WLAN环境下移动点切换时机选择算法

大型无线局域网环境中移动点在不同AP间进行高速移动时需要进行切换,切换过程产生的延迟会影响无线局域网的服务质量,尤其对于多媒体应用,减小移动点在AP之间的切换延迟是提高无线局域网服务质量的关键。该文提出了确定下一个AP的确认、认证与连接过程开始的最佳距离和最佳接收信号强度的算法,算法结合移动点的移动速度、移动偏移角度等因素来确定最佳切换时机,提高切换成功率,减少切换延迟。算法已在地铁信号系统国产化预研项目中得到应用。     

不确定时滞系统的滑模控制

考虑同时存在状态不确定性和控制不确定性的时滞系统的滑模控制问题,其中控制不确定性是不匹配的。利用Lyapunov方法和线性矩阵不等式技术,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件。利用该线性矩阵不等式的解可以得到所设计的滑模控制律和滑模面。从理论上证明了该滑模控制律能保证状态轨迹被驱动到指定的切换面上。仿真结果验证了该算法的有效性。     

双目标旅行商问题及其蚂蚁算法实验研究

对双目标旅行商问题设计了基于Pareto概念的多目标蚂蚁算法.借助于算法的全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标组合的Pareto有效解,并利用多目标蚂蚁算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto解在前沿均匀分布.经大量算例求解验证了其有效性,该算法具有较好的通用性.     

基于传输模式切换的新型自适应空间调制算法

提出一种基于传输模式切换的新型自适应空间调制(SM)算法,采用最近邻估计作为系统性能度量的标准,根据信道的状态信息,动态地调整传输模式以最小化系统的成对错误概率,实现在系统频谱利用效率固定和发送功率受限的情况下系统性能的提升。针对SM系统数据传输的特殊性,即一个时刻只有一根发射天线激活来携带数据信息,给出了传输模式切换的简化算法。仿真结果表明,算法实现简单,反馈量小,系统性能优于传统的空间调制方法并且能在高相关信道下工作。     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

Fuzzy映象的完全广义非线性隐拟变分包含(英文)

通过建立q-一致光滑Banach空间中一类新的涉及Fuzzy映象及广义m-增生映象的完全广义非线性隐-拟变分包含,利用Nadler定理及广义m-增生映象的解算子技巧,构造了新的迭代算法。由该算法得到了q-一致光滑Banach空间中这类完全广义非线性隐-拟变分包含的近似解并证明了该解的存在性。建立了由算法产生的迭代序列,得到了它收敛到变分包含的精确解。     

一类神经网络系统的渐近行为

研究了一类微分方程系统解的渐近行为和零解的稳定性问题;讨论了利用特征值的符号及运用解对初值的连续依赖性和一些变换算法,该算法优点是不需求出解的解析表达式,就能判断方程解的渐近行为和零解的稳定性态,其推理过程较清晰严密并有一定的参考价值。     

一种改进的模拟退火图像盲复原算法

通过分析均匀分布与Cauchy分布的分布机制,提出了一种改进的模拟退火图像盲复原算法,该算法选择Cauchy分布为随机扰动量来产生状态扰动函数。通过计算机仿真,验证了该算法对初值的鲁棒性和复原的效果优于基于均匀分布随机扰动量模拟退火盲解卷积算法,提高了收敛到最优解的速度。     

WDM光网络中一种不共享风险的路由算法

在共享风险链路组的约束下,提出了一种共享路径的联合路由算法。该算法使用一种新的K对路由来选择最小代价的工作路由和风险分离的保护路由对。仿真表明,该算法能启发式地接近最佳性能,并能在资源利用率、阻塞率和保护切换时间之间进行性能折中。     

Hilbert空间中一类拟变分不等式问题

研究了一类新的无穷簇广义集值拟变分不等式问题,利用Nadler定理,得到并构造了逼近解的迭代算法,证明了这类拟变分不等式的解的存在性及该算法产生的迭代序列的收敛性。     

