了评估混合算法的性能,将所提出算法和一些元启发式算法进行了不同规模问题的对比测试,实验结果说明了所提算法的有效性。

大型并联天然气管网系统运行优化技术研究

某大型长距离并行管道系统结构复杂,其压气机站合建在一起,且进站口和出站口设置有联通管线和截断阀门,由于两条管线内流量能够自由分配,使得沿线不同站场可能出现双线联合运行、双线独立运行、单线压力越站、双线压力越站等多种复杂工况。为了减少大型并联管道系统能耗,构建了并联管道的优化运行模型,该模型以能耗最低为目标函数,考虑了压缩机自耗气、站场流量分配以及压力分配等多种约束,能够确定不同站场的运行方式,计算不同管线间的最佳流量分配。由于模型决策变量较多,采用一种改进的粒子群算法(PPSO)对模型进行优化计算,通过实践该算法获取的优化方案最好。研究结果表明:优化后,管道系统可降低能耗25.31%,对现场操作具有一定指导意义。

基于全流程并行遗传算法的贝叶斯网络结构学习

为解决海量数据情况下学习贝叶斯网络(Bayesian network,BN)结构的算法性能急剧降低问题,基于Spark框架设计了一种全流程并行遗传算法用于BN结构学习(简称为SparkGA-BN)。SparkGA-BN包含互信息计算并行化、遗传算子并行化和适应度评分并行化3个部分。互信息并行计算可以高效减少搜索空间;在演化前增加对种群信息与选择信息的广播来对全种群执行选择操作。选择与交叉算子共用选择信息以并行执行,从而高效演化并减少数据落盘时间。对约束和评分两阶段产生的中间数据作记忆化存储,提升数据复用率和全局执行效率。实验结果表明,所提算法在执行效率和学习准确率方面均优于对比算法。

气云爆炸驱动下并行管道动力响应分析

为研究输气管道泄漏爆炸对并行管道动力响应的影响,基于气云爆炸过程,利用ANSYS软件建立了三硝基甲苯(trinitrotoluene,TNT)-空气-土体-管道有限元模型,分析了并行间距、壁厚、管径三个参数对并行管道动力响应的影响,并进行了敏感性分析。结果表明:目标管道的最大等效应力随管径增加而增加,随并行间距、壁厚的增加而减小;输气管道泄漏爆炸时,并行间距对管道动力响应的影响最大,其次是管径和壁厚;在相应模拟工况下,原油管道的安全并行间距为6.18 m,安全管径为742 mm,安全壁厚为26.4 mm。从安全生产的角度考虑,埋地管道并行敷设时,应首先考虑增大管道并行间距以保证管道安全运行,其次为减小管道管径、增大管道壁厚。研究结果可为并行长输管道的安全评估提供参考。

湛钢3#高炉项目煤气系统优化提升

湛钢一期煤气系统的净化装置等设施多为单一系统,当设备出现故障或需要检修时,会对生产造成较大影响,同时由于煤气回收量的增加、轧钢工序能效的提升,煤气压缩机输送能力不足和煤气柜缓冲能力不够的问题日益凸显。为了解决高炉煤气系统存在的问题,湛钢在3#高炉项目建设过程中对相关煤气设施、工艺系统进行了提升改造,取得了较好的实施效果。

燃气轮发电机同期回路加装闭锁继电器的研究与应用

某些燃气轮发电机同期回路未配置闭锁继电器,存在非同期并网的安全隐患。为解决此问题,对某电厂燃气轮发电机同期回路进行研究,提出了在其同期回路中加装闭锁继电器的方案,进行闭锁继电器和中间继电器选型。现场试验证明,该方案能够提高燃气轮发电机同期并列的可靠性,达到了消除非同期并列安全隐患的目的,可为同类型燃气轮发电机同期回路加装闭锁继电器提供借鉴。

气相色谱法多种食品添加剂并行检测技术研究

本文阐述了目前气相色谱法在多种食品添加剂检测中的具体应用价值,围绕实验案例,通过对比分析,确定了基于气相色谱法多种食品添加剂并行检测技术的效果符合国家标准,能够为食品添加剂安全管理提供参考。

PCHE细小多通道内天然气沸腾两相流分配特性数值分析

印刷电路板式换热器具有体积小、结构紧凑、换热效率高等特点,在天然气生产工艺中应用前景极为广阔,在PCHE换热过程中,冷、热侧通道内工质往往发生沸腾相变,各子通道间普遍存在汽液两相流分配不均问题,严重降低换热效率。对此,以换热器封头和12个细小通道为建模对象,采用天然气汽液两相混合物为工质,通过Aspen Plus软件获得其物性数据,基于VOF模型追踪相界面运动位置,构建适用于预测分析PCHE内天然气两相流分配特性的三维非稳态数值模型,并开展了相关数值研究。结果表明,相比于单相液态天然气,当换热器入口混入汽相工质变为汽液两相混合物时,各子通道间工质的质量流量相对标准偏差由0.0004增加到0.036,两者相差近100倍,分配不均现象明显加剧。导致该现象的主要原因在于来流汽相工质明显倾向于进入距离换热器入口最近的若干通道,使得这些通道的汽相流量显高于其他通道,各通道汽相工质流量分配特性整体上呈现明显的“峰值分布”,但是,随着换热器入口汽相工质流速的不断增大,各通道间汽相工质的流量分配不均现象逐渐缓和,而液相工质的流量分配特性发生明显恶化。

LNG船气密性检测中的氦气试验并联管路CFD仿真建模

针对液化天然气(Liquefied Natural Gas,LNG)船气密性检测中的氦气试验,进行并联管路计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)仿真建模。基于流体力学理论,建立并联管路模型,分析支管数量、支管长度、管壁厚和入口流体压强对主管的流体速度与流体压强的影响,为多根支管并联管路工装开发提供参考。

浓度梯度对工业可燃气云爆炸特性影响

工业管道泄漏形成的可燃气云浓度分布往往是不均匀的,为了模拟工业可燃气体泄漏爆炸,并提高计算的准确性,以平行梯度浓度气云爆炸为研究对象模拟工业可燃气云爆炸过程,分别以均匀气云、多层具有平行梯度浓度的不均匀半球形气云为研究对象,模拟了工业可燃气体泄漏导致气云爆炸特性。还以3层平行浓度气云为例,研究了点火位置、浓度分布对氢气气云爆炸的影响。结果表明:与均匀分布气云相比,具有梯度浓度的气云产生的爆炸冲击波明显减弱,且氢气浓度分布越不均匀、点火位置处氢气浓度越低,产生的爆炸超压越小。研究结果为氢气气云爆炸后果预测及事故预防提供数据参考。

基于应变设计方法在西气东输二线的应用

针对西气东输二线管道工程通过强震区和活动断裂带区段抗震设计中存在的问题,引进基于应变的设计方法,在穿越活动断裂带地段采用了X80大变形钢管。介绍了基于应变设计方法的定义、内容、适用范围以及设计流程,对设计应变计算模型和设计准则分别进行了验证,以保证计算模型和设计准则的准确性。根据设计准则以及西气东输二线工程的具体参数,结合不同的抗震措施,较好地解决了强震区和活动断层处的管道设计问题。形成的基于应变的管道设计导则,可以指导工程设计和施工。

并行遗传算法研究进展

Parallel Genetic Algorithm is an important branch of Evolutionary Computing and more and more AI specialists pay attention to it because of its simplified topologies and robust search a-bility. In this paper, we discussed theoretic and application achievement of Parallel Genetic Algorithm ,analyzed their advantage and disadvantage ,and point out its future research direction.