简介：摘要：本文探讨了数学算法在计算机编程中的应用及其优化策略。通过分析不同类型的数学算法，如排序、搜索和图论算法，本文揭示了它们如何提高程序的效率和性能。同时，讨论了算法优化中的关键技术，包括并行计算、数据结构的选择和算法的复杂度分析。

简介：摘要：本文聚焦于基于智能算法的机械设计优化领域。详细阐述了智能算法的基本原理和特点，包括遗传算法、粒子群优化算法等。深入探讨了这些算法在机械设计中诸如结构优化、参数优化等方面的应用。同时，讨论了智能算法在机械设计优化中面临的挑战，如计算复杂度高、早熟收敛等问题，并提出了相应的改进策略。

简介：摘要：传统的电力拖动系统控制方法主要依赖于硬性控制策略，如PID控制，这种控制方式在一定程度上存在响应速度慢、动态性能差、无法适应复杂工况等问题。而智能算法，如模糊逻辑控制、神经网络控制、遗传算法、粒子群优化算法等，以其强大的非线性处理能力和自适应能力，为电力拖动系统的优化控制提供了新的可能。

简介：摘要：本文聚焦于基于智能算法的机械设计优化领域。详细阐述了智能算法的基本原理和特点，包括遗传算法、粒子群优化算法等。深入探讨了这些算法在机械设计中诸如结构优化、参数优化等方面的应用。同时，讨论了智能算法在机械设计优化中面临的挑战，如计算复杂度高、早熟收敛等问题，并提出了相应的改进策略。

简介：摘要：随着科技的进步，船舶设计正逐渐向智能化、自动化发展。智能优化算法在这一过程中扮演了重要角色。本文探讨了智能优化算法在船舶设计中的多种应用，分析其具体优势与面临的挑战。讨论如何利用这些算法提高设计效率、优化性能，并在实际应用中克服计算复杂性和局部最优等问题。此外，本文还展望智能优化算法未来的发展方向，包括自适应算法的实现、集成方法的探索以及实时优化技术的应用，强调其在推动船舶设计创新与可持续发展中的重要性。通过这一系列探讨，期望为船舶设计行业的从业者提供理论支持和实践参考，助力其在智能化进程中不断前行。

简介：摘要：本文聚焦于煤矿通风网络的优化研究，旨在通过科学的方法实现通风系统的节能与矿井安全生产的双重目标。首先，系统阐述了煤矿通风系统的基础理论，包括其基本原理和常用的网络分析方法。随后，基于节能与安全的双重考量，构建了煤矿通风网络的多目标优化模型，并设计了相应的求解算法。通过选取典型煤矿作为案例，应用该优化模型进行了实例分析，展示了优化前后的显著效果，包括通风机能耗的降低、无效风量的减少以及矿井安全性的提升。研究结果表明，通过优化煤矿通风网络，可以在确保矿井安全的前提下，有效降低通风系统的能耗，实现节能与安全的良好平衡。

简介：摘要：浣熊优化算法（COA）因其灵活性和效率，在解决复杂优化问题中显示出显著的潜力。本文探讨了COA在武器目标分配（WTA）问题中的应用，分析了算法如何通过模拟浣熊的觅食行为优化搜索策略来提高目标分配的效率和准确性。通过构建数学模型和算法对比，验证了COA在WTA问题中的有效性，尤其在处理多目标和动态目标分配情况下的优势。研究结果表明，COA不仅提高了目标分配的解决速度，而且增强了解决方案的适应性和稳定性。

简介：摘要：随着人工智能（AI）技术的快速发展，算法优化与性能提升已成为AI研究中的关键问题。优化算法旨在提高AI模型的计算效率、准确性及通用性，推动其在各类应用场景中的广泛应用。本文探讨了常见的算法优化方法，包括数据预处理、模型结构优化、参数调整、并行计算与硬件加速等策略，并对其在不同AI任务中的应用效果进行了分析。此外，针对性能提升问题，本文进一步探讨了如何通过分布式计算、深度学习模型压缩、自动机器学习（AutoML）等前沿技术手段来提高AI系统的整体性能。

