基于分组和精英策略的遗传算法在机器人导航上的应用

【目的】针对种植园复杂环境下采摘机器人进行路径规划时找出多路径效率低、速度慢等问题,提出一种基于分组和精英策略的遗传算法(GGABE)。【方法】首先生成1个初始群体,使用Sigmoid函数分组;然后在每组中分别进行选择、交叉、变异操作,进行n代迭代后,每组产生该组内的k条等长的最优路径;比较各组最优路径,选择最短的路径作为最优路径。在种群的各项参数均相同的情况下,简单遗传算法(SGA)、未分组的精英遗传算法(EGA)以及GGABE分别作用于15×15和25×25的地图,各进行50次试验。进行样机验证试验。【结果】第1幅地图,GGABE算法找到了8条最短路径,路径均值为20.970 6,其他2种方法只能找出1条最短路径;第2幅地图,GGABE算法找到了8条最短路径,路径均值为38.041 6。50次验证试验均找出3条最佳路径,平均路径规划时间为15.543 319 s。【结论】本研究提出的基于分组和精英策略的遗传算法收敛速度快,可快速准确地在地图中搜索出所有能够遍历整个果园的最佳路径。     

知识图谱赋能的阅读推广研究

[目的/意义]为了进一步提升图书馆阅读推广工作效益,积极探索利用知识图谱实现精准化阅读推广服务新模式.[方法/过程]文章从构建思路、架构设计、平台应用等3个方面讨论了知识图谱赋能的阅读推广智能服务平台,从3个方面探索了阅读推广智能服务平台的应用,并阐述了知识图谱赋能阅读推广服务的3个创新点.[结果/结论]知识图谱赋能阅...     

基于多目标PSO-ACO融合算法的无人艇路径规划

【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明：不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。     

基于森林空间收获问题的模拟退火算法邻域搜索技术比较

邻域搜索是当前提高启发式算法求解效率的核心技术之一,然而近期关于该搜索策略的性能却产生了较大争议。模拟退火算法作为一种典型的启发式算法,已广泛应用于一系列的林业规划问题。为此,本研究以模拟退火算法为例,系统评估2种不同邻域搜索技术在森林空间收获安排问题中的应用效果。规划模型以50年规划周期(10个规划分期)内的最大化木材收获为目标函数,以蓄积均衡收获、蓄积期末存量、单位限制模型和绿量限制等为主要约束条件。测试方法以模拟退火算法为原型,以每次优化过程中随机选择的小班数量为标准,共包括1-邻域和2-邻域2种不同的搜索技术。模拟规划数据由3个假设的栅格数据集组成,其共产生了3293个(林分Ⅰ)、29536个(林分Ⅱ)和81625个(林分Ⅲ)0-1型决策变量。研究结果表明:模拟退火算法2-邻域搜索技术能够提高各规划问题的最大目标函数值;但当规划问题的决策变量数(或小班数量)较大时(即林分数量≥3600),单纯增加邻域范围并不能提高规划问题的平均目标函数值。因此,鉴于模拟退火算法的优化结果对规划问题具有较高的敏感性,因此森林经营决策人员应慎重选择模拟退火算法邻域搜索作为相关规划问题的优化求解技术。      

含分布式电源的配电网故障恢复研究

本研究针对含分布式电源的配电网故障恢复提出一种将孤岛划分作为网络重构子优化模块的方案。在重构过程中根据DG的类型和与主网的连通状态,将不能并网的分布式电源进行孤岛划分,最大程度恢复失电负荷,并用二进制粒子群算法和遗传算法的混合算法寻找最优恢复路径。算例结果证明了该策略的优越性。     

基于深度视觉和蚁群避障算法的果园精准喷施路径规划方法

为了实现对Y-shaped果树的精准喷施,本文融合了彩色及深度视觉图像,提出了1种基于蚁群避障算法的果园最优行驶路径的规划方法。首先,对彩色图像进行图像分割处理,划分道路及果树树墙障碍区域,得出喷施设备的可行驶区域,提出了喷施行驶范围检测算法;然后,通过对深度图像和彩色图像融合的处理,将Y-shaped果树树冠边缘轮廓精准拟合形成栅格地图,并与蚁群避障算法相结合,提出了最优行驶路径规划算法。最后,对拟合曲线和Y-shaped果树树冠边缘轮廓进行检验,验证算法的拟合程度。实验结果证明,本文提出的路径规划算法可以准确地检测出果树区域,并实现对行驶路径的精准规划。     

基于现货实时平衡的新能源微电网调峰激励机制

为达到具备一定调控能力的高比例能源微电网并入大型配电网或农村电网时,以市场手段管控其参与调峰的目的。采用基于现货实时平衡市场的新能源微电网参与电网调峰辅助服务的激励方法,对现货实时平衡的市场机制环境下,新能源微电网参与调峰辅助服务的激励效果进行研究。通过算例验证,调峰现货实时平衡市场出清结果表明:新能源微电网参与调峰的激励场景下,不仅降低了机组考核费用,也提高了调峰补偿费用,调峰收入增加55.27%。本研究提出的结合并网发电机组提供调峰辅助服务的考核指标,增加了考核与激励环节的新能源微电网参与电网调峰辅助服务的激励方法,能够有效激发市场调峰主体的潜能与意愿,保障电网的安全稳定运营。     

