课程文献中心 更多>>

关键词： 多仓库车辆路径问题   梯形模糊时间窗   改进蚁群算法   电商物流  

摘要： 本文针对带有时间窗约束的多仓库开放型车辆路径问题,提出了一种梯形模糊数方法对时间窗进行模糊化处理。在用户满意度函数和时间惩罚成本函数的基础上,建立了更加贴近实际场景的优化模型。为降低电商物流成本,本文假设系统允许存在一个或多个虚拟配送中心,并设计了一种改进的蚁群优化算法以求解系统的最小成本问题。通过在不同规模的实验数据集上进行测试,结果表明该算法在总成本方面具有显著优势:相较于基本蚁群算法降低了10%,相较于随机生成方法降低了29%。因此,本文所提出的数学模型具有合理性和有效性,特别适用于多中心、多需求点和开放型系统背景下的电商物流成本优化场景。In this paper, a trapezoidal fuzzy number method is proposed to blur the time window for multi-warehouse open vehicle routing problem with time window constraint. On the basis of user satisfaction function and time penalty cost function, an optimization model which is closer to the actual scenario is established. In order to reduce the cost of e-commerce logistics, this paper assumes that the system allows one or more virtual distribution centers, and designs an improved ant colony optimization algorithm to solve the minimum cost problem of the system. When tested on experimental datasets of different sizes, the results show that the algorithm has a significant advantage in terms of total cost: 10% lower than the basic ant colony algorithm and 29% lower than the random generation method. Therefore, the mathematical model proposed in this paper is reasonable and effective, especially applicable to the scenario of e-commerce logistics cost optimization under the background of multi-center, multi-demand point and open system.

关键词： 光伏发电   遗传算法   蚁群算法   BP神经网络   参数优化   功率预测  

摘要： 提出一种基于混合遗传蚁群算法(GA-ACO)改进BP神经网络的预测模型.通过皮尔逊相关系数公式求出与光伏发电输出功率相关性强的气象特征作为训练模型的输入,减少无关气象特征量对光伏输出功率的预测影响.运用遗传算法(GA)产生寻找最优参数问题的信息素分布,蚁群算法(ACO)在有初始信息素分布的条件下输出最优权阈值,让BP神经网络二次训练,输出预测值.分析结果表明,以晴天为例,GA-ACO-BP神经网络模型比传统BP神经网络模型、ACO-BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型的预测结果相对误差分别减少了9.47%、4.83%和3.27个百分点,因此GA-ACO-BP神经网络模型用于光伏发电功率预测时具有更好的预测精度.

关键词： 节点分类   高阶结构   结构相似性   网络表示   图神经网络  

摘要： 节点的局部邻域内通常存在具有特定局部连接模式且频繁出现的高阶组结构,这些组结构可以更准确地刻画节点拓扑特征,有助于理解网络的结构特征及节点间的交互模式。基于此,利用节点局部邻域内的高阶组结构特征计算节点间的结构相似性,并提出了一种融合高阶组结构信息的节点分类算法NHGS(Node Classification Algorithm Fusing High-order Group Structure Information)。该算法将k元组内形成的不同构的导出子图作为其初始组标签,利用Weisfeiler-Lehman(WL)算法迭代地聚合其邻域k元组的标签信息以更新k元组标签;节点在不同k元组标签中的出现次数构成了节点的特征向量,利用节点间特征向量的相似性表示节点间的结构相似性;结合节点的属性信息,并通过自编码器神经网络得到节点嵌入,进而对网络中的节点进行分类。NHGS将节点局部邻域内的k元节点组结构信息与节点的属性信息相结合,得到了包含高阶结构信息的节点表示。在真实属性网络上的实验表明,所提方法能有效计算出节点间的结构相似性,提升了节点分类任务的性能。

关键词： 自适应模糊推理   双微机   水轮机   稳定性调速   水流数据采集   萤火虫算法  

摘要： 为了提高水轮机在运行环境中的调速稳定性,提出了基于自适应模糊推理算法的双微机水轮机稳定性调速方法。通过采集水轮机运行过程中的相关数据,构建水轮机的力矩动态方程、流量动态方程;通过模糊推理输出水轮机运行状态参数,利用萤火虫算法对构建的自适应模糊推理模型进行优化;将优化的参数值与设定的水轮机参数阈值进行比较,并将结果反馈至双微机调速器中,实现对水轮机进行稳定性调速。通过实验验证,该方法应用后,水电站的日发电量在汛期和非汛期分别提升了7.5%和13.16%,能够使水轮机在运行过程中维持相对稳定的转速,波动较小。该方法在不同水流状态下,最大减少耗时分别为74.19%和72.57%,耗时较短。

