Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.

参数优化的IZOA-SVM机械设备故障诊断方法

在复杂的工作环境中,机械设备振动信号的复杂性常常会导致机械设备故障诊断的准确性不高,为解决设备运行中因信号复杂性引发的故障诊断难题,提出了一种参数优化的斑马优化算法优化支持向量机(IZOA-SVM)的故障诊断方法。首先,引入了柯西变异和反向学习的改进策略到斑马优化算法(ZOA)中,提出了改进的斑马优化算法(IZOA),旨在改善原有斑马优化算法在迭代后期容易陷入局部极值等问题,从而有效增强了其全局搜索能力;其次,利用IZOA优化支持向量机(SVM)的核参数g和惩罚参数c以寻找SVM最优参数组合[c,g],并构建了IZOA-SVM模型;然后,计算了样本的13个时域特征以构成特征向量,并将特征向量分别输入到IZOA-SVM模型、斑马优化算法优化支持向量机(ZOA-SVM)模型、粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)模型、遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)模型和支持向量机模型,进行了故障分类;最后,通过旋转机械振动及故障模拟试验验证了该方法的有效性。研究结果表明:IZOA-SVM模型在分类准确率方面得到了明显的提高,达到了98.33%;该模型能够精准而稳定地识别故障类型,提高故障识别的准确性,在准确率方面相较于其他对比方法表现出更为显著的优势。因此,该方法在全局搜索和故障分类准确性方面都取得了明显的改进,为复杂环境下的故障诊断提供了可参考的解决方案。

采煤机滚筒工作性能优化研究

在实际生产中,截割破碎过程是多作用耦合的结果,离散元法(DEM)与多体动力学(MBD)双向耦合技术可实现煤机设备与煤壁的信息交互,符合实际生产情况,具有较大的优越性。为提高采煤机滚筒的工作性能,基于DEM−MBD双向耦合机理,结合力学性能试验和模拟试验得到实际工况参数,采用仿真软件EDEM和RecurDyn建立了采煤机滚筒截割煤壁的双向耦合模型,对仿真过程中滚筒所受的转矩和截割力进行分析,证明耦合效果和截割效果较好。设计了单因素试验和正交试验,分析了滚筒运行参数对工作性能的影响规律,并利用SPSS软件得到滚筒转速、截割深度、牵引速度对截割比能耗、装煤率、载荷波动系数的影响程度,通过现场试验验证了模型的可行性。构建了以滚筒转速、截割深度、牵引速度为决策变量,以截割比能耗、装煤率和载荷波动系数为目标的多目标优化模型,利用改进多目标灰狼(MOGWO)算法和优劣解距离法(TOPSIS)对模型进行求解,得出当滚筒转速为31.12 r/min、截割深度为639.4 mm、牵引速度为5.58 m/min时,采煤机滚筒的工作性能最优,此时截割比能耗为0.4677 kW·h/^(3),装煤率为43.01%,载荷波动系数为0.3278。

基于注意力机制的IWOA-BiGRU超短期风电功率预测

超短期风电功率预测对电力系统调度及大规模风电并网具有重要作用。为得到准确可靠的风电功率预测结果,针对风电功率数据非线性和时序性的特点,提出一种基于IWOA-AT-BiGRU的超短期风电功率预测方法。首先,提出改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)来优化风电功率预测模型的超参数,加速模型收敛,提高预测准确度;然后,在BiGRU中加入注意力机制(AT),AT用来加强重要信息对风功率的影响,BiGRU同时考虑数据的正反向信息,充分挖掘数据的时序特征;最后,通过某风电场实测数据进行实验,结果表明提出的方法预测准确度均高于其他对比模型,具有良好的预测性能。

鲸鱼优化算法研究与应用进展

鲸鱼优化算法WOA是一种根据概率收敛的新型群体智能优化算法,具有原理简单易实现、参数量少易设置和全局与局部开发分别控制易平衡等特点。系统地分析WOA的基本原理和算法性能影响因素,重点论述现有的算法改进策略和算法混合策略的优点及局限性,并阐述了WOA在支持向量机、人工神经网络、组合优化和复杂函数优化等方面的应用与发展。最后,结合WOA的特点及其应用成果,对WOA的发展方向进行了展望。

基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法

电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况,提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法,在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌.模型使用自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集进行训练,用DIOU损失函数代替GIOU损失函数,DIOU_NMS代替加权NMS,增强模型对密集骑行场景的识别能力.在Backone部位与预测中小目标的Neck部位加入ECA注意力机制,使得模型对中小目标的识别率有所提高;用K-means算法对锚框尺寸重新进行聚类.最后,改进Mosaic数据增强方式.实验结果表明:改进的YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测模型的mAP为92.7%,较原YOLOv5m模型提高2.15个百分点,较YOLOv4-tiny、Faster RCNN模型分别提高5.7个百分点与6.9个百分点.改进后的YOLOv5m模型能有效提高对头盔与车牌的识别率.

