人工鱼群算法在配送路径优化问题中的应用

人工鱼群算法是一种利用人工鱼通过模仿在一片水域中鱼群觅食、聚群以及追尾等行为从而来实现优化的一种算法。人工鱼群算法在物流的运输、布局、选址、配送、调度等方面有着非常广泛的应用。首先建立一个物流配送的路径优化模型,在该模型的基础上构造出解决物流配送的路径优化问题的人工鱼群算法。用该算法优化物流配送的路径,从而有效地求解出问题的最优解。     

一种改进的人工鱼群算法在WSN覆盖中的优化

针对无线传感网络中人工鱼群算法的初始化的问题,文章引入了混沌算法,建立网络覆盖优化的数学模型。通过仿真实验表明,该算法能求解工作节点,有效的延长整个网络的生命周期,缩短传输时延。     

基于改进人工鱼群算法的网络异常入侵检测

网络入侵检测算法的效率直接影响到检测的正确率,针对特征选择问题,提出一种改进人工鱼群算法选择特征的异常入侵检测方法。仿真结果表明,改进后的算法降低了特征子集的维数和检测误报率,加快了异常入侵检测的速度。     

基于人工鱼群算法的投影寻踪模型在纸浆质量评价体系中的研究

通过构造投影指标函数进行优化设计,建立基于人工鱼群算法的投影寻踪综合评价模型(AFSA-PP)对纸浆质量进行评价。结果表明,纸浆质量的插值对于该综合评价模型的适应度较好,在同等精度下,AFSA-PP比基于加速遗传算法的投影响寻踪(RAGA-PP)评价模型所需要的寻优时间更短,更适合现代造纸工业中对纸浆质量的快速评价。     

几种仿生优化算法的比较

仿生优化算法是通过模拟自然生物进化或者社会行为的随机搜索方法而提出的一种算法。这些算法能够解决许多传统方法难以解决的复杂问题,因此被广泛的应用。文章主要介绍了三种仿生优化算,即法蚁群算法、人工鱼群算法、人工免疫算法。介绍了这几种算法的基本原理、实用范围,以及这三种算法的优缺点及未来的展望。     

基于改进微分进化算法的优化配棉

针对配棉优化问题,提出了一种基于改进微分进化算法的计算机配棉方法.先将配棉问题看作一类约束优化问题,建立数学模型;基于标准微分进化算法,使用罚方法处理多个约束条件,并随着进化过程动态调整算法控制参数,形成求解配棉问题的改进微分进化算法.采用纺织企业实际库存的批棉数据进行实验验证,结果表明,该方法优于人工分类排队法和遗传...     

基于人工蜂群算法优化支持向量机的变压器故障诊断

支持向量机参数的选择直接影响变压器故障诊断分类的准确率,为了提高变压器故障的诊断精度,提出一种基于人工蜂群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型。利用人工蜂群算法优化支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ。实验结果表明,文章提出的算法能够获得较高的故障诊断精度。     

基于惯性权重粒子群算法的自动配棉优化研究

采用MATLAB7．0编程,研究基于惯性权重模型的粒子群算法的自动配棉优化组合,此法能适合用于解决计算机自动配棉优化问题。     

基于随机搜索变异策略的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出了一种基于随机搜索策略的人工蜂群算法(RMABC).首先,采用随机选择的方式进行变异和扰动操作,增加种群的多样性,平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力;其次,改变侦察蜂阶段的搜索策略,将limit次不更新的蜜源替换为它的反向蜜源,加快算法的收敛速度.选取9个标准测试函数进行数值仿真实验,结果表明本文提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度,对复杂的数值优化问题寻优效果很好.     

平行四边形机构在后道包装机械中的应用

本文研究的是平行四边形机构在后道包装机械中的应用方法。作为平面四杆机构的一个特例,本文分析了平行四边形机构的运动特性。在机构学理论分析的基础上,选取了开箱、装箱、码垛三种后道包装工序,并分别针对开箱机、装箱机和码垛机器人中平行四边形机构的应用作详细阐述。分析结果表明,平行四边形机构在后道包装机械中起到非常重要的作用。     