关键词： YOLOv8   电梯轿厢   禁入目标检测   可变形注意力   SIou函数  

摘要： 电梯轿厢内禁入目标入户易造成火灾风险。针对电梯轿厢视频监控下,现有视觉检测方法存在禁入目标误检和漏检的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的电梯轿厢禁入目标检测算法。首先在数据预处理阶段对禁入目标检测数据集进行数据增强,然后对模型引入可变形注意力模块,最后将原始YOLOv8的损失函数替换为SIou函数。实验结果表明,相比于YOLOv8基准模型,本文方法的评价指标值具有明显提升,表明该方法能够有效检测电梯轿厢禁入目标。

关键词： 分布式电源   动态无功优化   Pareto解集   多目标鲸鱼算法  

摘要： 随着光伏、风电等分布式电源大量接入电力系统,对电网的安全性与经济性提出了新的挑战.为了适应风光出力的不确定性,考虑其接入位置对电网的影响,搭建了含风光的配电网动态无功优化模型.采用多目标鲸鱼算法对模型进行求解,将网损、电压偏差进行归一化,选择了其欧氏距离最小的解作为Pareto最优解集的折中解.最后,通过IEEE标准33节点算例进行仿真分析,结果验证了分布式电源的并入能够有效减少系统网损、电压偏差,与其他传统多目标算法相比,所提的算法能够获得分布更均匀、收敛精度更高的Pareto解集.

关键词： ROS机器人   路径规划   跳点搜索   动态邻居点   路径安全性  

摘要： 针对基于栅格地图的路径规划算法大多存在路径规划时间长、转折点数量多、路径安全性差的问题,提出一种改进的跳点搜索方法。该算法主要有以下两点改进:①提出了新的邻居点选取策略,可以根据当前搜索方向和当前节点与终点方向动态选取有效邻居点;②改进了跳点选取机制,由于障碍物周围必然存在跳点,因此利用当前搜索方向和障碍物所在方向,将障碍物的顶点处作为新的跳点。为了验证改进跳点搜索算法的有效性,通过仿真实验将改进算法与跳点搜索算法分别在简单环境和复杂环境下作对比。结果表明,改进算法在扩展节点数量上平均减少了43.4%,运行时间平均减少了19.15%,转折点数量减少了42.44%,路径长度减少了2.12%。为了进一步验证路径安全性,在ROS机器人上进行实验,结果表明,将改进的跳点搜索算法应用于ROS机器人,机器人安全性良好。

关键词： A*算法   人工势场法   转弯代价   避障  

摘要： 针对传统A*算法在路径规划中存在的转折点多、路径与障碍物距离过近、搜索效率低等问题,文章提出了一种基于改进A*算法的无人驾驶叉车仓储路径规划方法。通过引入启发式函数动态权重因子和转弯代价,并融合人工势场法,减少了路径中的转弯次数,并能与障碍物保持安全距离。仿真试验结果表明,该算法对于仓储环境下无人驾驶叉车路径规划的效率和安全性有显著提升。

关键词： 人工智能   政务服务   工具属性   不可预测性   辨别能力   治理能力现代化   治理体系现代化   技术创新  

摘要： 根据分析结果,GAI的积极影响主要表现在反映治理体系现代化的政府内部行政组织、反映治理能力现代化的政务服务两个维度。一是要强调工具属性。由于GAI的潜在价值及风险都还未得到完全准确的评估,政策制度过于保守可能会阻碍技术创新的步伐,因此对政府提出了包容对待的要求。但由于人工智能必须基于学习过的数据或数据规律输出内容,存在输出的不可预测性、随机性,且人工智能本质上只是一个表达的工具,并没有对错意识和辨别能力,并不掌握答案背后的知识体系以及生成答案的深层逻辑。二是要降低权威性。

关键词： 线缆自动布线   碰撞检测   布线路径优化   粒子群算法   复杂机电产品  

摘要： 针对复杂机电产品线缆布局中布线路径设计耗时、耗力的问题,提出了基于多重规则粒子群算法的复杂机电产品线缆自动布线方法。首先分析了线缆布线环境,将布线路径抽象为点序列,完成线缆布线空间的定义。通过位姿变换,解决布线路径和零件之间干涉检测难的问题;为充分利用布线空间,将粒子的多重规则引入粒子群算法中;利用粒子个数、多尺度碰撞检测、相邻路径点置换方法和四阶准均匀B样条曲线法4种粒子规则,解决布线环境复杂而无法获得最优解的问题,提高了算法的搜索能力、求解速度以及线缆的布线质量。通过仿真分析,与其他算法进行对比证明了算法的优越性。实例证明,该方法可以在进行布线路径布局时高效地对可行路径进行搜索,生成的布线路径与三维空间内零部件不发生干涉,路径光顺无突变点,为复杂机电产品线缆自动布局提供了一种新思路。