基于改进类电磁机制算法的UPFC多目标优化配置

统一潮流控制器(UPFC)能在不改变线路拓扑结构的条件下有效地改善电力系统潮流,从而提高输电能力与电压稳定性。针对系统可用输电能力、电压偏差和L指标等目标,建立了UPFC的多目标优化配置模型,采用结合差分进化算法(DE)的改进差分类电磁机制算法(DEEM)对所建模型进行求解,通过对算法中粒子的带电量、合力计算方式进行改进,同时添加自适应因子,进一步平衡算法的全局搜索与局部搜索能力。配置后的结果表明UPFC对增强系统输电能力、电压质量及电压稳定性的性能均有提高,且改进算法寻优效率的提升也得到了验证。

基于YOLOv8的无人机图像目标检测算法

在无人机(UAV)目标检测任务中,存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题,提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。首先,针对无人机拍摄目标普遍为小目标的应用场景,减少算法骨干网络(Backbone)层数,增大待检测特征图尺寸,使得网络模型更专注于微小目标;其次,针对数据集普遍存在一定数量低质量示例影响训练效果的问题,引入Wise-Io U损失函数,增强数据集训练效果;再次,通过引入上下文增强模块,获得小目标在不同感受野下的特征信息,改善算法在复杂环境下对小目标的定位和分类效果;最后,设计空间-通道滤波模块,增强卷积过程中目标的特征信息,滤除无用的干扰信息,改善卷积过程中部分微小目标特征信息被淹没、丢失的现象。在Vis Drone2019数据集上的实验结果表明,该算法的平均检测精度(m AP@0.5)达到45.4%,相较于原始YOLOv8s算法提高7.3个百分点,参数量减少26.13%。在相同实验条件下,相比其他常见小目标检测算法,检测精度和检测速度也有一定提升。

基于改进卷积神经网络的小目标检测算法

对于在检测时存在小尺度检测目标漏检、不精确等问题,提出一种改进的YOLO v4算法模型(F-YOLO v4)。利用改进的K均值聚类算法对数据集进行聚类,使得锚点框的大小更适用于目标检测;采用深度卷积和逐点卷积相结合的方法对通道内和通道间的卷积进行分离,从而改善了原有的残差块;采用通道注意力机制对骨干网络进行改进的同时在PANet网络中添加RFB模块,增强特征提取能力,从而提高了对小目标的检测效果。实验结果表明,F-YOLO v4算法在KITTI数据集上平均精度均值达到了93.67%,与原算法对比提高了1.52百分点,并且比较目前其他主流网络有着较高的精确度。

基于改进YOLOv7的金属表面小缺陷检测研究

传统的金属表面缺陷检测是通过人工目测完成的,由于人工目测方法存在效率低下、漏检率高、劳动强度大等缺点,难以满足金属表面缺陷检测的效率和精度要求。针对工业生产过程中金属表面的小缺陷人工检测效率低等问题,提出了一种基于改进的YOLOv7算法的金属表面小缺陷检测方法。首先,建立了包含5种金属表面小缺陷的数据集;然后,设计了扩散卷积,利用步长改变了卷积核中特征点的间距,扩大了卷积层的感受野;设计了方向注意力模块,通过分割输入特征图,在水平方向和垂直方向上进行了特征提取,在通道维度上引入了注意力机制,根据通道的权重,完成了对输出通道数目的重新调整,增强了YOLOv7对小缺陷的位置感知;最后,研究了不同算法在金属表面小缺陷数据集上的目标检测结果,设计了消融实验,对改进策略进行了性能分析。研究结果表明:在相同训练策略下,与传统的YOLOv7算法模型相比,改进后的YOLOv7算法对小缺陷的检测效率为91 fps,平均检测精度为88.0%,较原模型提高了3.6%。在实际生产中可以采用该方法精确检测复杂背景下的金属表面小缺陷。

