基于改进AWA~*算法的智能车辆全局路径规划研究

针对目前智能车辆中AWA~*算法规划在较短时间内无法提高路径质量的问题,提出了一种可在较短时间内快速提高路径精度的优化AWA~*算法。在原有AWA~*算法的估价函数下引入了动态优化因子ε~*,建立了新型的估价函数,设计了新的启发式能耗预估代价,证明了所提出的启发式预估代价满足可采纳性和一致性,确保了优化AWA~*算法可在较短时间内获得更优路径。同时进行了路径规划耗时误差仿真实验,验证了优化AWA~*算法在面对复杂环境地图时搜索耗时误差具有一定局限性,在此基础上进行了低百分比和高百分比障碍物环境地图普适性仿真实验,对比分析了优化AWA~*算法与传统AWA~*算法的扩展节点数目、耗时情况和路径精度。仿真实验结果表明:在全局工况下,相比于AWA~*算法,优化AWA~*算法可在更短时间内提高规划的路径质量,尤其是在低百分比障碍物地图下,效果更为明显。     

基于分组的MPS进近航班着陆调度算法研究

讨论了机场终端区到达航班流的着陆调度规划问题。以航班总延误时间最小为目标函数,考虑了复杂的空中管制约束,提出了基于分组的MPS为1的隐枚举排序算法。该算法考虑了空中交通管制的多种约束条件,首先,分航路对航班进行分组;其次,根据约束条件初始化位置许可矩阵;然后建立解空间树搜索最优解。通过边界条件选取、无效分支判断、次优序列淘汰的设计提高了算法求解速度。结合真实数据,用计算机仿真实验对该算法进行了验证,结果表明,该算法能满足复杂空中交通管制条件下的各种限制约束,有效减少交通延误和提高空域利用率。     

加快最小完善Hash函数形成过程的几个有效措施

在用于静态表的各种Hash函数中,一种独立于计算机的最小完善Hash函数颇有实用价值。在一定条件下,这种Hash函数可以同时实现探查次数为1和表的填充系数为1这两个要求。使用此种Hash函数的主要困难是函数的形成速度比较慢。Cichelli提出用两次排序来修剪搜索树,用回溯方法来寻求形成Hash函数的编码表。本文提出用第三次排序进一步修剪搜索树;提出用双自变量定界法和超前检查法来加快搜索速度。文中还介绍了综合使用以上三种方法研制成功的一个通用处理程序,并给出若干计算实例。     

BACON机器、科学发现与创造——AI心理学派学者西蒙思想解读

H·西蒙所领导的人工智能(AI)心理学派,在F·培根关于归纳机器的思想指引下,在对一系列科学发现进行了计算模拟之后,确认了人类科学推理就是启发式搜索的过程,换句话说,人类问题求解的启发式搜索法就是科学发现的逻辑或方法。同理,借助于“有选择的搜索”的心理解释可以揭示科学创造的奥秘。     

QoS支持下的GIS服务链最优化问题研究

针对当前OGC互操作标准未提供QoS支持的现状,对OGC服务标准进行了服务质量扩展。在此基础上实现了一种基于遗传算法、具有全局QoS约束的最优化服务选择方法。该方法采用了树型染色体编码方式及基于罚函数法的适应度函数。通过与整数规划得到的最优解进行对比,验证了该方法解质量的有效性,并通过改变候选服务数和任务数等试验条件,证明了该方法的时间复杂度近似线性。     

基于改进FFA算法的柔性制造车间调度方法

针对某小型精密模具加工企业柔性制造车间离散型生产方式下调度困难的情况,笔者提出了一种改进的启发式算法——改进五因素调度算法（five factors scheduling algorithm,FFA）。算法考虑了可能影响选择排序的5个因素,即当前任务待排工序可能开始加工时间、待排工序工时、可用设备剩余加工时间、本工序完成后本任务剩余加工时间以及本工序之后本任务将要到达的紧后设备上的剩余加工时间,最大化前3个因素,最小化后2个因素,所构造评价指数最小时,该任务优先排序。并对构造的评价指数公式进行了改进,为5个因素选取合适系数,降低了计算复杂度。最后通过试验与遗传算法进行比较,证明了该算法在缩短最大完工时间和提高计算速度方面更有优势。     

基于遗传算法的大数据资源分配算法

针对云计算数据中心资源分配算法的资源利用率较低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的云计算数据中心资源分配算法。首先,遍历每个服务器与虚拟机的需求,使用启发式贪婪算法,按照遗传算法搜索的最优虚拟机顺序将虚拟机分配至物理服务器;然后,将染色体对应的虚拟机顺序转化为装箱问题的装箱解,根据适应度值搜索资源池的最优顺序;最终,最小化云计算物理服务器的数量,减少了物理服务器的资源浪费量。基于不同虚拟机规模进行了仿真实验,结果显示:本算法对于多维装箱问题具有较好的性能,在云计算资源分配方面也获得了较好的资源利用率。     

遗传算法应用于并联管道计算中的研究

传统求解并联管路的水力计算的方法不是精度低就是限制条件多。设计了一种改进的遗传算法求解的方案，对适应度函数的选取作了详尽地分析，并提出了可增强局部搜索能力的微调变异算子。并联管路的水力计算实例证明了改进的遗传算法的有效性。     

空间噪声场相干函数测定与曲线拟合

介绍了噪声场相干函数的定义,设计了连续变频短时估值法的相干函数测定实验.阐述了由采集的数据得出离散相干函数值的方法.根据相干函数变化缓慢的特性,先进行低通滤波,接着用傅立叶级数进行曲线拟合.实验结果表明,拟合曲线比sinc曲线更接近实测数据.     

