9篇关于智能优化算法的计算机毕业论文

今天分享的是关于智能优化算法的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能优化算法等主题,本文能够帮助到你

网络化协同制造系统的跨层生产优化调度

这是一篇关于能效优化,协同层,智能优化算法,案例推理,ID3决策树的论文, 主要内容为网络化协同制造系统是一种信息高度集成的智能制造模式,其协同层具有大数据集成的知识库以及知识推理、数据挖掘、信息交互等服务功能,而目前大部分能效调度优化方法在优化过程使用的运算资源局限于企业层、车间层等边缘层,对于利用系统的协同层知识库与服务进一步提高能效的优化调度的研究较为缺乏,此外,网络化协同制造系统的生产过程具有有柔性制造、多工厂协同生产等特征,这使得能效分析与优化变得极其困难,因此,网络化协同制造系统跨越协同层与边缘层生产优化调度的研究具有极其重要的意义。本文针对在网络化协同制造系统中单作业车间与分布式多工厂的能效优化问题展开研究,提出了相应的算法,取得了良好的优化调度效果,主要工作如下:(1)对网络化协同制造系统的信息流和能量流特征、主控因素、外部干扰进行分析,面向能效优化控制目标,针对边缘层独立制造车间的实时调度,及云端网络化分布式多工厂协同制造的虚拟资源优化调度问题,分别建立其对应的优化模型和跨层协同机制。(2)针对单作业车间能效优化问题,提出了一种融合案例推理与混合群智能的调度优化方法。该方法在粒子群优化算法框架下,融合了遗传算法交叉变异算子,并基于调度问题的特征采用三元表示法将协同层知识库中的历史调度案例信息资源转化为数字表示形式,以此进行相似度运算,将其引入到调度优化算法种群筛选后的补充个体生成过程,提高后期迭代过程中的多样性。通过仿真与分析验证了该方法的有效性。(3)针对分布式多工厂能效优化的问题,提出一种融合了ID3决策树的高斯粒子群优化嵌套寻优算法,该算法将异地工厂看做独立的加工单元,把加工单元订单分配寻优作为作为嵌套寻优的外层,调度优化作为内层,多个单元寻优决策结果与云端外部寻优交互反馈,同时还引入了精英保留策略,并将ID3决策树技术融入外层寻优粒子生成过程,降低外层寻优过程中的随机性。最后,通过仿真对比实验验证方法的有效性。(4)根据以上的理论研究以及工厂的实际需求,使用Thymeleaf等前端技术搭建了前台可视化页面,同时,使用Spring Boot、Mybatis、Hadoop等大数据微服务信息技术对后台应用模块的逻辑功能进行了开发,并将开发后的系统应用于无锡某机床股份有限公司,实现了良好调度优化效果。

基于边缘云的在线作业分派和调度研究

这是一篇关于边云协同环境,动态计算卸载,抢占式任务调度,智能优化算法的论文, 主要内容为面对云计算系统中海量数据的处理诉求和长时间的传输延迟,边缘云计算系统被广泛用于支持各种计算服务。本文研究了边云协同计算环境下的动态任务卸载(即任务分派)和调度问题,面向现实移动边缘云计算场景,考虑独立任务的随机到达性和计算资源的异构性,以最小化所有任务总加权响应时间为优化目标,构建有限资源约束下的单目标调度优化问题模型。针对问题模型,本文提出一种基于改进布谷鸟搜索智能优化算法的在线卸载框架ICSOF(ICS Based Online Offloading Framework,ICSOF),通过实时评估服务器计算资源状态和任务执行情况,根据任务所需的传输延迟以及计算时间,周期性地进行动态任务卸载和调度计算。在ICSOF算法框架下,从步长比例因子和种群编解码方式两方面改进传统布谷鸟搜索算法,引入步长自适应调整机制,提出改进的布谷鸟搜索智能优化算法,力求搜索全局最优的任务安排序列,将任务卸载到最佳目的地(边缘服务器或云服务器),提高算法解搜索能力;卸载过程充分考虑任务的延迟敏感度,根据服务器计算资源的可用性,计算实例以抢占的方式调度计算未完成的任务,力求实现任务调度的高效性;设计对资源可用性进行管理的方法,当卸载和调度决策更新后,同步周期性的管理并更新资源状态。本文基于仿真数据集Google Cluster Trace的工作负载跟踪,进行模拟实验。对实验平台进行参数设置并对所提算法进行参数校准,确定最终算法实验参数;为验证算法的正确性、有效性和可行性,将参数校准后的算法与其他四种优秀卸载调度优化算法,在不同参数、不同规模等方面进行性能比较。模拟实验结果表明,所提出算法具有更优的性能表现,能够有效降低所有任务总加权响应时间。

