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oe1(光电查) - 科学论文

103 条数据
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  • 遗传算法在太阳能电池多层膜厚度优化中的高效应用

    摘要： 薄膜太阳能电池主要采用堆叠结构设计。优化这种堆叠结构中的各层厚度对实现太阳能电池最佳效率至关重要。在优化模拟中（例如优化光学间隔层厚度），常用的方法是参数扫描法。我们的模拟研究表明，与单层和多层优化中的暴力参数扫描法相比，采用遗传算法等元启发式方法能实现显著更快且更精确的搜索。虽然其他扫描方法也可能优于暴力扫描法，但它们不像我们的遗传算法那样始终能保证100%的优化结果准确性。我们采用经过充分研究的P3HT基结构来测试该算法，在最佳情况下，其模拟次数比暴力扫描法减少了60.84%。

    关键词： 光学建模、时域有限差分法、遗传算法、太阳能电池优化

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 带间级联激光器调制与噪声动力学的速率方程建模

    摘要： 采用智能混合田口-遗传算法（IHTGA）优化船舶推进系统的轴承偏移量与轴系对中。目标是最小化轴向正应力和剪切力，约束条件包括冷热工况下轴系推力法兰的许用反作用力、轴承应力、剪切力及弯矩。主推进系统轴系的精确对中对于保障船舶安全运行至关重要。为获得工况下轴承与轴系可接受的受力与应力组合，必须确定最优轴承偏移量。本文摒弃船厂普遍采用的耗时传统局部搜索法（含试错流程），改用IHTGA进行优化。该算法在常规遗传算法交叉操作间嵌入田口方法，通过将田口法的系统推理能力融入交叉过程，实现用于交叉的基因智能选择，从而提升算法在鲁棒性、统计性能及收敛速度方面的表现。采用惩罚函数法将设计目标与约束条件的线性组合作为伪目标函数构建适应度函数，并运用有限元法计算轴承反力与应力以及轴系正应力、弯矩和剪切力。针对2200TEU集装箱船的计算实验表明，IHTGA优化结果显著优于传统含试错的局部搜索法。

    关键词： 轴承偏移、优化设计、船舶推进系统、轴系对中、遗传算法

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于背景前景信息亮度的繁殖萤火虫视觉跟踪方法

    摘要： 视觉目标跟踪涉及在图像序列中定位物体。该方法通过在物体状态空间中优化基于图像特征相似性的目标函数来实现。元启发式算法在求解无梯度信息的复杂优化问题中展现出良好效果，这促使我们采用萤火虫算法进行视觉目标跟踪。物体状态由其边界框参数表示，目标则通过颜色分布建模。本研究具有两项重要贡献：首先，我们提出混合萤火虫算法，其中采用实数编码遗传算法（RGA）执行遗传操作，并通过融入父代速度信息改进交叉操作；其次，萤火虫亮度计算同时考虑前景与背景信息（而非仅前景），这有助于解决尺度坍缩与爆炸问题。该方案在VOT2014数据集的挑战性序列上进行基准测试，并与其他基线跟踪器及元启发式算法进行对比。

    关键词： 遗传算法、前景背景信息、优化、视觉跟踪、萤火虫算法、目标定位

    更新于2025-09-22 22:22:21

  • [IEEE 2018年IEEE传感器会议 - 印度新德里 (2018.10.28-2018.10.31)] 2018年IEEE传感器会议 - 基于光纤布拉格光栅传感器模态形状的结构形态估计：一种遗传算法方法

    摘要： 结构形状估计在许多工程领域备受关注。然而在实际运行中，结构位移监测往往存在困难。本文探讨了采用最少数量光纤布拉格光栅传感器进行结构形状估计的方法。通过模态形状推导出应变-位移转换矩阵，从而根据测量的离散应变数据估算结构的整体位移。利用遗传算法对形状估计所需的传感器数量及布局进行优化。通过开展静态与动态位移实验验证该算法，结果表明估算位移与实测位移高度吻合。

    关键词： 光纤布拉格光栅、模态形状、遗传算法、传感器、形状估计

    更新于2025-09-23 06:06:30

  • [IEEE 2018年第26届电信论坛(TELFOR) - 塞尔维亚贝尔格莱德 (2018.11.20-2018.11.21)] 2018年第26届电信论坛(TELFOR) - 弹性光网络中的路由、调制与频谱分配

    摘要： 弹性光网络被视为未来光网络的有效解决方案。在这些网络中，路由、调制和频谱分配问题需要通过统筹解决这三个方面来实现最优网络利用率。我们研究了在流量动态变化的网络中解决该问题的两种不同方法：第一种方法采用多条候选最短路径并允许动态频谱（重）分配；第二种方法运用遗传算法寻找最适配路径。结果表明，相较于第一种方法，第二种方法通常能提供更低的平均阻塞概率和更高的频谱利用效率——尤其在链路较短的场景中，这表明其有望成为未来大容量传输网络的解决方案。