椭圆齿轮机构及其在包装机械中的应用分析

本文叙述了椭圆齿轮机构的工作原理,对其在包装机械中的应用作了相应的分析和探讨,并简要介绍了在数控机床上加工椭圆齿轮的特点     

基于人工蜂群算法的高速变螺距分件供送螺杆优化设计

高速变螺距分件供送螺杆是包装机械中供送系统的重要基础构件,是整个设备的咽喉。研究提出用人工蜂群算法优化螺杆结构参数,高速变螺距分件供送螺杆优化模型以螺杆螺旋线总长最小为优化目标,以螺旋线最大圈数为设计变量,以供送过程中螺杆对包装容器保持有阻挡作用,以及加速度的最大变化率小于预定值为约束条件。结果表明,经过人工蜂群算法优化后获得的最优螺旋线最大圈数能有效减小高速变螺距分件供送螺杆的长度,为高速变螺距分件供送螺杆参数的合理选取提供了依据。     

可编程序控制器在拉拔设备中的应用

概述可编程序控制器 (简称PLC)各部分功能 ,分析目前国内大部分拉拔设备的生产现状。以直线调谐式 7/90 0拉丝机为例 ,简述PLC的基本原理及其应用。通用性、方便性、可靠性的优点 ,使得可编程序控制器在金属制品设备上的应用日益广泛     

人工神经网络在新鲜奶酪中的应用现状及发展前景

综述新鲜奶酪中马苏里拉奶酪和哈罗米奶酪的研究进展以及人工神经网络（artificial neural network,ANN）在新鲜奶酪领域中的应用现状,并分析当前应用ANN 方法的优势及存在的问题。除此之外,ANN 在新鲜奶酪领域中的未来发展前景是基于深度算法,实现对生产过程的多目标预测和多工艺参数优化,为提高新鲜奶酪的工艺优化效率和优化质量提供理论依据。     

基于粒子群算法和神经网络的大豆识别研究

在分析大豆表面颜色特征的基础上,提出了利用神经网络和大豆表面颜色特征对大豆进行分级的方法。选取了大豆图像的6种颜色特征值作为神经网络的训练样本,并尝试利用粒子群优化算法与BP结合算法训练网络。仿真结果表明,提出的方法取得很好的效果。     

遗传算法对红景天苷缓释微囊制作参数优化的研究

本文在建立适应度函数、选择编码方案、确定遗传操作、选取控制参数的基础上,研究了缓释微囊神经网络模型的遗传算法优化。得到的最佳工艺参数为海藻酸钠与红景天苷质量比为2,海藻酸钠浓度为3％,壳聚糖浓度为0．5％,氯化钙浓度为1％,pH6．35,该工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的加权和明显大于试验的结果,比最好的大14％;且最佳工艺参数下目标的预测值和试验值基本相符,可以满足实际需要。遗传算法用于缓释微囊神经网络模型的工艺参数寻优是可行的。     

基于有限元的叉车车架模态分析及优化

叉车车架的动力学特性直接影响着整车的性能,因此叉车车架设计在整车设计工作中占有重要地位,应用有限元方法研究了车架的动态特性,并结合发动机及路面的激励频率对车架结构进行了低频动态特性的优化,优化结果表明车架固有频率避开了上述激励频率。因此避免了叉车在怠速及路面行驶中可能产生的共振问题。图8表4参13     

人工神经网络-遗传算法优化酶法提取绿豆渣水溶性纤维素工艺研究

探讨了人工神经网络和遗传算法在酶法提取绿豆渣水溶性纤维素工艺优化方面的应用。基于RBF神经网络建立绿豆中的水溶性纤维素提取率预测模型,并利用遗传算法对影响提取率的主要因素进行寻优。由实际数据得出仿真结果,并通过验证实验表明该方法有效。     

苹果渣多酚提取工艺的神经网络建模与遗传算法优化

本实验建立了苹果渣多酚提取工艺的人工神经网络模型,研究了提取工艺神经网络模型的遗传算法优化技术。结果表明,结构为4-9-1的神经网络能较为精确的拟合输入的样本数据,其对测试样本的输出与实验结果的相关系数为0.985;遗传算法优化出的最佳提取工艺参数为乙醇浓度为62%、乙醇溶液的体积与苹果渣的质量之比为14:1,温度为69.7℃,提取时间为5.9h,该工艺参数下的提取率明显大于单因素试验和二次组合试验的结果,比最好的大16.9%。用神经网络模型描述提取工艺参数与提取率之间的关系,用遗传算法优化工艺参数,能设计出最佳的提取工艺参数。