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基于改进NSGA_算法的多级服务设施备用覆盖选址决策模型_宋艳

为了应对跨区域突发事件过程中受灾点服务差异化需求的问题,建立了应急储备设施点的多级备用覆盖选址决策模型,即一个需求点由多个应急设施提供不同质量水平的服务,并考虑设施繁忙状态下由其他设施点提供服务的状况,使模型更加符合实际应用。首次通过设计分段的染色体编码方式改进NSGA-Ⅱ算法提升运算效率以更好地解决多目标选址决策问题,将改进方法下得到的Pareto解分布与NSGA-Ⅱ算法下的仿真结果进行对比分析,结合设施点的部署策略得到不同的空间布局方案。证明了模型的可行性及改进NSGA-Ⅱ算法在解决设施点多目标选址决策问题时的有效性。

  • 2021-05-07
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一种面向室内导航的通行区域模型及其自动提取算法_游天

面向室内位置服务中路径规划与导航的应用需求,提出一种基于栅格空间的通行区域模型及其自动提取算法。首先,在栅格模型基础上引入了相邻栅格和途经栅格,结合具体示例阐述了通行区域模型的基本原理；然后,根据室内地图数据特征,通过室内栅格模型初始化、通行区域初次提取和邻域融合,设计了通行区域的自动提取算法；最后,选取西单大悦城一楼室内地图数据进行了不同栅格尺度的通行区域自动提取和路径规划试验。结果表明,该算法针对走廊内存在障碍等复杂室内环境具有较好的适用性,并且通行区域模型相比网络模型的路径规划结果更加符合复杂室内环境的路径行走特征。

  • 2021-05-07
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基于云模型的改进粒子群PMSM参数辨识算法_时维国

针对永磁同步电机传统参数辨识方法存在的缺陷,提出了一种基于云模型的改进粒子群参数辨识算法.该算法首先采用高频电压注入法建立高频电压方程,通过滤波处理获取高低频信号构建四阶满秩实时电机辨识模型；将云模型理论与粒子群算法相结合,采用正态云发生器对粒子进化变异操作建模,实现了自适应动态调节粒子的搜索范围,有效克服早熟收敛,保证了辨识参数为全局最优解.实验表明该辨识方法寻优能力强,搜索精度高,稳定性好,具有良好的动态性能.

  • 2021-05-07
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基于MILP算法的预制混凝土构件生产调度优化模型研究_刘猛

伴随着装配式建筑的迅猛发展,预制混凝土构件的种类和数量不断增多,导致预制构件生产调度越来越复杂。以往研究大多忽略了加班在生产调度中的作用,相关模型无法通过安排工人加班来避免预制构件延期交付,使得其生产调度缺乏足够的灵活性。通过分析预制混凝土构件生产流程的特点,运用混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP）算法,建立了预制混凝土构件生产调度优化模型。模型旨在通过合理安排构件生产顺序和工人加班时间,在满足订单要求的前提下,缩短构件在生产线上的等待时间和机器空闲时间,提高预制工厂的生产效率,并通过案例对比,验证了MILP算法对提高生产效率的有效性和可行性。

  • 2021-05-07
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基于改进樽海鞘算法的锅炉NO_x排放模型优化研究_牛培峰

为了建立高效的NOx排放质量浓度预测模型,以某330 MW的煤粉锅炉为研究对象,利用自适应樽海鞘算法（ASSA）优化快速学习网（FLN）建立预测模型。首先用8个基准测试函数检测ASSA的性能并与其它3种算法进行对比,结果显示ASSA算法的收敛速度更快,寻优结果更好；将该模型与差分进化算法（DE）、粒子群算法（PSO）和樽海鞘算法（SSA）优化的快速学习网进行比较,结果表明ASSA-FLN模型具有更好的预测精度和泛化能力,可有效准确地预测煤粉炉的NOx排放质量浓度。

  • 2021-04-23
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基于主从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法_宋勇

提出了一种基于主、从记忆空间模型的时空上下文跟踪算法。该算法将人脑记忆机制融入STC算法的时空上下文模板更新过程,通过构建主、从记忆空间,形成基于记忆的模板更新策略。同时,通过计算置信图多峰值点求取目标位置,提高目标跟踪精度。实验结果表明,所提出的算法可解决目标被遮挡、姿态突变、短暂消失后重现等条件下的跟踪精度下降问题,有利于实现鲁棒性、高精度运动目标跟踪。

  • 2021-05-07
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基于无模型预估算法的电工钢边部减薄滞后控制系统_张岩

边部减薄是电工钢控制的重要参数,直接影响着带钢产品的质量和成材率。边部减薄的闭环控制过程存在严重的滞后问题,解决系统滞后问题对于控制精度的提高具有重要意义。以鞍钢硅钢1 500 mm冷连轧机生产线为基础,分析了边部减薄滞后问题产生的原因,采用反馈控制和前馈边部减薄控制策略,并采用无模型预估算法对含有滞后环节的闭环系统进行有效控制。应用结果表明,无模型预估算法对于控制模型精度具有良好的控制品质,解决了由于系统大滞后易产生的不稳定问题,无需对象模型且响应速度快,极大地提高了电工钢产品的边部减薄控制精度。

  • 2021-04-21
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基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法研究_费丹雄

对传统用电量计量数据聚类算法中存在聚类性能较差的问题,提出一种基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法。通过主成分分析方法对用电量计量数据进行线性降维处理,利用线性降维后的用电量计量数据实施数据预处理,具体步骤包括用电量负荷数据矩阵表示、异常用电量数据修正及辨识以及用电量数据归一化处理,根据预处理后的用电量计量数据,采用混合高斯模型实现用电量计量数据聚类。为了证明基于混合高斯模型的用电量计量数据聚类算法的集中聚类性能较强,将传统用电量计量数据聚类算法与该算法进行对比实验,实验结果证明该算法的集中聚类性能优于传统用电量计量数据聚类算法,更适用于用电量计量数据的聚类。

  • 2021-04-21
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