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面向应急监测通信网时空覆盖优化的递阶遗传算法: 2024年; 大规模突发环境事故往往会损害受灾地区光缆、基站等网络基础设施,亟需借助现有通讯设备搭建临时的自组织通信网络以传输污染物浓度等应急监测数据,使应急指挥中心及时判别污染态势并制定相应挽救策略。因此地空通信网覆盖部署成为断网场景下应急监测任务顺利实施的关键。本文采用空间分析方法驱动应急通信车至最佳位置,基于此设计具有时空递阶染色体矩阵、适应度综合评价模型、协同进化机制的混合递阶遗传算法,智能化部署通信节点以组建时空覆盖的地空通信网,实现监测数据自主传输。算法综合考虑应急监测人员分布、气候条件、通信资源工作状况及通信性能等因素,若偶发通信资源新增或失效、通信需求调整等变动,支持适应性更新现场通信节点时空位置和通信链路。以新疆一处尾矿库为实验样区进行验证分析,基于三维地球平台可视化地空通信网部署方案并评估算法适应度收敛能力、动态场景应变性和实地实施效力。本算例适应度经260次迭代后约提升30%,相较于随机搜索等其他5种算法展现出更优越的收敛速度和提升幅度,通信节点在续航时间内保障了不同场景监测任务点的全面覆盖和均衡分配,满足实地应急监测响应需求,证明了算法可靠性、可行性。; 胡文焯吴春; 关键词：应急监测递阶遗传算法粒子群算法

谷氨酸浓度在线监测系统递阶遗传算法研究被引量：4: 2021年; 研究了pH值、补糖量、溶氧量和温度等生物量参数对谷氨酸发酵过程中谷氨酸浓度的影响,建立了谷氨酸浓度在线监测系统,并对系统的递阶遗传算法进行了研究。结果表明:pH值为7.2,补糖量为160g/L,往复式摇床转速为220r/min,发酵温度为35℃-42℃-43℃是谷氨酸的最佳发酵条件。系统的递阶遗传算法模型为三层网络结构,输入层为5,输出层为1,最小训练速率为0.3。通过对模型进行预测和仿真试验,试验结果表明该递阶遗传算法模型可以对谷氨酸浓度进行在线监测。; 陈运军熊隽; 关键词：递阶遗传算法

基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络的网络RBF评价方法: 本发明涉及一种基于混合递阶遗传算法的RBF神经网络的网络RBF评价方法，涉及信息安全技术领域。该方法将遗传算法与RBF网络结合，采用递阶遗传算法确定合理的RBF网络隐含层节点，基函数宽度和中心，再采用灰狼算法确定输出层权...; 温泉王晓菲杨洁张茜陈志浩石波常承伟贾琼杨枭; 文献传递

基于递阶遗传算法的智能跟车控制: 2015年; 简单回顾了智能控制以及相关技术,采用一种递阶式遗传算法,对需要控制的跟车距离的相关模糊逻辑系统隶属度函数和规则库进行寻优,其中跟车距离模糊逻辑输入隶属度函数采用三输入模型,即基本规则包含45条,然后对所采用的遗传算法的初始种群和交叉、变异率等进行了设置,最后给出仿真结果。; 陈安业潘权; 关键词：智能控制递阶遗传算法遗传算法

基于递阶遗传算法的结构非接触形状控制: 2015年; 以PLZT光致伸缩层合梁非接触形状控制问题为研究对象,提出了一种结合结构拓扑优化与递阶遗传算法的控制方法.该方法以PLZT光致伸缩驱动器的拓扑分布和照射的光强值为设计变量,以PLZT光致伸缩层合梁的期望形状与控制形状的差值函数为适应度函数,应用结构拓扑优化、递阶遗传算法和有限元法,优化了PLZT光致伸缩驱动器的分布和所照射的光强值.与基于传统遗传算法的形状控制方法的计算结果进行了对比分析,该方法的进化速度提高了91%以上,所控制的结构形状与期望形状的误差较传统遗传算法降低了76%以上.; 张晓飞郑世杰王宏涛; 关键词：结构拓扑优化递阶遗传算法有限元法

基于递阶遗传算法优化的交通流预测: 2014年; 及时准确地进行短时交通流预测是智能交通系统研究的关键内容之一。基于小波分析和模糊神经网络的相关知识，本文提出模糊小波神经网络的控制方法。将小波函数作为模糊隶属函数，利用神经网络实现模糊推理，从而完成对下一周期交通流量的预测，同时采用递阶遗传算法实现网络结构和参数的优化。经实测数据验证，本文的方法预测精度高，运行稳定，适应性强。; 王海文高俊峰; 关键词：小波分析模糊神经网络递阶遗传算法

基于递阶遗传算法的结构非接触形状控制: 随着空间科学技术的迅速发展，空间结构中的挠性部件越来越多，这些空间结构需要在相当长的运行时间内维持很高的形状精度。为了保证空间结构的工作性能，必须对挠性部件进行非接触形状控制。　　本文以光电层合梁、板结构的非接触形状控制...; 张晓飞; 关键词：递阶遗传算法有限元法板结构; 文献传递

基于混合递阶遗传算法的RBF网络优化及在BOD软测量中的应用: 随着社会工业化的发展，城市和工业污水处理已成为环保领域迫在眉睫的重要课题。污水处理生物过程中不可预见的干扰大，具有典型的非线性、不稳定、多变量等特点，很难建立准确的数学模型，并且关键的水质参数（尤其是最能体现污水处理性能...; 葛珉昊; 关键词：主元分析法递阶遗传算法 RBF神经网络软测量污水处理

基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD_5软测量方法被引量：9: 2014年; 针对污水处理过程中关键水质参数难以在线监测的问题,提出了基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD5软测量方法。首先用主元分析的方法实现输入变量的降维和去相关,再用递阶遗传算法来确定合理的RBF神经网络隐含层节点数、基函数中心和宽度,而输出层则采用最小二乘法。此算法能同时优化网络参数和拓扑结构,在全局范围内寻找RBF参数的最优解。仿真结果表明,该方法可以实现污水水质的在线预测,具有较好的实时性、稳定性和较高的控制精度。; 王树东葛珉昊陈明明; 关键词：主元分析递阶遗传算法 RBF神经网络软测量 BOD

基于递阶遗传算法的结构多损伤监测被引量：2: 2013年; 基于递阶遗传算法(HGA)与结构优化思想,提出了一种针对欧拉-伯努利梁和二维板结构的多损伤监测方法.该方法利用递阶遗传算法的控制基因表示损伤的数量和位置,以参数基因表示损伤的程度,有效地避免了传统遗传算法(CGA)的早熟现象所造成的损伤误识别等问题.一个悬臂梁和悬臂方板结构模型的多损伤监测仿真计算表明该方法能够准确地监测一、二维结构中多个位置的损伤,而传统遗传算法难以识别二维结构中的多损伤情况.悬臂梁仿真算例中,该方法和传统遗传算法对多损伤程度的识别误差分别为0.144%和1.819%,所需的有限元计算次数该方法仅为传统遗传算法的16.4%.与传统遗传算法相比,递阶遗传算法明显提高了损伤识别方法的计算效率、精度和稳定性.; 范德礼郑世杰王宏涛; 关键词：递阶遗传算法控制基因结构优化

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