线性规划算法在武警部队车辆调度中的应用

近年来,随着突发事件的不断发生,武警部队动用车辆频繁,由于突发事件的突然性和不可预测性,如何能使武警部队以最快、最经济的方式到达事发现场,已成为武警部队车辆运输中的一个重大问题.对武警车辆调度进行了研究,分析了线性规划算法在车辆调度中的应用,建立了模型,对各种模型算法进行了分析和比较,最后得出了最优计算结果.     

基于混合遗传算法的梳脱割台参数优化

根据标准遗传算法的基本原理，针对梳脱割台的参数优化问题提出了一种混合遗传算法，给出了实现步骤，并将混合遗传算法和传统优化搜索算法进行了比较分析。结果表明：混合遗传算法比传统优化方法在工程参数优化中具有更大的潜力和优越性。     

基于遗传算法和BP神经网络的用水

为避免BP算法易陷入局部极小的缺陷，根据遗传算法具有全局寻优的特点，将二者结合起来形成GA-BP混合算法。以GA优化BP网络的初始权值和阈值，按负梯度方向修正网络权值及阈值，对网络进行训练。最后，用matlab编写GA-BP计算程序，以多组数据进行测试，并与纯BP算法进行分析比较，结果表明该方法可以有效、准确的应用于城市用水量预测。     

排序算法性能分析及基数排序算法的应用

在信息化高度发达的今天,工作中资料整理仍然涉及到手工排序.文章对各种排序算法的性能进行了比较.通过实例演示,阐述了基数排序在资料整理中的应用,以提高手工排序的效率.     

改进的投影寻踪水质评价模型

为弥补现有水质评价方法的不足之处,采用免疫进化算法优化投影寻踪模型的投影方向,提出基于免疫进化算法的投影寻踪模型,并将模型运用于我国五大湖水质评价及各种富营养化指标对湖泊富营养化程度评价的影响。结果表明通过比较基于免疫进化算法的投影寻踪水质评价模型的最佳投影方向各分量的大小和投影值的大小即可确定水体中污染物的主次及治理的优先并实现同类水之间的水质优劣比较;该模型能将高维数据通过最佳投影方向映射到低维子空间,便于对样本进行分类和综合评价,为水质评价研究领域提供了新的思路和方法。     

基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法

对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0 ms     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于蚁群算法和遗传算法融合的移动机器人路径规划问题研究

移动机器人的路径规划问题一直都是机器人研究中比较热门的话题,也是非常关键的技术,但是,比较传统的路径规划算法都存在自己的缺陷,所以说,寻找一种最佳的算法是机器人路径规划问题领域研究的热点,蚁群算法是最近十几年来发展起来的一种模拟生物的进化算法,这个算法在解决很多比较复杂的问题上表现出了非常好的性能。本文在分析了当前的各种路径规划算法的优缺点的基础之上,选择了蚁群算法来解决移动机器人的路径规划问题。     

基于改进型NSGA-Ⅱ算法的晋中市水资源优化配置

对水资源的不合理利用而导致的水资源短缺现象愈发频繁，进行水资源优化配置的需求也越来越大。水资源优化配置是指在水资源总量有限的前提下，综合考虑社会效益和经济效益，用科学有效的方法对水资源进行水量的合理分配。首先分析晋中市的水资源状况，综合考虑晋中市水资源优化配置需求，建立了以社会效益和经济效益为目标函数的晋中市水资源优化配置模型。接着提出了一种改进型NSGA-Ⅱ算法（INSGA-Ⅱ），并用INSGA-Ⅱ算法对ZTD1、ZTD2及ZTD3等6个多目标测试函数进行实验，结果表明提出的INSGA-Ⅱ算法能求得有效的帕累托前沿，同时收敛性和分布性均优于所列举的大部分多目标优化算法。最后将INSGA-Ⅱ算法应用于晋中市水资源优化配置模型中并进行实例分析，同时与基于NSGA-Ⅱ算法的方案进行对比。实例分析结果表明，基于INSGA-Ⅱ算法的水资源优化配置方案比基于NSGA-Ⅱ算法的水资源优化配置方案得到的缺水量更小、经济效益更高，证明了基于改进型NSGA-Ⅱ算法的晋中市水资源优化配置方案的可行性。根据决策者对不同目标的偏好不同，给出了3种优化配置方案和3种方案的效益比较，这些配置方案同时考虑了社会效益...     

