面向多目标柔性作业车间调度的强化学习NSGA-II算法

针对非支配排序遗传算法 (NSGA-II, non-dominated sorting genetic algorithm II)在求解柔性作业车间多目标优化调度问题中多样性不足、易于早熟与局部收敛的缺点,提出一种基于强化学习的改进NSGA-II算法(RLNSGA-II, reinforcement learning non-dominated sorting genetic algorithm II)。为避免NSGA-II陷入局部收敛问题引入双种群进化策略,利用性别判定法将种群拆分为两个种群,并在进化过程中采用不同的交叉变异算子,增加算法的局部和全局搜索能力;为解决NSGA-II精英策略造成多样性不足的问题,融合多个多样性度量指标,利用强化学习动态优化种群迭代过程中的拆分比例参数以保持多样性,改善算法收敛性能。最后通过Kacem标准算例进行了仿真实验与性能分析,验证了RLNSGA-II的有效性与优越性。     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

基于组合优化策略的离心泵叶轮优化设计

为了缩短水力机械的水力设计周期和提高设计效率,提出了一种水力机械全三维的优化设计体系,实现了叶片参数化设计、网格划分、CFD计算和后处理的过程全自动集成。采用了遗传算法(GA)全局探索、响应面(RSM)近似建模和二次序列规划方法(SQP)局部寻优的二阶组合优化策略,达到了高效优化设计水力机械叶轮的目的。利用该优化设计平台,以离心泵叶轮水力效率最大化为目标函数,以影响叶片形状的多个几何参数为设计变量,对离心泵叶轮进行了优化设计。优化设计后叶轮水力效率由原来的89.8%提高到92.4%。     

摩擦市场中限制卖空的最优投资组合选择的算法研究

证券交易过程涉及到的交易成本主要界定为印花税和佣金,该文在考虑这两种成本的基础上,构造最优投资组合选择的数学模型,并考虑限制卖空风险资产的约束条件．在模型求解过程中,首先引人极大熵函数,将目标函数中的非光滑问题光滑化;然后再引人非线性互补函数,将K-T条件下的非线性互补问题中的不等式组转化为方程组,并再次引人参数光滑化,得到一系列光滑的方程组,最后采用经典牛顿法求解．算例分析验证了该方法的有效性。     

采用优化的Bass模型对中国IPv4标准扩散趋势研究

在介绍描述创新扩散的Bass模型基础上,提出了优化模型的方法--采用蚁群算法作为Bass模型的参数估计算法,并以中国互联网IPv4标准的扩散为例.采用优化的Bass模型对其扩散趋势进行了深入研究.通过与传统算法的比较,证明采用蚁群算法可以提高Bass模型参数估计的精度,并通过对模型实证研究结果的分析得出标准扩散作为一种特殊的技术创新扩散.遵循其一般扩散规律,采用优化的Bass模型对标准扩散问题进行研究效果会更好.最后对中国互联网IPv4标准扩散趋势进行了预测并提出了策略建议.     

港口集装箱装卸工艺系统仿真优化研究

运用仿真优化方法对集装箱港口装卸工艺问题进行了研究.首先.根据系统作业中存在的不确定性、随机性等活动行为,建立了仿真模型的约束条件和目标函数以及装卸工艺系统的数学模型;其次,在满足系统作业要求的前提下最小化装卸工艺的配置及运营费用,建立了装卸工艺系统的优化模型,并运用仿真优化工具Tabu算法对建立的优化模型进行求解.某港口实际运行数据验证了模型的正确性及方法的可靠性.     

基于程序依赖图的Aspect挖掘技术

为了有效地识别遗产代码中因横切关注点而导致的零散代码或交织代码,提出了一种基于程序依赖图的Aspect挖掘方法.根据横切关注点的本质特性,考察了横切关注点与核心关注点之间的依赖关系及其在依赖图上的表现形式,对于单个方法体,结合程序的语义信息,在程序依赖图中引入一个虚拟结点表征方法体的核心功能,所有影响核心功能的语句都与之建立依赖关系,然后对依赖图进行拓扑分析,先从虚拟结点开始分离出核心代码,再通过求解连通分量的方式挖掘方法体内横切代码.实例分析表明,该方法不仅能识别出方法体内的零散特性代码,而且还能有效地挖掘出交织特性的代码.     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

Halin图的L(d,l)标号

给定图G和正整数d,图G的L(d,1)标号是指从图G的顶点集到非负整数集的一个映射f满足:对任意的x,y∈V(G),当dG(x,y)=1时,有|f(x)-f(y)|≥d;当dG(x,y)=2时,有|f(x)-f(y)|≥1。图G的L(d,1)标号数λd(G)是指最小的正整数k使得G有一个L(d,1)标号f满足f(V){0,1,2,…,k}。已知对于最大度为Δ的一般图有λd(G)≤Δ2 (d-1)Δ。讨论了Halin图的L(d,1)标号问题,证明了λd(G)≤Δ 3(2d-1)。     

汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。