基于实测数据的船舶动态航速优化算法及系统开发

这是一篇关于航速优化,多目标数学模型,动态规划,智能优化算法,系统开发的论文, 主要内容为在如今化石能源不断减少以及温室气体排放不断增加的大背景下,对以化石能源为主要燃料的船舶进行航速优化是船舶节能减排的重要手段,船舶航行的航速计划对船舶航行效率以及营运成本有着重要的影响。随着近年来计算机技术的快速发展以及人们对发展智能船舶的需求愈加迫切,通过计算机自动化的生成船舶最佳航速计划并为船员提供辅助决策已势在必行。本文的研究目标是研究船舶动态航速优化算法并开发船舶智能航速系统。首先结合实测数据建立船舶航速优化的数学模型,其次设计相应的智能优化算法以实现计算机自动化的建立航速计划并提供优化的航速,最后对船舶智能航速系统进行相应的开发及应用。基于此目标,本文的主要工作内容如下:考虑到船载传感器采集的实测数据具有大量异常值、缺失值以及数据噪声的特点,本文结合限幅滤波法、箱线图以及拉格朗日插值法去除原始数据中的异常值、补齐缺失值后,利用小波变化降低了数据中的数据噪声,得到可以进行后续分析的数据集。建立以减小燃油消耗量和减小航行时间为优化目标的多目标分段航速优化数学模型。考虑到油耗量与主机功率以及航速的关系,通过理论分析建立了静水下主机功率与航速的计算模型。考虑到风、浪、流对船舶静水航行的影响,结合实测数据提出了船舶实际航行时主机功率、航速以及油耗率的计算方法,从而建立了船舶主机油耗计算模型。以实测数据为依据,基于K—Means聚类算法进行航段划分。最后针对船舶营运时间增加后螺旋桨出现磨损的问题,提出了一种螺旋桨敞水特性曲线的修正方法。根据船舶航速优化数学模型的相关特征,结合动态规划思想并基于非支配快速排序多目标遗传算法和TOPSIS决策算法设计了船舶动态航速优化算法以求解该数学模型,得到航段划分后各子航段的最优航速。通过实际算例验证了算法的有效性,实现了计算机自动制定优化的船舶航速计划。通过分析船舶智能航速系统的需求,设计了系统的总体架构、系统硬件架构、系统数据库以及系统软件架构。以20000t江海直达散货船为应用对象进行了系统硬件的部署,并以SQL Server 2012为数据库管理系统,Python为开发语言,实现了系统数据库以及系统软件的开发及应用。

网络化协同制造系统的跨层生产优化调度

船舶总布置优化设计建模方法及智能协同求解技术研究

这是一篇关于优化设计,船舶拓扑布置,船舶几何布置,智能优化算法,协同求解的论文, 主要内容为船舶总布置优化设计研究对船舶型线、结构等多种优化设计技术的融合统一具有重要意义,是现代船舶智能设计方法中亟待突破的核心问题。本文围绕船舶总布置优化设计建模方法和智能协同求解技术展开研究,旨在提出一种适用于船舶初步设计阶段的总布置优化设计方法,实现船舶总体布局方案的自动优化设计。通过将船舶总布置分解成船舶拓扑布置和船舶几何布置,实现了船舶总布置的拓扑关系和几何特征优化在数学表达形式上的统一。将网络科学技术引入到船舶总布置优化问题中,提出了一种基于网络表征的船舶拓扑布置,实现了船舶总布置在拓扑空间的表达,为优化协调船舶布置对象拓扑关系提供了一个全新的视角。为了方便船舶总布置在几何空间的描述,建立了船舶几何布置参数化模型,为船舶几何布置优化设计奠定基础。根据船舶拓扑和几何布置优化设计侧重不同,分别建立了相对独立的船舶拓扑和几何布置评估模型,最终形成一种可以通用的船舶总布置优化设计建模方法。智能优化算法作为求解复杂优化问题的有效工具,是船舶总布置优化问题求解的核心技术。为了提高船舶总布置优化问题的求解效率和求解精度,以植物细胞内的碳氧循环过程和自然界中的粒子扩散现象为启发灵感,提出了一种全新的智能优化算法——基于P系统的扩散算法(Diffusion Algorithm based on P system,DAPS)。并进行了系统的测试对比试验以验证DAPS的计算性能;试验结果表明,DAPS在各种类型优化问题上均表现出优秀的计算性能,适用于船舶总布置这类设计变量规模大,目标函数不连续、不可导的复杂优化问题。考虑到船舶总布置优化中涉及大量的约束条件,以DAPS为基础提出了一种集成多方法的约束优化问题求解技术,并选用了13个复杂约束优化问题作为基准测试函数,验证了所提出约束处理技术的有效性。为了保证船舶总布置优化问题求解过程中拓扑关系和几何特征的一致性,建立了船舶拓扑-几何布置映射关系。最终,以集成多种约束处理方法的DAPS为基础,利用船舶拓扑-几何布置映射关系实时共享船舶拓扑和几何求解信息,实现了船舶拓扑布置和船舶几何布置优化问题的智能协同求解。最后,为了验证本文提出的船舶总布置优化设计建模方法和智能协同求解技术的有效性,以Atlantis科考船和150客长江豪华旅游船为对象进行测试验证。测试结果表明本文提出方法能够自动创建合理、优秀的船舶总布置方案;与传统总布置设计方法相比,船舶总布置优化设计方法能提高船舶设计人员在船舶初步设计阶段的总布置设计效率,为后续的船舶总布置详细设计提供有效指导。