混沌优化算法在水库优化调度中的应用

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足，根据水库优化调度的数学模型，将混沌优化算法运用到水库优化调度中。根据混沌的迭代不重复性和遍历性，按照其“自身规律”不重复地遍历所有状态，利用混沌变量进行优化搜索，可以避免陷入局部最优点，取得全局最优，得到满意结果。将混沌优化算法运用到水库调度中，并与其他优化方法比较，结果表明混沌优化算法原理简单，计算方便，结果精度高。     

基于二维激光扫描的立木胸径计算方法性能分析

针对目前立木胸径算法性能对比中以树干作为测量目标而无法精确评估这一问题,使用激光扫描雷达,以5种管径的PVC管作为测量目标,应用目前常用的两种几何法(切线法、弧长法)与拟合法(Taubin),结合对应的4种角度补偿算法计算目标直径,分析各种算法误差及适用范围,对各种算法性能进行评价。结果表明,Taubin算法精度最高,考虑所有样本后,平均绝对误差为4.89%,其中测量距离为3~6 m时精度最高,平均绝对误差为3.62%。管径小于200 mm,测量距离小于2 m时,所有计算方法的误差均相对较高,其中Taubin法的平均绝对误差为10.59%,优化的弧长法与切线法的平均绝对误差分别为14.03%和13.47%。当测量距离大于2 m时,算法精度大幅度提升,Taubin算法的平均绝对误差降到6%以下。实验表明,Taubin算法在所有计算方法中精度与稳定性最高,最具有工程应用价值。     

土壤水分特征曲线几种标定的对比分析

土壤水分特征曲线的标定是土壤水的能量和数量关系在不同尺度间转换的方法,也是植被生态需水机理研究的重要组成部分。通过对传统的迭代法、一次法和建立的2种混合遗传算法进行比较,标定的结果表明,多项式遗传算法能综合考虑2种方差的影响,并能给出一致性的标定结果,这种经验式混合遗传算法对传统的标定算法进行了改进。     

基于势场蚁群算法的移动机器人全局路径规划方法

针对移动机器人路径规划蚁群算法收敛速度慢和人工势场法易陷入局部最优的问题,提出一种以栅格地图为环境模型,在蚁群算法搜索过程中加入针对具体问题的人工势场局部搜索寻优算法,将人工势场法中力因素转换为局部扩散信息素,使蚁群倾向于具有高适应值的子空间搜索,减少了蚁群算法在盲目搜索路径过程中产生的局部交叉路径及蚂蚁"迷失"数量,提高了蚁群对障碍物的预避障能力。对不同参数组合下2种算法及其它改进算法仿真结果做了比较,验证了基于势场蚁群算法的全局路径规划能够加快寻优过程且具有较强的搜索能力,收敛速度提高近1倍。     

基于2D激光探测的立木胸径几何算法优化

目前林业测绘中使用2D激光扫描仪对树干立木胸径及位置的测定研究占据重要地位。针对3种较为常用的几何类算法(弧长法、切线法和双余弦法),提出在近距离下利用补偿角对其测量值进行补偿的方案,研究了弧长法与切线法补偿角随距离的变化关系,并进行回归分析,所得拟合方程的R~2均大于0.85。运用拟合方程在0~5.5 m范围内对实际树干进行验证,试验选取了5株杨树树干,通过算法补偿,半径与距离测量值的准确性均得到提高,其中弧长补偿算法和切线补偿算法对半径的测量精度分别比未补偿前提高了10.6和10.7个百分点,补偿后的绝对误差均值分别为4.8 mm和3.8 mm;补偿后距离测量值绝对误差均值可分别控制在66.0 mm和15.9 mm以内。试验证明2种补偿后的几何算法均可作为近距离下的林业测绘算法,其中切线补偿算法更优。     

