海量GPR检测数据负载均衡并行处理技术

探地雷达单机处理软件性能较低,难以满足较长里程或周期性检测的海量数据处理场景需求。针对这一问题,本文在集群模式下基于Hadoop平台的MapReduce并行计算框架,采用HDFS和MySQL的混合存储方法,对数据流进行细粒度切片,建立主从节点架构的动态调度模式,实现海量检测数据的负载均衡并行处理。在Linux系统搭建了1主+8从的Hadoop集群环境并对其进行了测试试验。结果表明:动态调度可使迭代算法达到负载均衡,高复杂度算法适用于并行处理,性能可提升100倍左右,加速比接近物理核数。     

正交异性组合桥面构造优化

正交异性组合桥面由于其较好的抗疲劳性能和静力承载能力、相对较轻的自重近年来在实际工程中得到较多应用。正交异性组合桥面通常由正交异性钢板和混凝土层组成,在加入混凝土层后结构刚度发生较大变化,若正交异性板仍采用传统正交异性钢桥面的构造形式将会造成不必要的钢材用量和焊接量增加。采用遗传算法,以单位面积造价最小为目标,结合现有规范考虑了构造约束和承载能力约束两类约束条件,采用两种应力控制方案,对不同桥面板跨度和混凝土厚度的正交异性组合桥面的构造进行优化。同时解决了构造改变导致荷载分配改变对承载能力分析造成的影响。优化结果表明,桥面跨度4.5m时,与未优化组合桥面相比,优化方案用钢量可降低1.7%~10.1%,焊接量可降低16.5%~31.8%。     

用遗传算法求空间点列的最小包容球

建立了求空间点列包容球的数学模型,将求最小包容球问题转化为函数优化问题,并用遗传算法解决了函数最优解的求解问题.     

计算机作战模拟中敌方策略优化的遗传算法应用

本文提出用一种遗传算法来解决计算机作战模拟中敌对主击策略优化问题,使之能根据变化着的模拟形势动态地改变策略,从而命名敌对方成为具有智能的对策。     

遗传算法在船舶航行性能优化中的惩罚策略

简要介绍了遗传算法的基本思想,讨论了运用该方法进行非线性函数约束优化约束处理的一种惩罚策略.然后对于船舶航行性能优化这一具体工程问题,运用该策略进行了优化计算.结果表明,该策略具有很强的实用性.     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.     

综合公交与人群时效性的疏散集结点选址研究

针对区域性公交疏散中集结点选址问题,分析了影响集结点选址的影响因素,考虑了待疏散人群与公交车的时效性,引入了两组0-1变量,以人群总步行距离最短与公交车总走行距离最短为优化目标,构建了疏散集结点选址优化模型。在求取集结点选址方案的同时,还可得到公交车到达集结点的路径和数量。结合问题特点设计了适用于公交疏散集结点选址优化问题的遗传算法方案,最后通过算例对模型和算法的合理性进行了验证。     

基于多装船机的散货船智能装载

对散货船使用多装船机进行装载作业的情况,建立以最高装载效率、最佳纵倾和最小化船舶最大静水弯矩值为目标,以浮态、稳性和结构强度为约束条件的散货船智能装载数学模型,使用改进的多目标遗传算法进行求解,得到优化后的Pareto解集,结果表明:该算法能够有效求得该问题的优化解,在实际应用方面具有一定的可行性.     

基于改进NSGA-Ⅱ和IGA-BP神经网络的索梁锚固区结构优化研究

为实现大跨度斜拉桥索梁锚固区钢锚箱的结构优化,依托某大跨度斜拉桥索梁锚固区结构实际工程,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法与IGA-BP神经网络模型的结构参数优化方法。首先基于BP神经网络确定了钢锚箱响应数据预测的拓扑结构,采用自适应交叉变异改进的遗传算法对钢锚箱结构响应神经网络预测模型的权值阈值调参,得到满足拟合精度要求的IGA-BP神经网络预测模型。然后建立考虑结构平均应力和主要板件上峰值应力的数学优化模型,采用改进交叉、变异算子的NSGA-Ⅱ算法设计了钢锚箱结构参数优化流程。最后联合改进NSGA-Ⅱ算法和IGA-BP模型实现了钢锚箱结构参数的优化求解。结果表明：自适应遗传算法对BP神经网络权值与阈值调参的效果良好,相较于标准BP神经网络,IGA-BP神经网络的拟合精度和训练效率均更高;改进NSGA-Ⅱ算法可以实现对钢锚箱结构参数的寻优求解,根据Pareto协调最优解的结果,钢锚箱支撑板与承压板厚度有一定增加,加劲板和锚垫板厚度略微降低;优化后的结构上平均应力降幅约为2.7%,其中承压板应力峰值由200.9 MPa降低至178.1 MPa,降幅约为11.3%,支撑板应力峰值由199.6...