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关键词： 遗传算法   既有建筑   成本控制   模型分析  

摘要： 为了解决既有建筑改造中的成本控制优化问题,本文以北京市朝阳区某办公建筑改造项目为例,分析了既有建筑成本控制的理论基础和关键影响因素,提出了基于遗传算法的多目标优化成本控制模型。研究结果表明:构建的模型在实际应用中具有良好的适应性,改造后建筑综合节能率达到45.8%,与模型预测值46.8%的偏差仅1个百分点;项目实际投资回收期为5年,接近模型预测值4.8年;室内环境质量明显改善,员工满意度达到91分,验证了该模型在既有建筑改造优化方面具有重要的实用价值。

关键词： 农机调度   协同优化   遗传算法   任务分配   农机服务   资源优化配置  

摘要： 农机作业作为一种涉及广泛、技术性强的农业生产活动,具有任务重、对象复杂、环境差和时效性强等特点。然而,当前农机作业面临调度水平差、资源配置不合理以及作业效率低等问题,为提高农机作业的效率和服务水平,在综合考虑运输时间、最优路径、综合成本、等待时间惩罚以及迟到时间惩罚的基础上,结合农机作业实际调度特点,建立多变量因子约束下的农机调度模型。通过引入运输时间、最优路径、综合成本、等待时间惩罚、迟到时间惩罚等多个约束条件,经相关实际算例验证该模型及算法的有效性和可行性。结果表明,基于遗传算法进行任务序列优化,可以有效降低调度成本,优化最优路径,提高农机作业效率和农机社会化服务水平。同时,算法的运行时间小于1 s,确保在各种复杂情况下,农机调度能够达到最优状态,满足农机作业的实时性和时效性要求。

关键词： 车辆配送   路径优化   进化算法   遗传算法  

摘要： 针对物流配送中存在客户分布散乱及电动车续航等问题,文章设计了一个电动物流车线路优化算法用于求解电动车辆路径问题(Electric Vehicle Routing Problem,EVRP)。根据电动物流车的问题建立了EVRPTW问题的模型,从最终的配送成本出发,获得在电量、载重量以及客户时间窗等约束下成本尽可能小的解。在ERVPTW的模型基础上使用遗传算法,随机生成初始种群,在交叉、变异等过程当中保证求得解的复杂度。以嘉兴物流路径规划为例,经实际验证,所设计的方法具备有效性。

关键词： 地下大空间   超宽带   完好性   保护级   高斯混合模型   超界模型   TOA定位   误差建模  

摘要： 【目的】超宽带测距误差分布表明,在存在显著重尾的情况下,高斯混合模型比简单的高斯概率包络更接近经验分布。通过传统的超界分布(Overbounding Distribution)模型获得的保护水平过于保守,会降低系统可用性。【方法】为提高系统可用性,提出了基于高斯混合模型(GMM)的超界框架来处理基于TOA(Time of Arrival)定位的超宽带测距误差样本。首先,结合EM算法获得测距误差的双组分GMM概率密度函数,并修正边界参数,使左右边界均满足双边超界条件,以构建双组分GMM形式的距离域双边超界模型。随后,基于GMM双边超界模型推导出计算位置域保护级(PL)的方法,对距离域的概率密度函数进行卷积以获得位置概率密度函数,求逆运算出PL。【结果】最后,开展实验验证应用GMM双边超界模型收紧PL的效果,采集3~93 m范围内的样本数据用于误差模型的构建,真实测试的性能评估表明,基于GMM双边超界模型比传统高斯双边超界模型计算所得的PL减小了20%以上。【结论】GMM双边超界模型能够以较小的计算成本收紧PL,增强系统可用性。

关键词： STM32单片机   快速傅里叶变换   无线通信   频域滤波   信号处理  

摘要： 快速傅里叶变换(FFT)算法作为频域分析关键技术,在无线通信信号处理中扮演核心角色。面对无线通信系统实时性要求与计算资源限制,STM32单片机平台通过硬件架构优势与算法优化,为FFT在无线通信中的应用提供了高效解决方案。STM32平台基于输入捕获功能与DMA传输机制实现的FFT算法,在频率测量、信号质量评估及智能频谱管理等领域展现出显著应用价值。实际应用表明,优化后的FFT算法在捕获复杂信号频谱特征、分离多频率成分及实现频域滤波方面具备突出性能。此外,针对累加法实现的IFFT反变换技术,为频域滤波与信号重构提供了高精度技术路径,拓展了STM32平台在无线通信领域的应用深度。