遗传算法在潜土逆转旋耕刀参数优化中的应用

将建立的一种基于混合选择机制的遗传机制的遗传算子和引入的小生境技术应用于潜土逆转旋耕刀片几何参数运动参数的优化设计中，给出了潜土逆转旋耕刀片组合参数的功耗模型，优化结果与实验相吻合。     

基于核自适应滤波的无线传感网络定位算法研究

针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。     

波浪补偿控制算法综述

为了实现对船舶在波浪中的运动响应进行补偿,提高海上作业的效率,需要对波浪补偿设备采用更为先进的运动控制技术.采用前馈控制和反馈控制的分类方式,简述了适合用于波浪补偿设备的控制算法研究现状,以便于更好地了解波浪补偿控制技术的发展.其中属于前馈控制类算法的主要有卡尔曼滤波法、神经网络和时间序列分析法;属于反馈控制类的主要算法有PID控制算法和模型预测控制算法.分析这些算法在波浪补偿控制中的理论原理和研究进展,并且通过对相关学者的研究文献进行了对比分析,指出了卡尔曼滤波法、神经网络和时间序列分析法以及PID控制算法和模型预测控制算法的关键特征.在结论中根据不同控制算法的原理和特征给出了这些算法在波浪补偿控制中可能的研究方向,可以为波浪补偿控制系统的研究和发展提供指导意见.     

Ahut-Delta并联机构改进混沌粒子群算法尺度综合

针对Ahut-Delta并联机构,提出了一种基于改进混沌粒子群算法的尺度综合方法。首先提出一种改进混沌粒子群算法,即采用混沌立方映射初始化种群,并根据迭代状态指数性调整惯性权重因子,同时进行早熟判断和混沌扰动,迭代获得最优粒子。其次将Ahut-Delta并联机构优化参数转变为粒子维度决策变量,雅可比矩阵的全域均值条件数和全域波动量构建的全域综合性能评价指标在其几何条件约束、传动角约束条件下转换为改进混沌粒子群算法的适应度函数。最终通过改进混沌粒子群算法优化搜索,优化出适应度函数值最小的最优粒子,从而获得Ahut-Delta并联机构在全域运动性能最佳的尺度参数。仿真分析结果表明,所提尺度综合方法具有正确性和有效性。     

基于机器视觉的种子质量检测新型算法

在分析已有区域标记算法的基础上,提出了一种新的二值图像连通区域准确标记算法。顺序扫描和标记二值图像的各个像素点,准确判断标记过程中出现的标记冲突,并建立标记冲突的模型,在算法中增加回溯扫描算法,消除标记冲突引起的标记误差。实验证明:该算法可以准确地标记出各种形状的连通区域,与已有算法相比,扫描重复率低,运行准确,速度快,具有很好的应用前景。     

无人驾驶铰接转向车辆路径跟踪控制研究综述

路径跟踪是无人驾驶技术的重要组成部分,是实现铰接转向车辆准确平稳自主行驶的关键,对提高铰接转向车辆在农业、林业、矿山及建筑等行业的作业效率和安全性具有重要意义。车辆模型构建、控制算法设计和算法验证评估是路径跟踪控制研究的基础,围绕这3方面阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制研究的进展。首先回顾了铰接转向车辆的几何学模型、运动学模型和动力学模型,并讨论了各类模型在路径跟踪控制研究中的适用场景及局限性;在此基础上,阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制算法的研究现状,对比并总结了每种算法的优缺点及适用范围,并进一步归纳了算法的验证与评估手段;最后展望了铰接转向车辆路径跟踪技术未来的研究重点及方向：考虑车辆动力学因素及模型参数动态时变特性的车辆建模研究;融合各类算法适应性并结合智能算法的多工况自适应控制算法设计;标准化、流程化的高保真仿真场景开发及集成准确性、稳定性、安全性等多性能的评估方法研究。