基于改进单阶段目标检测算法的换流站电气设备目标检测

针对换流站多种电气设备检测时背景复杂干扰性强而又需要快速准确检测出故障的实际情况,提出基于改进YOLOv5(You Only Look Once)的检测方法。首先,为提高算法的准确性和收敛速度,通过K-means聚类算法对YOLOv5模型中的锚框预设进行改进,在数据集预处理阶段得到更适用于换流站电气设备的锚框,使其更加契合换流站电力设备数据集;然后,为提高算法检测过程的识别速度,在特征提取网络添加注意力机制模块,筛选出重要的特征信息。将改进后的算法网络识别效果与YOLOv5中的原始算法网络检测结果进行对比分析。结果表明,检测平均识别精度均值由71.16%提高至92.51%,检测速度由21帧/s提升至31帧/s;同时与R-CNN(Regions with convolutional neural networks)等算法相比,检测精度与速度都有较大提升。添加可解释性分析,将识别结果通过热力图的形式显示,可以更好地应对算法的潜在风险。

融合注意力机制与SAC算法的虚拟电厂多能流低碳调度

虚拟电厂(virtual power plant,VPP)作为多能流互联的综合能源网络,已成为中国加速实现双碳目标的重要角色。但VPP内部资源协同低碳调度面临多能流的耦合程度紧密、传统碳交易模型参数主观性强、含高维动态参数的优化目标在线求解困难等问题。针对这些问题,文中提出一种融合注意力机制(attention mechanism,AM)与柔性动作评价(soft actor-critic,SAC)算法的VPP多能流低碳调度方法。首先,根据VPP的随机碳流特性,面向动态参数建立基于贝叶斯优化的改进阶梯型碳交易机制。接着,以经济效益和碳排放量为目标函数构建含氢VPP多能流解耦模型。然后,考虑到该模型具有高维非线性与权重参数实时更新的特征,利用融合AM的改进SAC深度强化学习算法在连续动作空间对模型进行求解。最后,对多能流调度结果进行仿真分析和对比实验,验证了文中方法的可行性及其相较于原SAC算法较高的决策准确性。

基于联盟区块链的高校数据平台安全共享研究

为打破数据孤岛,确保学校各部门之间高校数据共享时不被非法访问,提出一种基于联盟区块链的高校数据平台安全共享方法。在分析联盟区块链模式下高校数据平台共享的技术架构后,设计一种基于联盟区块链智能合约的高校数据平台安全共享机制,此机制使用基于改进RSA加密算法的数据安全共享方法为数据发布方提供数据加密服务,为数据需求方提供数据解密服务。双方的数据共享交易主要由联盟区块链智能合约完成,智能合约按照高校数据共享的加解密信息授权结果、共享约束条件,在无第三方干预的情况下进行数据共享交易。经测试,使用所提方法进行业务数据共享时,提升了数据传输速率,且业务数据非法提取次数为0。

基于改进SSA优化SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对支持向量机分类模型在滚动轴承故障诊断中准确率较低的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用小波变换对滚动轴承信号进行去噪处理,将去噪后的信号进行小波包分解以提取对应故障特征;其次,引入改进樽海鞘觅食机制对麻雀搜索算法进行优化,防止算法向原点收敛,并加入自适应莱维飞行策略和精英反向系数,增强算法跳出局部最优的能力;最后,采用改进后的麻雀算法优化支持向量机参数,构建改进SSA优化SVM的故障诊断模型,提高故障分类效果。应用美国西储大学提供的轴承数据集进行仿真实验,实验结果表明,所提方法的故障诊断效果好于PSO-SVM、GWO-SVM、SSA-SVM、tSSA-SVM等常规模型,能有效提取滚动轴承故障特征,具有较高的故障诊断精度。

基于改进U-Net多特征融合的血管分割

由于血管结构分布不均,粗细程度不一致,血管边界对比度较差等一些问题导致图像分割效果不佳,无法满足实际临床辅助的需求。为了解决细小血管在分割时出现断裂,小血管和低对比度血管分割效果差问题,本文在U-Net基础上,首先,在下采样过程中加入CA模块;其次,针对原模型对特征融合不充分的问题,在模型中引入Res2NetBlock模块;最后,在模型底层加入级联空洞卷积模块,来增强模型的感受野,使网络具有更多的空间尺度的信息,且能够加强上下文特征感知能力,使分割任务有着更好的性能。通过在DRIVE、CHASEDB1及自制Dataset100数据集上实验显示,准确率分别为96.90%,97.83%和94.24%;AUC分别为98.84%,98.98%,97.41%。与U-Net等主流方法进行对比实验表明,灵敏度、准确率等指标均有所提升,表明了本文的血管分割方法具备捕获复杂特征的能力,具有更高的优越性。

