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1.
算法取代工程师的人工调试工作一直是一个比较热门的结构设计研究方向,但未大量应用于工程实际。主要介绍了实际工程中,利用结构设计行业内出现的新变量,如更高效的优化算法、编程能力在新一代结构设计从业人员中的普及、国内一线设计软件逐步开放程序控制接口等,针对不同工程实际问题采用不同算法进行设计的实际案例;并介绍了采用算法设计的优势,如在超高层设计中采用了响应面算法优化型钢用量,在大跨度天幕设计中采用模拟退火算法进行曲线找形,在桩基设计中通过对桩布置进行参数化快速设计更新。通过这些案例笔者认为结构设计行业推广算法设计的条件已基本具备。 相似文献
2.
针对制造和服务系统中纵向运输形式在双层过道布置问题中研究不足的情况,以实际布局方式为背景,对双层过道布置问题进行拓展,构建基于多纵向传输通道的双层过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种混合模拟退火算法。该算法采用整数编码方式,以模拟退火算法为框架,结合2-Opt路径重连策略与逆转扰动操作,以避免陷入局部最优,同时采用禁忌搜索操作与带有记忆功能的存储操作来提高获得全局最优解的概率。通过精确求解所提问题的小规模算例,验证了模型的合理性。应用混合模拟退火算法分别求解所提问题、双层过道布置问题和过道布置问题,通过对比表明所提算法在求解性能和求解质量上均具有一定优势。 相似文献
3.
为了解决在疫情背景下传统拼车出行模式面临的交互传染风险,对疫情背景下的拼车管理进行分析,提出了将低风险及潜在风险乘客分开服务的拼车策略。在进一步考虑拼车系统应兼顾的社会效益及服务质量的基础上,构建了在满足基本额定盈利及最小化等待时长的双目标拼车应急管理优化调度模型,并给出了求解该模型的组合模拟退火算法。通过具体算例对模型的有效性进行验证,结果表明模型能够较快收敛到一个稳定值,且计算结果能够反映实际场景,说明了模型及算法的有效性。最后,通过一个仿真实验对所构建模型在病毒传播中的作用进行了分析,结果显示所构建的模型可以有效抑制拼车导致的病毒传播速度。 相似文献
4.
针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法(SA-GA)较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权重的合理分配,提出BP-GamysBoost算法。同时为验证所提出的新算法BP-GamysBoost的合理性,从UCI机器学习知识库中获取WBCD数据库,比较BP-GamysBoost算法模型与BP模型、BP-GA模型、BP-Adaboost模型的稳定性、准确率、漏诊率、灵敏度等性能指标。最终结果表明,BP-GamysBoost模型在乳腺癌数据库中运行良好,并优于其他3种算法模型。 相似文献
5.
从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP(Back Propagation)神经网络、径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络以及经典的模糊算法WM(Wang-Mendel)在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明:该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。 相似文献
6.
在实施独立计量区域(DMA)分区时关闭边界阀门会造成管网中局部压力不满足管网规定最小服务水压. 针对上述问题,以谱聚类算法分区后边界管段(BPs)的数量及其平均体积流量、管径和长度作为目标函数,通过MATLAB中的函数gamultiobj得到最优分区BPs.设置一系列不同的最小服务水压并将它们作为约束条件,以分区后节点平均水龄和分区成本为目标函数,经gamultiobj优化计算得到Pareto最优解,根据解的情况确定BPs上设备的最优布置方案.采用模拟退火算法找出最佳管段更换方案,使得管网水压满足要求.以仅有0.09 m降压空间的Modena管网为例,采用本研究方法,在顺利完成分区的基础上还使分区后大体积流量用户和管网末梢用户的水质得到改善.该方法可以实现极小降压空间下管网的DMA分区,且在分区后仍能保证管网正常运行. 相似文献
7.
在天然气管网系统安全稳定运行的基础上,为了实现节能减排,充分合理地利用管道的输配能力,将目标函数定义为天然气的最大流量,同时考虑管道内天然气稳定流动、各节点流量平衡、节点及管段压力等约束条件,建立了天然气管网系统优化数学模型。采用整数编码来进行管径编码,用模拟退火罚函数转化约束条件,并合理地将遗传算法的全局寻优能力和模拟退火的局部搜索能力互补融合起来,实现算法的改进和优化。将改进的遗传算法应用到某大型天然气管网优化设计的实例中,计算结果表明,改进的遗传算法在解的质量上和收敛的速度上都优于基本遗传算法,验证了所建立的优化模型是高效可行的。 相似文献
8.
标准LoRaWAN协议中定义的纯ALOHA信道接入方法在网络负载较大时会造成大量碰撞,使LoRa网络的可扩展性和可靠性受到极大挑战。为此提出了一种将先听后说与模拟退火相结合(Listen Before Talk combined with Simulated Annealing,LBT-SA)的LoRa信道接入方法。该方法通过在设备发送之前先监听信道,降低信道被同时接入的概率,并以成功传输所需退避时间为初始值,搜索更小的退避时间。仿真结果表明,LBT-SA和基于二元指数退避算法的先听后说(Listen Before Talk,LBT)方法在包成功传输率方面保持了高度的一致,并且LBT-SA在周期传输过程中逐渐减少了不必要的退避时间,从而减少了时延。在多达10 000个终端接入单个网关的场景中,该算法的平均退避时间至少降低了16.38%。 相似文献
9.
针对BP神经网络模型用于变形监测数据处理时容易陷入局部极小值并且收敛速度慢的问题,提出一种基于模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法优化BP神经网络的建筑物变形预测方法,利用SA的全局寻优能力对BP神经网络的模型参数进行优化,使参数迭代过程始终保持较高的“温度”和“能量”,从而确保BP神经网络能够得到全局最优解的同时具备较高的预测精度和收敛速度。采用实际算例对所提SA-BP方法在低信噪比和小样本条件下的预测精度进行验证,结果表明所提方法相对于传统BP神经网络法和小波方法能够获得更高的预测精度,并且在小样本和低信噪比条件下优势更加明显。 相似文献
10.