基于射线追踪路径损耗模型的煤矿巷道基站选址方法

煤矿巷道狭长且多分支的结构特征导致5G信号难以实现全面覆盖,巷道内的高路径损耗导致无线信号传输受限,因此需要对煤矿巷道基站进行选址规划。现有方法大多通过最大化视距区域的覆盖范围实现基站选址,忽略了非视距区域的基站选址问题。针对该问题,提出了一种基于射线追踪路径损耗模型的煤矿巷道基站选址方法。基于射线追踪路径损耗模型确定矩形断面巷道中基站的覆盖半径;构建了巷道数字高程模型,在此基础上确定了基站位置优化问题的目标函数,通过最小化基站数量和位置优化达到最佳覆盖率;采用遗传算法对基站位置进行优化选择,从而确定基站最优位置。仿真结果表明,使用14个基站的选址方案时,网络覆盖率为91.2%,与数值计算结果的误差仅为2.4%。煤矿巷道实测结果表明,信号接收功率略低于模拟结果,-80 dBm的信号强度可提供200 m的覆盖半径,验证了射线追踪路径损耗模型的有效性。

基于遗传算法的圆度公差评定法与采用最小二乘法评定的比较(英文)

根据提出的计算模型 ,对基于遗传算法的圆度误差评定和传统上采用最小二乘法的评定算法进行了比较分析 ,根据方法本身的特点和计算结果 ,分析了二者的不同点以及在工程应用中的适用场合。所构造的模型包括边界控制点和区域随机点 ,其中边界控制点模拟了由圆度误差最小区域条件所定义的最大内切圆和最小外切圆 ,而区域随机点模拟了实际情况下测试点的随机性和不确定性。计算结果表明基于遗传算法的圆度评定法精度较高 。

数字图像相关中的亚像素位移定位算法进展

数字图像相关方法(DIC)已经作为一种常用的光学计量有效手段应用于实验力学及其它科学研究和工程应用领域中.经过20多年的发展,该方法日渐成熟和完善.作为提高测量精度的亚像素位移定位算法被认为是该方法的关键技术之一.本文对二维数字图像相关的基本原理及其中为提高测量精度而提出的各种亚像素位移定位算法做了概括性的介绍.在总结已有研究成果的基础上,分析了各种方法优缺点.并对数字图像相关方法的最新进展作了简要介绍,随着算法精度、效率以及硬件设备性能的提高,该方法必将会获得更广泛的应用.

基于混沌遗传算法的圆度误差测量

提出了一种基于混沌遗传算法的计算圆度误差的新方法.它利用混沌优化方法的遍历性和随机性,通过混沌扰动操作可克服传统遗传算法中的早熟问题,确保算法的全局收敛性.该方法满足最小条件原理,其计算结果的精确度非常高,理论上可以获得全局最优解.实例计算表明,这种算法简单明确,具有精度高、收敛速度快、易于计算机程序实现和推广应用等特点. Abstract： A new method for calculating the roundness error based on chaos genetic algorithms is proposed. The system utilizes the ergodicity and randomness of chaos optimal method and by means of chaos stir operation, which can overcame the problem of premature convergence in traditional genetic algorithms and ensured an convergence of the algorithms. The method satisfies the principle of the least condition, the precision of calculating result is very high and can find .the global optimal solution. An actual calculated example showed that this method is simple and clear and it has features of high precision and fast convergent speed as well as using computer easily and popularizing application easily.