基于改进NSGA-Ⅱ算法的RV减速器参数多目标优化研究

旋转矢量(RV)减速器是工业机器人核心部件,对于机器人的性能起到关键作用。针对提升RV减速器综合性能的问题,从优化传动压力角的相关参数出发,对其结构参数(摆线轮齿数、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度等)的多目标优化设计进行了研究。首先,研究了摆线轮平均压力角、传动效率和传动机构体积三者的相关参数之间的关系;然后,以此为优化目标,在摆线轮标准齿廓方程的基础上建立了多目标优化数学模型(该模型采用了基于非支配占优排序遗传学算法(NSGA-Ⅱ)改进了交叉算子系数生成的改进NSGA-Ⅱ算法);通过模型求解得到了帕累托最优解集,根据模糊集合理论的相关方法选取了最优解;最后,以某公司220-BX型RV减速器为例,进行了优化设计,建立了3D模型后进行了有限元分析,并加工出实验样机,进行了传动效率对比实验。实验结果表明:摆线轮平均压力角减小了7.19%,体积减小了11.1%,传动效率提高了4.9%。研究结果表明:该模型交互性强,能提高设计效率并节省设计开销,可为实际RV减速器工程优化设计提供参考。

基于策略池-扩张机制的改进遗传算法求解旅行商问题

针对传统遗传算法(GA)在求解旅行商问题(TSP)时,因种群多样性丢失、局部搜索能力减弱导致算法寻优效率低、易早熟等问题,提出了一种基于策略池-扩张机制的改进遗传算法(SPEM-IGA)。根据不同目的设计了两组策略池,为增强解的搜索深度,构造由2-opt、启发式插入、贪婪算子组成的局部搜索策略池;为扩大解的搜索范围,再将近邻插入、翻转、片段交换、循环左移算子组成全局搜索策略池。根据种群多样性水平,设计了基于策略池的随机选择机制,并使种群动态扩张,能有效改善种群的多样性,平衡算法的全局与局部搜索能力。通过精英优选保留种群中的优质个体,以加快算法收敛速度。仿真实验表明,与现有文献相比,基于策略池-扩张机制的改进遗传算法具有更好的求解精度和稳定性。

基于改进YOLOv5s的建筑护栏目标检测

目前,建筑场所上仍存在因建筑护栏缺失或建筑护栏安全性降低而导致的建筑工人高空坠亡事件。针对该问题,提出一种基于改进YOLOv5s的建筑护栏检测算法。首先,针对建筑护栏普遍存在的安全隐患,收集影响护栏安全性较大的情况的图像,例如:建筑护栏栏板的存在图像、建筑护栏栏板的缺失图像、护栏网图像、护栏栏板衔接错位图像和护栏栏板衔接正确图像等,并且制作成训练数据集。为提升YOLOv5s在复杂环境下多目标检测任务和区分任务结果的准确率,将新型的Biformer注意力机制与SE注意力机制相结合,嵌入到原模型的特征提取网络中,并利用CBAMC3取代原特征提取网络的C3模块。最后,使用CLAHE算法较大程度地解决部分图像亮度偏暗,影响检测精度的问题。实验结果表明,所提检测算法的mAP50值和召回率分别达到了79.6%和83%,相比于原YOLOv5s算法分别提高了3.7%和6.8%。

基于特征构造和改进PSO算法的分布式光伏功率预测

分布式光伏由于其历史数据缺乏,光伏出力的预测精度不高,提出改进粒子群优化算法(PSO)+长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制结合的神经网络模型。构造基于聚类算法的特征工程扩充数据集;给出局部最优判据改进粒子群算法并应用于模型的超参数优化,提升模型泛化性;采用注意力机制与LSTM相结合的架构进行短期功率预测。在澳大利亚公开数据集上的实验表明,新的特征工程与光伏出力具有相关性,预测精度相比传统LSTM模型精度提高17.4%,且改进PSO算法相比标准算法收敛性更好。

基于改进遗传算法的架廊机主梁结构优化

为了在保证架廊机强度、刚度和侧向屈曲稳定性等基础上,减小架廊机的自身质量,文中基于改进遗传算法对架廊机主梁结构进行了优化设计与力学性能分析。通过对架廊机主梁载荷工况分析,在ABAQUS软件平台上建立了主梁有限元模型,对优化前主梁的强度和刚度进行了分析。在此基础上,以单节段主梁为研究对象,采用基于精英策略的改进遗传算法建立了主梁结构优化模型,通过MATLAB软件求解获得了优化后的主梁横截面几何参数。最后,建立了优化后主梁的有限元模型并进行受力分析。结果表明:通过结构优化设计实现了主梁自身质量减小11.5%,同时保证了主梁的强度和刚度等性能,满足架廊机的设计要求。