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基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尾門優(yōu)化研究
某一新車尾門懸掛重達(dá)35 kg備胎 , 需滿足下垂性能指標(biāo)及輕量化需求 ,針對(duì)傳統(tǒng)人工迭代優(yōu)化周期長 、難度大的 問題 ,提出一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)的尾門優(yōu)化方法 , 首先將尾門結(jié)構(gòu)參數(shù)和料厚定義為可優(yōu)化設(shè)計(jì)變量 , 然后通過試驗(yàn) 設(shè)計(jì)(DOE)生成不同設(shè)計(jì)變量與車門下垂性能對(duì)應(yīng)關(guān)系的多組數(shù)據(jù) , 再基于RBF建立結(jié)構(gòu)參數(shù)和性能的非線性映射 , 最后基于 Isight的遺傳算法對(duì)尾門參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化 。結(jié)果表明 ,優(yōu)化方案尾門滿足下垂下墜性能 ,并且減重1. 0 kg(3. 7%)。該研究對(duì)尾門 優(yōu)化設(shè)計(jì)有較大的工程參考價(jià)值。
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基于遺傳算法的充電站與新能源協(xié)調(diào)規(guī)劃
摘要:大力推廣電動(dòng)汽車是緩解能源壓力與環(huán)境污染問題的有效途徑。鑒于此,在傳統(tǒng)規(guī)劃充電站的基礎(chǔ)上,對(duì)充電站與新能源進(jìn)行了協(xié)調(diào)規(guī)劃,綜合考慮了電動(dòng)汽車用戶、充電站、新能源、配電網(wǎng)等多方因素,建立了以全社會(huì)成本最小為目標(biāo)的充電站與新能源協(xié)調(diào)規(guī)劃模型,并采用遺傳算法求解該規(guī)劃模型。最后用一個(gè)實(shí)際算例驗(yàn)證了該規(guī)劃模型與所提算法的有效性與合理性。
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一種基于復(fù)合儲(chǔ)能的自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法研究
摘要:微電網(wǎng)引入復(fù)合儲(chǔ)能可降低可再生能源功率波動(dòng)給電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來的影響,現(xiàn)以微電網(wǎng)并網(wǎng)運(yùn)行模式下的復(fù)合儲(chǔ)能為研究對(duì)象,建立以全壽命周期年均成本最低、可再生能源功率波動(dòng)最小、并網(wǎng)聯(lián)絡(luò)線利用率最大為目標(biāo)的自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法,以實(shí)現(xiàn)復(fù)合儲(chǔ)能的多目標(biāo)優(yōu)化配置。
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淺談直流接地對(duì)電力系統(tǒng)的危害
摘要:直流電源是電力系統(tǒng)的重要組成部分,其具有保障常規(guī)負(fù)荷、自動(dòng)配置、繼電保護(hù)和實(shí)時(shí)通信供電的作用。但是,絕緣裝置老化、繼電保護(hù)設(shè)備故障,均會(huì)造成直流電源接地,影響供電裝置的穩(wěn)定性以及整個(gè)電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。及時(shí)發(fā)現(xiàn)直流接地故障,對(duì)于保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行具有十分重要的意義。鑒于此,提出一種基于遺傳算法的接地故障搜索模型,能及時(shí)發(fā)現(xiàn)直流接地故障。結(jié)果顯示,該模型對(duì)于接地故障搜索的準(zhǔn)確率達(dá)到95%,故障搜索時(shí)間小于30s,整體效果較優(yōu)。該接地故障搜索模型適用于電力系統(tǒng)中直流電源接地故障監(jiān)測(cè),可以為此類故障判斷、維修提供依據(jù)。
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一種基于安全威脅等級(jí)的自適應(yīng)遺傳算法
摘 要：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，加密和認(rèn)證是維護(hù)節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)之間通信安全的常用手段。但由于電池容量和計(jì)算開銷等方面的局限性，僅通過對(duì)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加密和認(rèn)證還無法將安全威脅等級(jí)維持在同一級(jí)別，不足以應(yīng)對(duì)威脅等級(jí)不斷變化的情形。文中提出了一種基于威脅等級(jí)來調(diào)整安全屬性的遺傳算法，它根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)感知到的威脅等級(jí)，通過認(rèn)證和加密的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)安全屬性的自適應(yīng)調(diào)整，改善了現(xiàn)有的安全防范方式。仿真表明，這種新方法使威脅等級(jí)和安全屬性相匹配，既提高了通信的安全性，也改善了傳感器節(jié)點(diǎn)的能效。
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人工智能如何實(shí)現(xiàn)?這些人工智能特點(diǎn)，你都了解嗎?