一种基于遗传算法的红外图像识别方法

本文提出了一种基于遗传算法的红外图像识别方法。首先对成像质量差的红外图像利用小波滤波器 (包括实和虚两部分 )有效地提取特征 ;然后运用遗传算法进行特征融合 ;最后是计算机仿真实验 。

应用遗传算法实现精馏分离序列优化综合

阐述了采用遗传算法求解具有组合爆炸特征的精馏分离序列综合问题。首先在数据结构上将精馏分离序列抽象为二叉树结构编码 ,然后应用图论方法建立起有效的交叉和变异算子 ,最后对 10组分精馏分离序列综合问题实例进行求解。结果表明 ,遗传算法对最优解命中率达 80 % ,平均空间搜索率仅为 0 0 318。因此遗传算法能够成功解算大规模精馏分离序列优化综合问题。

遗传算法求解非线性方程组的应用研究

针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟牛顿迭代法对精英个体进行局部强搜索,克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点,使得算法具有较高的收敛速度和求解精度。选择了几个典型非线性方程组,从收敛可靠性、计算成本和适用性等指标分析对不同算法进行了比较。计算结果表明所设计的混合算法有着可靠的收敛性和较高的收敛速度与精度。

基于神经网络和遗传算法的事例最近邻法检索模型

提出了基于自适应共振神经网络ART1模型进行事例的智能层次聚类和基于遗传算法 (GA)进行事例特征权值优化的解决方案。经过ART1网络的层次聚类形成事例库的层次智能存储组织 ,可有效缩小事例的搜索空间 ,提高检索效率。基于GA对特征权值优化可提高检索质量 ,防止检索出的相似度系数最大的事例并非最佳事例 ,即K NN收敛不到最佳解。因此所提方法的运用可有效提高CBR系统整体的检索效率与质量 。

基于多种群遗传算法的永磁涡流驱动器的多目标优化设计

为了优化永磁涡流驱动器的几个关键结构参数,研究了基于多种群遗传算法的多目标优化算法。首先,在磁场分析模型的基础上,推导出关键结构参数的解析表达式。以永磁体厚度、极弧系数和铜盘厚度为变量,以输出转矩、转动惯量和驱动器体积为优化目标,提出了基于熵值权重的永磁驱动器多目标优化函数,然后应用多种群遗传算法对永磁涡流驱动器进行优化。通过三维有限元仿真和实验验证了优化结果的准确性和可行性。最后,将计算结果与其他两种优化方法得到的结果进行了对比。结果表明,相比其他优化算法,该基于解析模型的多种群遗传算法在结构参数优化设计中有更好的计算效果。

应用人工神经网与遗传算法进行短期负荷预测

针对ＢＰ网络的缺陷，提出了基于拟牛顿法的自适应算法和改进的遗传算法，以提高神经网的学习效率，克服ＢＰ网络的局部收敛性的缺点，形成一种新的神经网与遗传算法相结合的短期负荷预测模型。

基于广义可靠性的随机模糊杆系结构优化设计

研究了随机参数杆系结构的广义可靠性优化设计问题。导出了随机荷载作用下以模糊许用值为条件的结构广义可靠度计算公式;建立了以杆截面为设计变量、结构重量均值为目标函数、结构模糊位移和单元模糊强度广义可靠度为约束条件的优化数学模型;通过引入罚函数,将原广义可靠性约束优化问题转化为无约束优化问题,利用遗传算法求解。设计结果表明:文中提出的模型和计算公式是可行有效的。

兼顾经济和环保效益的机组组合

在节能减排背景下,提出了同时兼顾经济和环保效益的多目标机组组合模型,基于拉格朗日松弛法的思想,将该问题分解为单机子问题,在子问题中利用并列选择遗传算法对经济和环保效益进行双目标优化。分别以发电费用最小、排放最小和综合最小为目标建立模型,对6机30节点算例进行了计算和比较,验证了算法和模型的有效性,实现了综合考虑经济和环保因素的机组组合问题的求解。

基于最小一乘和遗传算法的红外弱小目标检测

在随机误差不服从正态分布的问题中,最小一乘估计的统计性能优于最小二乘估计;另外,最小一乘估计的稳健性更强。因此提出了基于最小一乘估计和遗传算法进行背景预测的红外弱小目标检测方法。首先,建立最小一乘准则背景预测模型,应用遗传算法求解最小一乘估计的最优值并进行背景预测;然后,由实际图像和预测图像相减得到残差图像,并采用二维指数熵图像阈值选取方法对残差图像进行分割。针对实际红外图像序列的实验结果表明:所提出的方法对弱小目标具有更高的检测概率和更好的检测结果,优于基于最小二乘背景预测的检测方法。

