- 陈涛;赵厚安;
传统遗传算法求解柔性作业车间调度问题，存在参数敏感性差、容易陷入局部最优等问题。强化学习通过探索、利用的平衡，可以提高解的多样性和精确度，在此基础上，通过融合改进Q-learning的遗传算法来求解以最小化最大完工时间为目标的柔性作业车间调度模型。采用混合策略初始化种群，提高种群质量，引入精英保留策略，保留进化过程中的优质染色体，通过精细设计强化学习的状态空间、动作设置、奖励机制和基于算法性能的自适应探索率衰减机制，实现对遗传算法关键参数的快速自适应调优，在全局搜索和局部利用之间实现更为精细的平衡。最后，通过Brandimarte的10个基准算例进行仿真实验，与3种不同的算法对比，该方法表现出了较好的寻优能力，证实了算法的有效性。
2025年05期 v.38;No.195 17-24+82页 [查看摘要][在线阅读][下载 1385K] [下载次数：17 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] - 朱羿戎;李晓贞;
为提升线驱动柔性机械臂的控制精度，首先对柔性机械臂进行了正向和逆向运动学建模与仿真分析。研究发现，由于柔性结构自身的变形特性，以及摩擦、迟滞等非线性因素的影响，传统运动学模型存在较大的精度损失，导致运动学分析结果与实际运动状态存在误差。针对上述非线性误差，引入BP神经网络，对柔性机械臂的运动学模型进行动态补偿。仿真结果表明，经过BP神经网络补偿后的运动学模型能够有效修正由于非线性因素引起的建模误差。与传统控制方法相比，将BP神经网络应用于柔性机械臂运动学建模与补偿，不仅显著提升了系统对非线性误差的适应能力，还增强了机械臂在复杂工况下的控制精度。该方法为柔性机械臂高精度控制提供了新的技术路径，具有应用价值和研究意义。
2025年05期 v.38;No.195 25-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 1186K] [下载次数：16 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：1 ] - 夏燕玲;姚兆凤;万蕾;赵夫超;
优化机械臂轨迹能够减少不必要的运动，在缩短任务完成时间的同时，提高整体生产效率。为此，针对融合引力搜索与遗传算法的机械臂轨迹优化方法展开研究。定位机械臂的末端位姿，并利用当前位姿下的关节构型表达式，分析机械臂的运动学行为，实现对机械臂轨迹的规划。联合引力搜索算法目标函数与遗传算法最优数学模型，推导实际运算标准，并利用所得数学条件，优化机械臂轨迹。实验结果表明，若机械臂按照优化后轨迹运动，则其完成指定任务所需时间更短，且单次搬运货物总量不会减少，可以大幅提高生产效率。
2025年05期 v.38;No.195 32-37页 [查看摘要][在线阅读][下载 1222K] [下载次数：6 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ] - 陈海英;陈华;
网络舆情信息样本规模较大，异常检测过程依赖大量标记数据，导致分类面边界区域难以准确区分正常和异常舆情信息。为此，研究基于改进支持向量机的网络舆情信息异常检测方法。利用堆叠去噪自编码器（stacked denoising autoencoder,SDAE）模型从带有噪声的数据中恢复原始舆情信息，减少舆情信息网络对标记数据的依赖，利用支持向量机（support vector machine,SVM）分类器构建超平面，最大化两类网络舆情信息样本的边界距离，并选择高斯核函数实现舆情信息特征非线性独立分类，引入加权朴素贝叶斯(weighted naive bayes,WNB)分类器考虑特征间的权重，区分不同类别的舆情信息。构建基于WNB-SVM的舆情信息异常检测模型，对比分类结果与先验知识，识别出与正常舆情信息模式不符的异常信息。实验结果表明：该方法可区分正常和异常舆情信息，SDAE模型层数为6、Batchsize为6时，舆情信息异常检测的平均绝对误差最低，说明网络舆情信息异常检测效果较佳，可为网络舆情控制提供新思路。
2025年05期 v.38;No.195 38-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 1213K] [下载次数：7 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：2 ]