网络化协同制造系统的跨层生产优化调度

基于多目标进化神经网络的端到端三维人脸重建

这是一篇关于深度学习,图像处理,三维人脸重建,正则化算法,智能优化算法,计算机视觉的论文, 主要内容为端到端三维人脸的应用在多媒体和图像处理领域已经引起了广泛关注。然而,目前针对端到端三维人脸重建的研究仍然存在一些问题。比如,神经网络自身的过拟合、大姿态人脸的估计、模型的计算时延等。因此,为了解决上述缺陷,本文提出了三种不同的基于神经网络的三维人脸重建方法,包括基于多目标进化编解码器模型、基于多目标进化的注意力网络模型和基于知识蒸馏及多目标进化的自监督网络模型。本文的主要工作如下介绍:(1)为了缓解过拟合现象对三维人脸重建结果带来的影响,设计了一种新颖的方法来构建三维人脸,即基于改进的编码器-解码器网络的多目标进化三维人脸重建。该模型引入了一种名为特征图扰动的正则化算法,以实现加强网络泛化能力的目的。在此基础上,本文构建了一个多目标进化的三维人脸重建模型,并把扰动概率、扰动块的大小、失真强度、概率步长和学习率作为决策变量,把损失函数和结构相似度作为目标函数进行迭代进化。此外,本文使用了四种多目标进化算法(NSGA-II、AGEII、NSLS和MOEA/D)以实现对所提出模型的优化。实验结果表明,重建的人脸在自然环境下有着较为良好的效果。因此,所提出的多目标进化三维人脸重建模型在三维人脸重建性能评估方面具有突出的优势。(2)虽然上述方法在拟合一些正面人脸时取得良好的效果,但是在人脸具有大姿态的情况下重建效果较差。因此,根据这种情况,本文基于上述模型提出了一种注意力网络三维人脸重建方法。该模型除了具有上述模型的特点之外,同时加入了额外的注意力网络和平均人脸合成策略。注意力网络的使用能够在特征提取时确保网络更加关注人脸的主要部分,而平均人脸合成能够使网络在回归大姿态人脸时对不可视的部分进行预测和补全。最后,通过与上述模型进行分析对比,发现所提出模型具有更高的重建精度及鲁棒性。(3)鉴于以上方法均采用监督型网络进行训练,因此对数据集标签有着较高的要求。然而,目前带有三维标签的人脸数据集中的人脸在多样性方面仍然不足,而且过于复杂的模型会增加时延,这使得三维人脸重建的广泛应用面临着极大的挑战。因此,本文提出了基于知识蒸馏和多目标进化网络的自监督三维人脸重建方法以进一步地提高网络的运行速度。该方法通过引入一个知识蒸馏框架和Adder Net技术来压缩网络并提高网络运行速度。此外,本文设计了一种新的损失函数,并采用多目标进化算法实现权重自适应,将教师损失、学生损失和结构相似度作为目标函数,以获得更好的重建性能。最后,通过与其他优秀工作进行对比,实验结果验证了本文所提出模型具有更佳的性能和更短的运行时间。而且,本模型在极端光照条件下也具有出色的三维面部重建性能,这也为之后的三维人脸重建方法提供了新思路。