在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)人工智能的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果人工智能是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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幾種優(yōu)化網(wǎng)格算法在智能集裝箱中的應(yīng)用
摘 要：目前的集裝箱運(yùn)輸占據(jù)了大部分的運(yùn)輸比例，優(yōu)化智能集裝箱的裝箱問題顯然可以減少成本和提高運(yùn)輸效率， 智能集裝箱已成為當(dāng)今運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展趨勢(shì)，而網(wǎng)格算法應(yīng)用于智能集裝箱也是科技發(fā)展的結(jié)果，重點(diǎn)闡述了優(yōu)化的遺傳算法和多重網(wǎng)格算法在智能集裝箱中的應(yīng)用，從算法的優(yōu)化搜索出發(fā)，提出了混合遺傳算法和網(wǎng)格模型融合算法，使得集裝箱的裝箱變得更簡(jiǎn)單合理，提高了裝箱率。
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小生境遺傳算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑優(yōu)化技術(shù)
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)及其在光纜干線預(yù)防性維護(hù)中的應(yīng)用設(shè)計(jì) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種自組織網(wǎng)絡(luò)，具有快速展開、抗毀性強(qiáng)等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于國防軍事、國家安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面。本文根據(jù)光纜干線預(yù)防性維護(hù)需求和無線傳
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人工智能之遺傳算法(GA),搜索最優(yōu)解的方法
導(dǎo)讀：人們一提到遺傳算法（GA），就會(huì)聯(lián)想到達(dá)爾文的生物進(jìn)化論。遺傳算法（GA）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律演化而來的隨機(jī)化搜索方法。 今天我們重點(diǎn)探討一下遺傳算法（GA）。＾＿＾
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基于改進(jìn)的遺傳算法軟硬件劃分方法研究
0 引言 集成電路在過去30年的發(fā)展幾乎完全遵循Moore定律，即集成電路的集成度每隔18個(gè)月就翻一番?，F(xiàn)在集成電路的面積進(jìn)一步減小，并獲得更高的集成度。集成度增加的結(jié)
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基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)
近年來，模擬生物進(jìn)化過程的遺傳算法作為求解優(yōu)化問題的有效手法而倍受關(guān)注。正如ＴｈｏｍａｓＢａｃｋ等人指出?１?，同其他手法相比，其優(yōu)點(diǎn)在于：處理問題的靈活性、適
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基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)
基于遺傳算法的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)提出了一種基于計(jì)算機(jī)數(shù)值計(jì)算的復(fù)雜無源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)的新方法,首先把求解電路參數(shù)的問題數(shù)學(xué)化為性能指標(biāo)優(yōu)化模型,然后采用遺傳算
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基于NiosⅡ的單點(diǎn)自適應(yīng)控制器設(shè)計(jì)研究
