量子遗传优化球向量机的电机故障诊断

摘要：针对电机故障精确诊断计算,提出一种基于量子遗传优化的球向量机（QGA—BVM）的智能化故障诊断方法。QGA—BVM方法将电机故障诊断问题抽象为多元分类问题,电机故障的若干影响因素做为自变量,故障判别结果做为因变量,QGA-BVM通过对已知诊断结果的数据样本训练学习生成电机故障诊断模型,进而利用该模型完成电机待测运行记录的故障诊断。在QGA—BVM训练过程中,利用量子遗传算法动态地搜索BVM的最优训练参数,以改善BVM的分类精度。最后实验证实了基于QGA—BVM的故障诊断方法在计算精度和运算耗时方面拥有更好的性能。     

世界各国竞相研发量子通信

随着电子信息技术的迅猛发展,安全高效的信息传输日益受到人们的关注。量子通信作为当今通信领域的新宠,以其绝对安全性、超大信通容量、超高通信速率、远距离传输和信息高效率等特点,引起了国际范围的广泛关注。本文概述了量子通信及其特点和应用,追溯了量子通信起源．介绍了美国、日本、欧洲等国的量子通信研究与发展状况,展望了量子通信发展前景。     

量子聚变 观致名归——全新高端汽车品牌观致诞生纪实

11月28日,奇瑞汽车公司与以色列集团按照50：50股比成立的独立合资汽车企业在上海发布了其全新的汽车品牌——观致,英文名称为Qoros。与此同时,注册成立于2007年的奇瑞量子汽车有限公司亦更名为“观致汽车有限公司”。按照产品规划,观致汽车的首款产品为欧洲标准的中级车,计划于2013年在中国与西欧市场上市。     

电子商务下现代物流企业配送系统优化研究

根据电子商务环境下物流配送系统的特点,建立了带时间窗的车辆优化调度问题的数学模型.设计了一种混合遗传算法,在求解的过程中加入了模拟退火操作,对每一代中的每个个体进行邻域搜索并依据模拟退火中的接受概率选择邻域个体,然后再进行选择、交叉、变异等遗传操作,以此来克服遗传算法早熟收敛的缺陷.用此混合遗传算法对模型进行求解,通过仿真实例计算,并与遗传算法比较,取得了满意的结果.     

基于遗传算法和破坏重组算法的外卖配送研究

文章针对有大量订单的外卖商家,解决外卖骑手高效配送外卖的问题,应用遗传算法和破坏重组算法对外卖配送路线进行分析;首先利用遗传算法对配送路线进行自然数编码,随后进行选择交叉变异操作,通过迭代优化得到次优配送路线,在遗传算法的基础上再与破坏重组算法结合,使配送路线图进一步优化;通过MATLAB工具,对外卖配送进行仿真,得到迭代优化图和配送方案路线图。通过对算法结合前后得到的配送路线性能指标的比较,验证遗传算法和破坏重组算法结合的优越性。     

基于遗传算法优化BP神经网络的集装箱吞吐量预测

集装箱吞吐量预测是港口规划建设、生产计划安排、调整港口发展方向的重要基础。针对集装箱吞吐量与其影响因素之间的复杂非线性特征,文章提出基于腹地GDP、腹地货运量、港口前三年集装箱吞吐量作为网络输入构建的遗传算法改进的BP神经网络预测模型(GA-BP),该方法综合考虑到BP神经网络非线性拟合能力强的优点,同时通过遗传算法全局搜索能力强等特点对BP神经网络易陷入局部最优进行改进。为验证提出模型的有效性,选取福州港为案例进行验证,结果显示GA-BP模型的预测精度明显优于BP神经网络,同时对比历史集装箱吞吐量作为输入变量的预测结果,GA-BP模型预测结果精度更高。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化研究

针对零售超市较高的送货时间段、服务时间要求,构建以配送费用最小为目标的带时间窗物流配送路径优化模型,以优化零售小店物流配送网络、提高物流配送质量为目的,采用改进遗传算法对模型进行求解。以石家庄部分苏宁小店为例,对其物流配送路径进行研究,优化后路径配送费用比优化前降低21.5%,研究结果为企业确定经济、合理的配送路径提供参考。     

三种常见现代优化算法的比较

现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法和模拟退火算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。文章主要是对遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法三个算法的优化性能进行比较。首先介绍了三个算法的基本思想,以此可以了解三种算法有着自身的特点和优势,而后用这三种算法对典型函数进行计算,并对优化结果比较分析,提出了今后研究的方向。     

对油浸式变压器故障诊断的研究

变压器是电力系统中的中的重要设备,它的正常运行对电力系统起着至关重要的作用。针对变压器的故障诊断方法,主要有传统比值法以及各种智能诊断方法。针对传统比值法和各种智能诊断方法编码不全,编码与故障类型对应关系太过绝对等缺点。本文将支持向量机、遗传算法和粗糙集相结合,应用到变压器故障诊断中。经过实例证明,该方法切实可行,诊断结果证明了本方法的有效性。     

基于遗传算法对A公司生产线平衡的分析

在对A公司总装车间底盘装配生产线平衡现状进行分析的基础上,应用遗传算法对A公司总装车间底盘装配生产线进行分析改善,使得A公司总装车间底盘生产线瓶颈工序时间得到了有效地降低,生产线平衡率从76.3%提高到95.1%,生产线平衡损失率由原来的23.7%降低到4.9%,提高了生产线的平衡性。