解整数规划问题的新方法——三步法

本文就整数规划问题提出了一个逐步求解方法——三步法,此法可根据问题的规模和需要求得最优整数解或近似最优整数解。分析与上机运算结果表明,在解大规模整数规划问题的收敛速度方面,本算法明显优于已有的整数规划算法。     

用于分布式并行数据库系统的重定向算法

分布式并行数据库系统以高可用性、高效率等特征愈来愈受到人们的关注。针对分布式并行数据库系统的特征,提出了分布式并行重定向算法,实现服务器节点的透明切换。该算法不仅能实现负载均衡以及位置透明性,提高系统效率,而且能保证节点故障时事务不被中断,实现系统的高可用性。     

非线性规划的元胞蚂蚁算法

将元胞自动机思想引入到蚂蚁算法中，提出一种新的进化算法——元胞蚂蚁算法。通过算法的元胞演化机制对信息素的二次分配，有效扩大了对解空间的搜索，避免陷入局部最优，并提高了寻找到所有全局最优解的能力。通过对一系列典型多极值优化问题的求解，均找到了所有全局最优解，显示了其在寻找多峰函数极值点方面的优越性。     

智能悬架模块切换及底层控制器算法研究

为了满足车主在不同路况下对车辆悬架性能的需求,通过提出一种新型的智能悬架系统,结构上包括切换控制器以及主动控制、馈能2个子模块。顶层控制器采用单-双阈值的模块切换策略,根据路况匹配功能模块;底层分别采用BP-PID算法、LQG算法控制相应的功能模块。在Matlab/Simulink软件中对底层控制器进行仿真,结果表明:所设计的智能悬架系统在B级路面能够改善汽车平顺性,在D级路面能够有效提升汽车综合性能,底层控制器的设计符合要求。     

基于能耗均衡的无线传感网络自适应数据存取算法

提出了一种能耗均衡的自适应数据存储算法,将数据尽量存储在适合查询的位置。首先建立基于网格的网络模型,然后分析采集节点与初始存储节点、查询节点之间的位置关系,存储模式可在集中存储和分布存储之间切换。算法引入了虚拟扩展网格和能量分级消耗的机制,可有效均衡网络能耗。实验结果表明,该算法的节点能耗、生命周期和丢包率相比于GHT算法有一定的改善。     

用改进蚁群算法求解多目标优化问题

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。多目标优化问题是一类很重要的优化问题,优化与求解较难。对此,提出了一种改进蚁群算法用于求解多目标优化问题,得到一组变量的权重后,用一定数量的蚂蚁在解空间中首先随机搜索,然后模拟蚂蚁寻食的方式,通过信息素来指引搜索。给出了具体的算法,示例仿真说明了其有效性,并表明该算法可以快速发现多个全局最优解。     

3-状态串并联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法框架。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效的给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题的有力工具。     

一种定向交叉的单纯形遗传算法

针对交叉算子产生个体的无方向性特点,提出了一种改进的实数交叉算子.该交叉算子吸收了单纯形法的思想,每次交叉都朝着当代种群最优解的方向进行,以提高算法的局部搜索能力.为了防止算法陷入局部极值,还提出了一种爬坡算子.实验证明,改进算法在提高收敛速度、摆脱局部最优解方面极为有效.     

基于改进蚁群算法的物流配送优化研究

物流配送是物流管理的重要环节，物流配送关系到物流活动的正常开展，因此，物流配送优化成为学术界和企业界的研究热点。而传统蚁群算法由于存在着缺点，所以采用一种改进蚁群算法以改善传统算法的不足。基于改进蚁群算法，构建物流配送模型，求解最优解。通过算例，求得最优解，实现目标函数最小化。结论表明：改进蚁群算法是求解物流配送优化问题的有效方法。     

方案聚合算法的终止准则

本文对Rockafellar和Wets提出的解随机规划的方案聚合算法给出了一个“上、下界终止准则”,克服了原准则有时不收敛到最优解的缺点,同时给出了一个加速收敛的“平均乘子”法,从而对方案聚合算法做出了重要的改进。