一种新型并联机床的最优轨迹规划

提出了一种新型并联机床的最优轨迹规划方法,其过程是在参数空间进行轨迹规划,再将参数空间的运动轨迹映射到关节空间。在轨迹规划中,以雅可比矩阵条件数的倒数作为适应度函数,利用遗传算法优化了并联机床的多余自由度。仿真计算结果表明:最优轨迹规划方法既能给出并联机床加工过程中的灵巧构型,又可使得并联机床获得平稳的运动性能。     

二元判决图变量排序新方法

从遗传算法入手,利用已有的几种启发式变量排序方法的结果作为最初的染色体群体,并适当加入随机变量顺序,然后按照遗传算法的方法进行运算,经过多代循环找到近似最优解。实验结果表明,该方法比已有的启发式方法更有效,能够在全局范围内搜索最优解,对BDD的变量编序和遗传算法的运用具有参考价值。     

部分极化条件下的极化对比度增强优化的快速方法（英文）

介绍了一种包含完全极化情形和部分极化情形在内的通用信号杂波噪声比(SCNR)模型。基于该模型,提出了一种适用于收发极化状态受约束的极化对比度增强优化(OPCE)的快速方法。该方法证明OPCE问题等价于某类线性代价函数的极值问题,且该类线性代价函数的极值问题的求解比OPCE问题的求解容易。从而构建了快速解决OPCE问题的方法。理论分析和数值实验验证了该方法的可靠性和高效性,与基于三步法的全局搜索方法(GSM)相比,该方法仅需要5%的计算时间。     

布局装卸路径规划的研究

本文对布局装卸路径与形态操作的关系进行了深入的研究，进而提出了计算形态操作及装卸路径可行域的定理与算法，这些算法具有较广泛的适应范围。本文还根据八叉树这种数据结构的特点及一评价函数，提出了一种定向搜索算法来求解布局物体的装卸路径。走向搜索法可用较短的时间求得较佳的装卸路径，具有广泛的应用范围。     

商品期货市场操纵成本以及操纵收益评价

本文运用微观金融理论对商品期货市场操纵成本和操纵收益进行了计算和评价,操纵成本和操纵收益仅仅限于会计核算成本和会计核算收益。根据各自的函数关系,求出各自对应的最大化操纵利润函数,并根据经济学原理,对多头操纵状态下以及空头操纵状态下的市场操纵均衡状态进行了分析,计算出了各自对应状态下社会福利的净损失。     

无人机群变航迹多任务综合规划方法研究

将无人机群作为一个整体,对任务和航线进行综合规划有利于提高效率,减少油耗。为了缩短机群的任务完成时间,减少飞行航程,提出了一种启发式的任务和轨迹综合规划方法。通过将各无人机的任务执行时间趋于均衡以减小机群任务的总完成时间,同时兼顾同一无人机执行的多个任务在路径上的相邻,使得机群的总飞行航程得到缩短,从而减少了油耗。仿真试验表明,任务轨迹综合规划算法与仅考虑航线或任务执行时间的算法相比较,机群的任务完成时间减少了18%左右,提高了无人机群的工作效率,减少了油耗。     

基于极值索引的数据排序算法

提出一种新的数据排序算法,将数学极值的求解原理与数据排序结合,把极小值的概念扩展到记录的序列中,并按数据的排列规律,建立了极小记录索引,通过索引快速搜索待排序列中的记录,对待排序列快速的排序。该算法的最大时间复杂度T(n)为O(nlogn)和空间复杂度O(n),在提高排序效率的同时,保证了排序结果中的相同大小记录之间相对位置的稳定。     

面向绿色制造的机床主轴加工工艺路线优化

针对机床主轴,提出面向绿色制造的工艺路线决策方法,旨在优化主轴制造工艺过程,减少能源消耗。通过对主轴各加工单元间的优先关系进行分析,建立加工工艺有向图,并对其进行分组拓扑排序和全拓扑排序,得出满足约束关系的所有可行路线,然后根据最优标准进行判断和评价,得出主轴加工的最优工艺路线。     

基于因子和聚类分析的居民消费价格变动水平评价

通过构建居民消费价格变动水平的评价内容及评价指标体系,运用因子分析法对2001-2009年度的居民消费价格变动水平进行因子分析可行性检验、因子提取,共提取了3个公共因子。并对每个因子进行命名,根据因子得分函数计算出每个因子得分和9个年度的因子综合得分,按照综合得分的高低进行排序。根据排序结果对2001-2009年度的居...     

一种求解JOB SHOP问题的新型混合遗传算法

针对一般车间（JOB SHOP）的作业排序问题设计了一种新的混合遗传算法,该算法将遗传算法和启发式方法相结合,利用遗传算法优化每台机器的首工序,并确定每台机器的优先工序,借助仿真,按照启发式方法安排每台机器的后续工序。通过算例比较,表明该算法具有良好的求解性能。     

加工车间进度计划的实用动态模拟研究

从实用的角度出发，对较大规模的加工车间问题采用了动态模拟的方法，在非延迟计划（ＮｏｎｄｅｌａｙＳｃｈｅｄｕｌｅｓ）的基础上，根据各种不同的启发式优先规则，迅速生成几类包含或接近最优解集并相应满足不同目标函数的进度计划．采用某机械加工厂大件车间的实际数据进行了进度计划的编制，取得了比较满意的结果．