用于火电厂氮氧化物排放检测的氧化铟传感器研制及监测系统研究

这是一篇关于氮氧化物,In2O3,气敏传感器,监测系统,FPGA,智能优化算法的论文, 主要内容为火力发电作为我国当前最主要的发电方式,承担了国家六成的电力生产任务和超七成的顶峰任务,而燃煤锅炉产生的氮氧化物(NOX)等气体污染物会对生态环境和公众健康造成严重的危害。根据国家出台的燃煤烟气排放标准,燃煤火电厂需配备烟气排放连续监测系统。目前火电厂多采用抽取测量法对排放NOX的浓度进行抽检,检测流程繁琐、在线水平低,不能全面反映火电厂的NOX的排放水平,因此亟需引进一种气体在线检测技术来对火电厂NOX的排放情况进行实时监测。半导体气敏传感器具有成本低、灵敏度高、操作便捷及稳定性强等优点,在火电厂NOX排放监测领域具有巨大的发展潜力。本文通过模拟计算和实验结合的方式,开展了用于火电厂NOX排放检测的氧化铟(In2O3)基传感器气敏机理研究和制备及测试实验,研制了三种高性能In2O3基NOX传感器;以气敏传感阵列为核心开展了NOX排放监测系统的软硬件设计,开发了包括传感器采集节点、FPGA数据枢纽和上位机的火电厂NOX监测系统。主要完成了以下工作:(1)基于密度泛函理论探究了用于火电厂NOX排放检测的In2O3气敏传感器的传感机理,建立了本征及贵金属掺杂的In2O3晶面模型,模拟了贵金属修饰的In2O3晶面对NOX及其它火电厂内常见的干扰气体的吸附行为,通过吸附参数、电子结构和态密度分布等角度分析掺杂In2O3对气体的吸附性能。研究发现,Pt掺杂In2O3对NO的吸附强度最佳,吸附能为-1.55 e V,Au和Pd掺杂的In2O3对NO2的吸附作用最强,吸附能分别为-3.26和-1.97 e V;三种贵金属掺杂的In2O3晶面在NOX吸附过程中均失去电子,吸附后各体系的电导率显著减小;此外,掺杂In2O3对NO2和NO分子的吸附强度远大于其他干扰气体,说明改性In2O3对NOX具有良好的选择性吸附特性。第一性原理计算的结果表明Pt、Au和Pd掺杂的In2O3对NO2和NO具有良好的吸附性能,是特异性检测NOX的理想气敏材料。(2)开展了用于火电厂NOX排放检测的In2O3基传感器研制及性能测试工作,通过水热法制备了三种不同形貌的Pt、Au和Pd掺杂的In2O3气敏材料,并通过XRD、SEM和XPS等测试手段对样品的微观形貌和成分进行了表征。采用涂覆法制备了三种In2O3基气敏传感器,在室温下测试了传感器对NOX及干扰气体的气敏性能,实验结果显示三种贵金属掺杂In2O3传感器对NO2和NO具有良好的灵敏度、快速的响应速度和优秀的抗干扰能力,Pt掺杂In2O3传感器对30 ppm的NO的响应为10.3,Au和Pd掺杂In2O3传感器对30 ppm的NO2的响应值分别为247.8和174.5。根据气敏测试结果选择Pt掺杂In2O3作为NO的敏感单元、Au掺杂In2O3和Pd掺杂In2O3作为NO2敏感单元,以组成检测NOX混合气体的气敏传感阵列。(3)开展了用于火电厂NOX排放检测的监测系统整体设计及硬件开发工作,构建了包含气敏传感器采集节点、FPGA数据枢纽及上位机三大模块的监测系统整体框架。以STC15W4K16S4单片机为主控设计了In2O3基气敏传感器采集节点电路,对三种In2O3传感器的信号采集、调理电路以及单片机外部工作电路进行了原理图设计和PCB布线;以EP4CE10F17C8芯片为主控设计了FPGA数据枢纽节点,对FPGA节点的芯片供电模块、串口转USB模块、JTAG下载模块、LCD模块显示模块等电路及其它外部电路的原理图进行了设计。(4)开展了用于火电厂NOX排放检测的监测系统软件开发及系统测试工作,通过C语言对单片机气敏传感器采集节点的功能进行设计,实现了对气敏传感阵列三路节点信号的采集、调理和无线发送;使用Verilog语言对FPGA数据枢纽的功能进行实现,该模块可接收三路采集节点发送的信号,通过LCD对采集数据进行显示,并通过串口发送采集信号至上位机;使用图形化编程语言在Lab VIEW中设计了上位机监控系统,实现了对传感阵列三路响应信号的显示和保存;开展了In2O3基气敏传感阵列对NOX混合气体的响应实验,通过Matlab对两种NOX气体浓度与三路响应电压信号间的非线性关系进行拟合,建立了基于鲸鱼算法优化的BP神经网络的NOX气体浓度预测模型,优化后的模型对NO2和NO浓度的平均预测准确率分别达到了96.14%和97.01%,表明该模型能够基于三路传感器的电压信号值对NOX浓度实现较高准确率的预测;在Lab VIEW中通过添加脚本节点调用训练后的Matlab神经网络模型对NOX气体浓度进行实时拟合,并对联合调试后的NOX排放检测的监测系统进行了验证测试,结果证明本文开发的火电厂NOX排放监测系统可在上位机界面实现对NO和NO2浓度的可视化在线监测。本文的研究成果为火电厂气态污染物排放检测技术的研究提供了新的思路,也为基于气敏传感阵列的火电厂NOX排放监测系统的开发提供了工程参考。