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1.
为解决FMS中工件流-刀具流的调度优化问题,考虑刀具剩余寿命,以完成时间最短为优化目标,建立了工件流-刀具流综合调度模型,提出了改进和声-遗传算法,并对模型进行优化求解.设计了MSOS+TSOS编码方式和GS初始化方法,从而显著提高了算法的收敛性能和求解效率.算例结果表明,该模型能有效降低完工时间,并且算法的收敛速度和稳定性也得到了明显提高,大大降低了问题求解的迭代次数.  相似文献   
2.
汽车同步器是自动变速器的重要组成部分.对同步器的模拟优化能为同步器的设计生产提供重要的参考.为了获得一个较好的优化效果,提出了一种改进的遗传算法.通过对遗传算法选择过程的标准进行了改进,结合适应度函数与染色体之间差异,形成一种新的适应度函数.该函数同时考虑了选择压力和物种多样性.通过对函数中两个常量的调整,可以使算法在不同情况下可以有不同的偏重.引入两种典型测试函数的分别从高纬度变量和低纬度变量进行试验,分析改进算法中两个影响因子的作用.并与几类遗传算法进行比较,结果表明该改进的遗传算法能更快更稳定的找到较优的解.最后将改进选择策略结合自适应遗传算法对同步器进行优化,证明了该选择策略具有良好的鲁棒性和实效性.  相似文献   
3.
从宏观角度研究基于关键词的网络舆情热度有助于相关机构把握目标群体的整体舆情动态,从而实现精准施策,提升舆论引导水平.本文以新浪微博数据为例,采用因子分析方法 (Factor Analysis, FA),挖掘舆情热度内在影响因素,并通过改进Elman网络结构,利用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化初始参数来构建模型对网络舆情关键词热度进行分析预测.实验结果表明,所提出的方法相较于采用原始数据集和标准Elman网络的预测结果,具有更高的预测精度,可为相关研究提供决策支持.  相似文献   
4.
针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。  相似文献   
5.
为解决B-L水驱前缘理论中前缘推进位置的准确度有限问题,基于泊肃叶方程,通过联立油藏物质平衡方程,转化为地层压力与流管数的最小化问题,运用遗传算法寻优最小目标值,获取各注采方向的流管数,从而确定注采井间驱替面积.该模型量化了B-L方程中驱替面积参数取值,利用改进后的井间驱替面积计算公式,提高了连通的注采井之间水驱前缘推进位置的计算精度.计算结果更加符合油田实际生产,对类似油田的水驱开发效果评价,具有一定的借鉴和指导意义.  相似文献   
6.
针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径。首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型;然后,提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子,寻找最优路径以及扩大种群搜索范围;最后,采用三次B样条曲线对规划出的路径进行平滑,得到平滑的飞行路径,并且减少了算法的计算时间。实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提算法的代价值降低了68%,收敛迭代次数减少了67%;相较蚁群优化(ACO)算法,其代价值降低了55%,收敛迭代次数减少了58%。通过大量对比实验得出,当交叉率的值为(1/染色体长度)时,算法的收敛效果最好。在不同环境下进行算法性能测试,结果表明所提算法具有很好的环境适应性,适合于复杂环境下的路径规划。  相似文献   
7.
针对目前在变电站中应用广泛的巡检机器人,探讨了其巡检路径的问题,依据离散数学理论中的哈密顿回路方法和路径的常规规划算法,研究了一种变电站的巡检路径为矩形分布时的机器人巡检路径问题。针对不同巡检方式,分别提出:全局巡检方式,采用新提出的哈密顿算法,当巡视起点被设定后,其他被巡视的任何点均可被归类,从而找出其巡检路径的哈密顿回路;重点设备巡检方式,采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方法;固定点巡检方式,采用Dijkstra算法。其中,三种巡检方式分别针对电量充足、低电量返回及充电完毕继续巡视等方面给出仿真结果,并将其在某变电站进行了试用。研究结果表明,三种巡检方式下的算法均有效可行,新提出的哈密顿回路算法巡视的路径比常规方法相对要短,算法的运算速度相对更快。  相似文献   
8.
为提高机器人刚度性能,减小铣削加工误差,对搭载铣削执行器的6自由度机器人进行刚度优化.首先,运用虚功原理建立机器人刚度映射模型;其次,设计辨识实验获取关节刚度;再次,以铣削力椭圆平面的各向同性度为优化指标,运用遗传算法对机器人优化位姿进行求解;最后,对比分析机器人位姿优化前后的整体刚度,并进行机器人铣削试验验证位姿优化的有效性,铣削平面度可提升45%.该优化方法可指导串联型工业机器人对大型航天器舱体的铣削加工任务,提高加工质量.  相似文献   
9.
马晓梅  何非 《计算机应用》2021,41(3):860-866
针对标签印刷生产过程中存在的多品种、小批量、客户定制化程度高、部分生产工序存在不确定性等问题建立了以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度模型,提出了一种改进遗传算法(GA)。首先,在标准遗传算法的基础上采用整数编码;然后,在选择操作阶段采用轮盘赌法,并通过引入精英解保留策略以确保算法收敛性;最后,提出动态自适应交叉和变异概率,从而保证算法在前期进行较大范围寻优,以避免早熟,而后期尽快收敛,以保证前期获得的优良个体不被破坏。为了验证所提改进遗传算法的可行性,首先采用Ft06基准算例把所提算法与标准遗传算法(GA)进行比较,结果显示改进遗传算法的最优解(55 s)优于标准遗传算法的最优解(56 s),且改进遗传算法的迭代次数明显优于标准遗传算法;然后通过柔性作业车间调度问题(FJSP)的8×8、10×10和15×10标准算例进一步验证了算法的稳定性和寻优性能,在3个标准测试算例上改进遗传算法均在较短时间内取得了最优解;最后,将该算法用于求解标签印刷车间的排产问题时,使得加工效率比原来提高了50.3%。因此,提出的改进遗传算法可以有效应用于求解标签印刷车间的排产问题。  相似文献   
10.
计算机网络可靠性,是对计算机的性能进行综合性衡量的一项主要的指标,计算机网络的传统化系统具有庞大和复杂性质,同时容易受到众多方面不良因素的严重影响,对系统容易造成不稳定的现象,进而使整个网络面临极大风险.面对这种情况,在针对计算机网络进行设计方案的深入分析的基础上,对计算机网络可靠性的新型优化模型的实际建立以及网络成本的具体链路模型的建立进行结合.有效改进遗传算法的传统化繁殖方式,在对全局的收敛性做到保证的同时,对算法进行流畅性的提高.利用实验以及仿真有效验证了对遗传算法的有效改进使计算机的进一步优化要比模糊神经网络以及神经网络算法的方法有着明显的优势,使计算机网络可用性以及可靠性得到最大化,使网络错误出现率得以降低以及避免,不断优化计算机的一些网络性能.  相似文献   
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