简介：摘要

简介：摘要：矿井通风系统对矿井安全与生产效率至关重要。智能算法的发展为其优化设计带来新机遇。本摘要阐述了智能算法应用于矿井通风系统优化的意义，包括提高通风效率、降低能耗等。介绍了常用智能算法如遗传算法、神经网络算法在通风网络解算、通风机选型等方面的应用，探讨了其面临的数据准确性、算法复杂性等挑战。

简介：摘要:随着信息技术的飞速发展，算力网络作为新型的网络架构，其优化问题日益凸显。本文针对算力网络的特性，深入研究其优化算法，旨在提升网络资源利用率，降低传输延迟，实现高效、智能的算力调度。论文首先在第一章中，阐述了研究的背景与意义，强调了算力网络在云计算、物联网等领域的广泛应用，以及优化算法对于提升网络性能的重要性。此外，通过分析现有技术的局限性，确立了研究的目标和价值。第二章，我们回顾了与算力网络优化相关的理论与技术基础，包括网络优化理论、分布式计算、以及人工智能在资源调度中的应用，为后续算法设计提供了理论依据。

简介：摘要蚁群算法是一种成功的启发式算法，但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题，提出了定期交流和模范带头学习模型，前者是在蚂蚁每走过一定城市后，进行学习交流，选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响，从而加快总体的收敛速度；后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后，选出最优秀的蚂蚁，在其走过的路径上释放大量信息素，对下一周期蚂蚁的旅行进行引导，避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。

简介：摘要：交通流量预测与优化一直是城市交通管理和规划的重要领域。随着机器学习和优化算法的不断发展与应用，将两者融合起来在交通流量预测与优化研究中具有巨大的潜力和优势。通过利用机器学习算法对大量的历史交通数据进行分析和模型训练，可以提供更准确的交通流量预测结果。而优化算法的引入，则可以针对这些预测结果进行优化调度，改善交通流量控制策略，提高道路网络的运行效率。本文将探讨如何将机器学习与优化算法相结合，为交通流量预测与优化领域的研究和实践提供新的思路和方法。

简介：采用PID优化算法对分布式水文模型VIC模型进行参数自动优化计算,并对比分析参数优化前后对分布式水文模型模拟精度的影响。研究结果表明：参数优化后,分布式水文模型VIC模型在年尺度和小时尺度的水文模拟精度均有所改善,误差减少13.8%和13.2%,拟合度提高0.28和0.14。研究成果对于分布式水文模型参数优化方法提供参考价值。

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简介：摘要提出了采用混合驱动六杆机构来实现对糖果包装机中推糖机构的优化，通过在原有五杆机构系统中加入第六杆即调节杆来形成混合动力六连杆机构，应用回路矢量法建立了数学模型，从运动学对六连杆机构进行了运动学分析，依据要实现期望的运动输出轨迹，优化混合动力六连杆机构参数。

简介：摘要本文主要针对某地区特高压交直流混合电网的特点，提出了电压在线监测､无功解算策略和实施策略｡特高压交直流电网中的无功优化控制是基于一种灵敏度分析和粒子群算法相结合的无功电压优化控制方法｡

简介：摘要在供水管网系统中，泵房的优化设计占有及其重要的地位。合理的选择定速泵及变速泵的型号和台数可以提高泵房的整体优化效果，使泵处于高效段运行，并且降低供水管网成本，节省动力费用。因此，本课题从变速泵的工作原理出发，探讨变速泵在泵站优化调度中的节能作用。

简介：微表处技术是一种经济、快捷、高效的预防性养护技术,与热拌沥青混合料相比,微表处混合料噪音较大,严重影响了行驶的舒适性。本文通过在微表处混合料中添加纤维,优化其配合比以及油石比掺量三方面对微表处混合料性能的影响规律入手,优化设计参数,为微表处的优化设计提供理论参考。

简介：摘要随着电力工业的日趋成熟，原来电力行业长期垄断的经营方式已无法适应电力工业生产力发展的需要。因此，锅炉普遍存在的运行效率低和NOx排放污染严重的问题，这一问题急需解决，刻不容缓。在不进行锅炉改造的前提下，以现有运行条件为基础，通过优化运行，提高锅炉效率和降低NOx的排放，是一种经济、有效的办法。本文对锅炉燃烧效率、降低污染物排放进行了阐述。