甘肃平凉地区地震活动特征及其发震机理研究

针对2001年以来甘肃省平凉地区中小地震活动增强现象比较突出问题,通过遗传算法重新定位地震深度,利用矩张量反演方法反演震源机制解,并根据平凉地区地震时空分布特征、震相特征以及区域地质构造环境,认为平凉地区地震主要为煤矿诱发地震,可能发震机理为煤体压缩、顶底板拉伸、断层矿震等。

物流服务供应商选择的双层规划模型及云遗传算法

在物流服务供应链体系下,针对功能型物流服务供应商的选择问题,提出了使用双层规划模型分析方法。上层规划以集成物流服务供应商的外包业务成本最低为目标,下层规划以客户服务满意度最大为目标。其中,在下层规划中提出客户服务满意度指数模型,并借助熵权法对模型中的各外显指标进行赋权,进而得出客户服务满意度指数。最后,结合模型特点设计了云自适应遗传算法,并借助算例验证了模型和算法的有效性。

基于多Agent供应链协同的自适应协商方法

在供应链协同过程中常出现价格、数量、交货时间等冲突,若不及时消解会影响供应链的整体利益。为有效化解供应链协同冲突,弥补传统协商缺点,提出一种基于多Agent的自适应协商方法。该方法以二级供应链,即制造商和供应商的订货为研究对象,使用多Agent供应链协同作为约束条件,采用案例推理为主要协商算法,引入灰色关联度到案例集与目标案例相似度中,将遗传算法应用于相似案例议题权重的优化中。通过算例验证该方法可简化案例相似度的计算,提高解决冲突的效率,并加强自适应性,为消解冲突提供最优决策。

可靠性优化问题中遗传算法适应值函数的建立

应用遗传算法进行优化,约束的处理成为建立适应值函数和算法进行的关键。可靠性优化是以系统可靠性指标作为优化问题的约束条件。首先结合外罚函数法建立数学模型,处理约束的惩罚因子时根据种群情况自适应取值,构造适应值函数的映射公式。随后采用拉格朗日乘子法建立了新的约束与目标函数向适应值函数的映射公式,该公式可以避免因罚函数病态所导致的搜索终止,收敛更加快速,使遗传算法得以成功应用于可靠性优化问题中。分析计算结果表明乘子法具有更好地收敛效果,两个公式构造合理。

铅锌烧结过程透气性状态及热状态优化控制

本文针对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的复杂铅锌密闭鼓风烧结过程 ,采用神经网络模型实现了透气性状态和烧穿点位置预测 ,集成惩罚函数法、基于聚类点的并行变步长网格法和最优保存简单遗传算法 (OMSGA)进行状态整体优化 .算法具有全局收敛性和工业有效性 ,解决了复杂铅锌烧结过程实时智能优化控制问题 。

扇区波束赋形基站天线分析与综合

本文分析了几种复杂结构基站天线 ,并使用遗传算法进行了方向图综合设计。对天线结构采用线栅网格近似 ,用矩量法分析。并针对方向图参数要求 ,采用遗传算法对天线方向图进行了综合。在优化过程中对方向图参数构造了综合目标函数 ,保证了增益、满足了扇区波束宽度 ,并控制了后瓣。此方法可用于同种类不同振子排列形式的天线。

基于CBR的建筑施工塔吊事故预警模型研究

随着建筑业的蓬勃发展,建筑施工塔吊得到了广泛使用,但其安全事故也频频发生。为了有效预警塔吊安全事故,利用案例推理方法,通过收集和整理2019-2021年全国塔吊事故调查报告构建塔吊事故案例库,并结合遗传算法和最近邻算法进行案例检索,找到与目标情景相似的情景,根据相似度的大小决定是否进行案例重用或者案例修改。将该预警模型应用到实际案例,验证该模型的准确性和可行性,研究结果表明该模型可实现建筑施工塔吊全生命周期、全类型的安全管理。