服饰图案的机器视觉自动寻边切割技术

设计了光学系统、机器视觉系统，与激光裁剪机本体构成服饰图案的机器视觉自动寻边切割系统。主要研究了利用数字图像处理技术，采用滤波、边缘检测和边缘跟踪等数字图像处理算法，对摄取的图像进行处理，有效地提取前景与背景区分明显且轮廓连续的图案待切割目标的边缘信息，并对边缘信息进行矢量化处理，进而控制SPIN1006激光裁剪机，对被切割物体进行精确激光切割。该技术实现了对异形满版服饰图案的自动寻边切割。     

约束平面选址问题的蜂群优化算法

蜂群算法具有邻域搜索和随机搜索的性质,鲁棒性强,收敛速度快,在求解函数优化和组合优化问题上,获得了较好结果.对带有区域限制的平面选址问题,该算法运用人工蜂群优化思想,给出了一种新的求解方法.实验结果表明,通过调整算法参数,得到了较好结果,验证了算法的可行性和有效性.     

一种求解TSP问题的改进遗传算法

TSP问题是一类经典的NP完全组合优化问题，传统的优化方法由于计算复杂性过大而难以求得全局最优解。遗传算法等智能优化算法在求解这类组合优化问题中表现出了强劲的潜力。作者利用遗传算法对TSP问题进行了研究分析，针对几组benchmark数据进行了仿真实验，在实验的基础上探索了遗传算子和遗传参数的优化设计，实验结果证明了遗传算法在解决TSP问题上的可行性和有效性。     

改进蚁群算法在灭火机器人路径规划中的应用

提出了一种改进的蚁群算法应用于灭火机器人路径规划。该算法利用自适应更新的策略设计出最佳避障路径,建立了简洁明了的蚁群优化算法,从而对灭火机器人行走路径进行了优化处理。该方法不仅使灭火机器人在未知环境寻找火源过程中能够有效避开障碍物,而且能使机器人行走路径最短,所用时间最少。经仿真和实物机器人实验证明了该算法的可靠性和有效性。     

非满载车辆路径问题的改进粒子群优化算法

将局部版粒子群算法应用于非满载车辆路径问题,设计了一种实数编码方案,线性调整惯性权值,改进粒子更新公式,建立了解决该问题的粒子群算法。用该算法求解了两个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和标准粒子群算法进行了比较。结果表明:该算法提高了搜索最优路径的成功率,能更有效地求解非满载车辆路径问题。     

广义线性互补问题的共轭梯度算法

本文构造了广义线性互补问题的一个光滑价值函数,该函数具有良好的微分性质.基此价值函数提出了求解广义线性互补问题的一类不精确线搜索共轭梯度算法,证明了算法的全局收敛性,并通过数值试验检验了算法的实用性.     

广义分式规划的Dinkelbach型算法

考虑紧集情况下，广义分式规划问题（Ｐ）的Ｄｉｎｋｅｌｂａｃｈ型算法，并证明了该算法的收敛性     

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。     

IP网络弹性路由层拓扑生成优化算法

针对弹性路由层快速重路由技术存在的重路由路径偏长的问题,提出了一种基于单亲遗传算法的弹性路由拓扑子层生成算法。介绍了弹性路由层基本原理,给出了弹性路由层的矩阵表示定义,分别建立了以平均最短重路由路径长度和重要度加权的最短重路由路径长度为优化目的的弹性路由层生成数学规划模型,给出了单亲遗传算法求解该优化问题的方法步骤。实验结果表明,优化算法可以得到最佳的弹性路由层拓扑结构,与Minimum算法、Rich算法相比,明显缩短了重路由路径长度,提高了流量转发效率。     

初始点任意优化问题的广义梯度投影法

利用广义投影与罚函数技巧和辅助规划处理带等式和不等式约束问题以及采用二阶段搜索方法，给出了一个初始点可任意的带不等式和等式约束的优化问题的广义梯度投影算法，并证明了该算法具有全局收敛性。文中削弱了文献［１］的条件，保持了它的优越性，罚参数在计算过程中自动调整且只需适当大，因此，在实际运用中不会有太大的困难。     

矩形件排样的流程和算法设计

针对人工矩形件排样效率低、耗时长,且不能保证得到板材利用率为最优方案的问题,通过研究人工矩形件排样 的过程,提出了一种下料系统流程和矩形件排样的启发式与遗传相结合的算法。研究结果表明：所设计的下料系统流程 能够充分利用原材料库和余料库,且避免生成更多的余料;通过文中设计的启发式和遗传相结合的矩形件排样算法,能 够快速搜索出近似总体最优的排样方案。该设计方案能够提高板材利用率,同时减少更多余料的产生。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

蚂蚁算法的基本原理及其研究发展现状

蚂蚁算法是一种新的随机优化算法，它利用人工蚂蚁在其途经路上释放信息素寻优，体现了正反馈、分布式、多agent协同性和并行性等特点。文章详述了蚂蚁算法原理、蚂蚁算法的原型——TSP问题的蚂蚁算法以及蚂蚁算法在应用和理论方面的研究进展，明确指出了其极为广泛的应用前景。     

ANN技术在切削加工中的研究现状

本文简要介绍了人工神经网络的特点，对人工神经网络在切削加工中的研究和应用现状进行了综述。重点阐述了利用人工神经网络对切削加工过程进行智能化监控、对切削加工过程中刀具状态进行检测以及利用人工神经网络对切削加工状态进行预测、预报等三个方面。最后对人工神经网络在切削加工中的应用前景进行了展望。     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题( TSP)的混合 粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及 粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合 粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

氧-丙烷火焰切割浅析

本文对氧-丙烷火焰切割的基本原理、经济价值、社会效益作了全面论述,并对乙炔、丙烯、丙烷和液化石油气四种气体作了切割性能试验,说明了采用氧-丙烷切割是降低成本的最佳方案。     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

三维激光切割数控系统的示教及插补算法研究

系统介绍了针对两种加工对象——空间曲面和任意平面的激光切割程序的示教生成方法;讨论了基于映射法的空间圆弧插补算法和对旋转影响的补偿控制算法相结合而得出的五轴联动插补算法。实践证明基于这些算法的新型五轴联动激光切割加工控制系统可以保证空间激光切割加工有效进行。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

"选址-路线"问题的建模与算法研究

建立了"选址-路线"问题的数学模型,并且给出了求解问题的启发式算法.该启发式算法是基于改进的Clarke-Wright算法和旅行推销员问题.在账单递送的实际案例中,这种启发式算法,和传统手工方法相比,求解速度更快,同时降低了运作成本,减少了递送时间.