摘要 為了提高道路交叉口通行能力，設(shè)計(jì)了一種單點(diǎn)交叉口自適應(yīng)控制系統(tǒng)。系統(tǒng)采用SOPC方案，利用具有NiosⅡ軟核的FPGA芯片設(shè)計(jì)了控制器的硬件，井利用遺傳算法建立了信號(hào)配時(shí)優(yōu)化模型、VHDL語言進(jìn)行了遺傳算法的硬
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美用遺傳算法逆向設(shè)計(jì)新型納米材料
科技日?qǐng)?bào)訊（記者劉霞）據(jù)物理學(xué)家組織網(wǎng)10月29日（北京時(shí)間）報(bào)道，美國科學(xué)家使用遺傳算法逆向設(shè)計(jì)出一種架構(gòu)，并用這種架構(gòu)來設(shè)計(jì)新型納米材料。這是科學(xué)家們首次證明，可用逆向設(shè)計(jì)方法來設(shè)計(jì)自組裝的納米結(jié)構(gòu)。
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基于超聲探測(cè)的停車場(chǎng)車位引導(dǎo)系統(tǒng)的研究
1、引言隨著停車需求的增長，停車場(chǎng)的規(guī)模也越來越趨于大型化。國內(nèi)對(duì)智能停車場(chǎng)也進(jìn)行了大量的研究，但目前我國的停車場(chǎng)管理系統(tǒng)大多還存在智能化、集成度低的缺點(diǎn)，忽視了停車過程的自動(dòng)化，特別是車位的引導(dǎo)。如何
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基于遺傳算法的組合邏輯電路設(shè)計(jì)的FPGA實(shí)現(xiàn)
摘要：基于遺傳算法的組合邏輯電路的自動(dòng)設(shè)計(jì)，依據(jù)給出的真值表，利用遺傳算法自動(dòng)生成符合要求的組合邏輯電路。由于遺傳算法本身固有的并行性，采用軟件實(shí)現(xiàn)的方法在速度上往往受到本質(zhì)是串行計(jì)算的計(jì)算機(jī)制約，因
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新制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng)的研究
控制系統(tǒng)是制導(dǎo)炸彈的關(guān)鍵部位。目前，所有制導(dǎo)炸彈的控制系統(tǒng)都是基于一定的數(shù)學(xué)模型，以固定的方式修正彈道誤差。由于存在各種不可預(yù)知的誤差因素，但控制方式卻不可調(diào)整，造成制導(dǎo)炸彈的實(shí)際命中精度不高?；诖?/p>
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三分量磁通門傳感器非正交性誤差校正
摘要：靜態(tài)磁場(chǎng)測(cè)量中，由于三分量磁通門傳感器的非正交性，使得高分辨率測(cè)量要求不能得到滿足，必須校正其測(cè)量誤差。通過分析三分量磁通門傳感器非正交性誤差，給出其數(shù)學(xué)模型描述，提出了一種基于實(shí)數(shù)編碼遺傳算法
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模擬退火遺傳算法在多用戶檢測(cè)技術(shù)中的應(yīng)用
將遺傳算法GA(Genetic Algorithm)與模擬退火算法SA(Simulated Annealing)相結(jié)合，提出模擬退火遺傳算法(SAGA)，并將其應(yīng)用于MC-CDMA無線通信系統(tǒng)的多用戶檢測(cè)技術(shù)中，以求降低多用戶檢測(cè)算法在實(shí)際應(yīng)用中的復(fù)雜度并同時(shí)提高多用戶檢測(cè)器的性能。分析了遺傳算法和模擬退火算法的性能，從理論上闡述了模擬退火遺傳算法應(yīng)用于多用戶檢測(cè)技術(shù)中的方法和可行性。理論分析表明,基于模擬退火遺傳算法的多用戶檢測(cè)器的算法復(fù)雜度比傳統(tǒng)多用戶檢測(cè)器低；數(shù)值仿真結(jié)果也表明前者在抗干擾能力上優(yōu)于后者。
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遺傳算法的運(yùn)算過程
選擇(復(fù)制)： 根據(jù)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，按照一定的規(guī)則或方法，從第t代群體P(t)中選擇出一些優(yōu)良的個(gè)體遺傳到下 一代群體P(t+1)中；交叉： 將群體P(t)內(nèi)的各個(gè)個(gè)體隨機(jī)搭配成對(duì)，對(duì)每一對(duì)個(gè)體，以某個(gè)概率
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