关键词： 机器人   路径规划   蚁群算法   自适应   信息素更新  

摘要： 针对传统蚁群算法在求解机器人路径规划过程中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等不足,提出了一种改进的多策略蚁群优化算法。首先,根据方向信息优化初始信息素分布,降低初始阶段的盲目性;其次,在启发式函数中加入权重系数以提升灵活性,并在信息素蒸发系数中融入正态分布函数,加快收敛速度和后期探索能力;再次,引入基于方向的信息素扩散策略,增强蚂蚁间信息交流的目的性。通过与传统蚁群算法对比,验证了各改进策略的有效性。结果表明,在相同环境下,所提算法较蚁群算法在求解最优路径时提高了20.2%。最后,将改进后的算法与其他两种算法在不同复杂度和规模的栅格环境下进行对比,验证了其综合性能。

关键词： 低温甲醇洗   主吸收塔   Aspen Plus   模拟   遗传算法  

摘要： 低温甲醇洗是一种很有前途的、高效的酸性气体去除净化工艺,但该工艺存在冷能耗高的特点。从工艺温度最低设备主吸收塔温度分布出发,通过Aspen Plus与Python联合仿真实现针对主吸收塔基于NSGA-Ⅲ遗传算法的参数优化。在综合考虑主吸收塔净化能力和能耗的情况下,针对主吸收塔塔板分布进行优化,尽可能地提高主吸收塔的净化能力,降低工艺能耗及成本。结果表明:当主吸收塔脱硫段、脱碳段(粗吸段、主吸段、精吸段)塔板分布方案为20-8-4-6时,主吸收塔冷公用工程用量降低了69.4 kg/h,成本降低了38.9美元/a;低温甲醇洗完整工艺的热公用工程能耗降低了10.76%、冷公用工程能耗降低了16.97%、总公用工程能耗降低了14%,投资成本下降了45600美元,设备成本下降了17100美元,安装成本下降了43300美元,证明该优化方法的可行性。

关键词： 深度学习   联合特征提取   人脸活体检测   AlexNet   LBP   DCT  

摘要： 生物特征识别技术越来越多地应用于身份认证,随之不断出现伪造合法用户信息的欺骗手段,人脸识别系统容易受到欺骗攻击,严重威胁了系统的安全性。为了提高生物特征识别系统的安全性,文中提出一种基于深度学习和联合特征提取的人脸活体检测及决策融合攻击类型检测算法。基于改进的AlexNet模型,有效降低了训练过程中的过拟合等问题,显著降低了模型训练时间;采取手工特征和深度学习相结合的模式判断非活体攻击类型,手工特征提取采取LBP结合多层DCT变换的联合特征提取,深度学习特征采取四层CNN网络的全局图像特征提取;在攻击类型判别上,提取待测样本的局部和全局特征进行初步判定,再通过决策融合将两个SVM分类器的输出结果以加权方式进行整合。算法在公开的CASIA数据集和NUAA数据集上进行验证,实验结果表明,融合不用的信息可以获得更高的准确率,降低了计算的复杂度,提高了算法的效率。

关键词： 冗余陀螺   支持度   自适应加权   权重分配  

摘要： 微机电系统(MEMS)陀螺阵列信息融合可以提高测量精度。为提升融合数据精度,提出了一种基于自适应加权的冗余陀螺数据融合算法。首先采用箱线图算法识别并剔除传感器数据中的异常值,然后通过静态数据分析获取固定权值,同时通过改进Jousselme证据距离计算传感器置信距离,构建支持度函数,得到测量权值。其次,通过优化权重分配实现最优的数据融合。最后用8个MEMS陀螺组成的阵列对所提算法进行验证。实验结果表明:在静态下,陀螺三轴的角度随机游走平均改善约3倍、角速率随机游走平均改善约3.7倍、零偏不稳定性平均改善约3倍;在以1σ标准差为指标的动态实验中,所提方法的数据融合误差比均值滤波平均降低约28.5%,有效提高了陀螺阵列数据融合精度。

关键词： 图像反射消除   颜色感知   双通道网络   特征融合   稀疏注意力  

摘要： 为了解决现有反射消除算法在处理复杂场景时导致的图像质量下降问题,本文提出了一种具有颜色感知的双通道反射消除算法.首先,设计了背景颜色生成器,以准确预测图像的背景颜色信息,为基础反射消除网络提供背景支持,生成初步的反射消除结果.接着,提出了双通道反射消除网络,对初步结果进行进一步的优化.此外,该算法在双通道反射消除网络中设计了稀疏Transformer模块、通道注意力模块以及特征融合模块,从而提升了反射消除的精度和效果.实验结果表明,该方法在RRID和Flash数据集上表现出色,能够有效去除反射光并显著提升图像的真实感.