    关键词： 遗传算法、路由调制与频谱分配、弹性光网络

    更新于2025-09-23 08:59:15

  • 混合无线-光宽带接入网络的联合路由与信道分配方案

    摘要： 本文研究了提升无线光宽带接入网（WOBAN）通信质量的机制，该网络是满足接入网容量日益增长需求的有效解决方案。我们通过采用多网关和多信道操作，并结合能有效降低无线电干扰影响的路由协议来实现这一目标。提出了一种联合路由与信道分配方案，旨在最大化WOBAN中所有活跃上行流量的端到端成功概率并最小化端到端延迟?；趎s-2仿真的性能评估表明：相较于单信道场景，在12个信道和4块网络接口卡（NIC）的配置下，该方案可使网络吞吐量提升至三倍，流量延迟降低至六分之一。

    关键词： 遗传算法、信道分配、无线Mesh网络、接入网络、光网络、质量感知路由

    更新于2025-09-23 17:47:57

  • [2019年德国慕尼黑国际激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 2019.6.23-2019.6.27] 2019年欧洲激光与光电会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC）- 多模光纤激光器中的时空锁模

    摘要： 过去几十年间，全球化背景下多工厂制造环境引发了广泛关注。大量研究表明，柔性作业车间调度问题（FJSPs）及分布式柔性作业车间调度问题（DFJSPs）均属于NP难问题。在多工厂优化调度中，将作业分配至合适工厂或柔性制造单元是核心任务，这需要综合考虑各工厂或制造单元的设备性能、工艺技术、产能及利用率等因素。采用遗传算法（GAs）解决DFJSPs编码问题时需考虑多重变量与约束条件。文献特别指出，传统GA编码方法可能产生不可行解或非法解，因此需要专门设计的进化流程——但该过程会导致染色体多样性丧失。为克服这一缺陷，本文提出一种融合概率概念的改进实数编码算子。该算法能显著缩短染色体长度，从而节省计算空间。通过两阶段验证评估了改进GA算法的效果：第一阶段采用经典DFJSP验证算法有效性；第二阶段运用台湾某紧固件制造商100组与200组工单的历史数据解决实际案例。结果表明该改进GA算法能有效解决传统GA编码算法引发的冲突问题，效果令人满意。

    关键词： 分布式且灵活的作业车间、调度问题、基于概率的编码算子、灵活作业车间、遗传算法

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE国防光子学研究与应用会议(RAPID) - 美国佛罗里达州米拉马尔海滩(2019.8.19-2019.8.21)] 2019年IEEE国防光子学研究与应用会议(RAPID) - 邀请报告："光丝产生远程激光等离子体激波的高分辨率时空成像"

    摘要： 本文针对意大利罗马电力分销商ACEA电网测量的电力负荷时间序列（TS）预测问题，采用回声状态网络（ESN）分别研究10分钟和1天两种不同提前期的预测方案。对于10分钟短期预测采用标准方法，而针对一天预测周期，我们将数据表示为高维多元时间序列——其变量数量等同于当日测量次数。通过PCA分解获得的正交变换，我们将时间序列维度降至k个独立变量，从而将原始预测问题转化为k个单步超前预测任务。最终通过k个独立预测模型的协同输出组合获得整体预测结果。我们运用遗传算法优化ESN参数，并将其预测精度与标准自回归积分滑动平均模型进行对比。

    关键词： 主成分分析、降维、电力负荷预测、智能电网、遗传算法、预测、回声状态网络、时间序列

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE 2019远东无损检测新技术与应用论坛（FENDT）- 中国山东省青岛市（2019年6月24日-2019年6月27日）] 2019远东无损检测新技术与应用论坛（FENDT）- 激光线生成技术用于优化主动热成像中隐藏缺陷的交互检测

    摘要： 自组织网络（SON）机制在降低蜂窝网络运营成本的同时提升了服务质量。在该网络中，自愈功能旨在自主解决无线接入网问题并最大限度减少对用户的影响。自愈包含自动故障检测、根因分析、故障补偿与恢复。本文提出基于模糊逻辑的根因分析系统，采用遗传算法学习规则库。该方法适配故障排查专家的推理方式，既便于知识获取又易于解读系统输出。结果表明，该系统获得的结果与专家人工定义规则相当甚至更优，且显著优势在于无需专家介入系统定义。此外，由于无需强制参数微调，该系统具有强鲁棒性。

    关键词： 故障排除、自我修复、遗传算法、自组织网络（SON）、根本原因分析、模糊系统、监督学习

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [2019年IEEE第13届兼容性、电力电子与电力工程国际会议(CPE-POWERENG) - 丹麦森讷堡(2019.4.23-2019.4.25)] 2019年IEEE第13届兼容性、电力电子与电力工程国际会议(CPE-POWERENG) - 一种用于光伏并网的AN-GA控制SEPIC变换器

    摘要： 本文采用遗传算法（GA）对人工神经网络（ANN）进行优化，通过贝叶斯正则化方法为ANN提供优化训练。本研究以光伏（PV）系统为对象，利用GA方法适当调整ANN权重实现最优功率跟踪，从而降低均方根误差（RMSE）。研究采用单端初级电感转换器（SEPIC）从光伏组件获取更优的功率跟踪，该转换器通过阻抗匹配功率器件实现最大光伏功率跟踪。采用空间矢量脉宽调制-dSPACE接口作为逆变器控制手段。仿真结果表明，所提系统在电压暂降、暂升及负载变化条件下均具有良好效能。

    关键词： 均方根误差（RMSE）、SEPIC、电网、光伏、人工神经网络（ANN）、遗传算法（GA）

    更新于2025-09-19 17:13:59