基于游憩利用适宜性评价的环巢湖北段风景道选线研究

风景道作为一类线性景观空间,对于打造城市生态旅游精品线路、引导旅游带游憩空间景观规划具有重要意义。基于游憩利用适宜性评价的风景道选线是评估城市景观印象、游客游憩体验的重要指标。以游憩利用适宜性评价为导向,选取水域因子、地形坡度、绿地斑块、旅游资源、交通道路5个因素作为风景道选线的指标因子,依托GIS地理信息系统技术平台,结合层次分析法(AHP）,通过定性分析与定量评价、适宜性及其效益研究,得出风景道游憩利用适宜性评价的分析结果,建立旅游带风景道最优选线的普适性思路,为环巢湖风景道旅游空间的上位规划及其他相关环湖区域布局分析提供案例参考。     

基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法

【目的】为解决非结构化环境下采用深度强化学习进行采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘路径规划成功率不佳的问题,提出了一种非结构化环境下基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和人工势场的柑橘采摘机械臂的路径规划方法。【方法】首先,通过强化学习方法进行采摘路径规划问题求解,设计了结合人工势场的强化学习方法;其次,引入长短期记忆(Longshort term memory,LSTM)结构对2种DRL算法的Actor网络和Critic网络进行改进;最后,在3种不同的非结构化柑橘果树环境训练DRL算法对采摘机械臂进行路径规划。【结果】仿真对比试验表明：结合人工势场的强化学习方法有效提高了采摘机械臂路径规划的成功率;引入LSTM结构的方法可使深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的收敛速度提升57.25%,路径规划成功率提升23.00%;使软行为评判(Soft actor critic,SAC)算法的收敛速度提升53.73%,路径规划成功率提升9.00%;与传统算法RRT-connec...     

基于渐进式综合原理的地理国情监测统计单元网格划分研究

地理国情监测是我国测绘和地理信息发展的重大战略之一。其中地理国情监测单元网格划分是进行统计分析得到地理国情监测成果的基础。针对城市若以区为统计单位,统计单元网格过大,而以社区为单位,社区界线在图上位置不是很明确。提出在行政区划界线(区界)的基础上,采用道路网、河流、湖泊等构建网格,探讨采用渐进式的综合方法对网格进行聚合,得到城市统计单元网格。试验证明,该方法是进行城市统计单元网格的有效方法。     

基于空间映射的山地移动机器人环境建模方法

针对山地环境的特殊性,提出了一种基于空间映射的环境建模方法.通过离散化和空间映射,将三维曲面模型转化为由点集和点距集构成的二维平面模型,从而使三维路径规划问题降维成二维平面路径规划问题;同时,在点距集的生成过程中,利用目标函数来构造相应的点距函数,以使所建环境模型可适用于不同目标下的路径规划任务;最后,在MATLAB中利用蚁群算法对所建环境模型进行路径规划仿真实验,验证了该方法的可行性与通用性,同时将该方法与传统的栅格法和高程建模法进行对比,验证了该方法的优越性.     

基于DEA-SBM模型的公共事业单位绩效评价研究

基于我国省级公共图书馆、公立医院与卫生机构以及64所教育部直属高等院校的投入产出数据,采用非径向非角度DEA-SBM模型进行技术效率、规模效率及综合效率测度,实证研究表明我国公共事业单位绩效存在显著的地区差异,大多数地区或单元尚未达到DEA有效,相对于投入不足,产出规模和效率低等问题更为突出。单元的效率值不等于1表明评价单元没有达到最优水平,存在投入的冗余值和改进的空间。通过分析公共事业单位投入和产出的冗余值、非径向改进方向及改进目标值,为提高资源利用率和提升单元效率提供科学明晰的参考和依据。     

农用小型无人机转弯掉头模式及全区域覆盖下作业路径规划与优化

【目的】具备自主飞行、航线规划与优化、精准控制与变量作业能力是农用小型无人机(Agricultural smallunmanned aerial vehicle, ASUAV)的发展方向。本研究为ASUAV在全区域覆盖下自主飞行作业前的航线拐点坐标解算、飞行航向、起降点位置以及转弯掉头模式等提供优化选择。【方法】利用基于自主恒速飞行和最小转弯半径约束的无人机转弯掉头策略,分析并设计了任意凸多边形作业区域下无人机的路径规划方法,提出了基于幅宽微变的航线归整法路径规划方案,并对结构化农田区域实现全区域覆盖条件下的路径进行了规划与优化选择。【结果】基于最优转弯掉头模式下的ASUAV全区域覆盖路径规划方法适用于任意凸多边形结构的农田区域,GUI程序在解算地头边界航线拐点坐标的同时能优化选择出效率最高的飞行作业航线。在试验田随机规划出一个面积约为2.7 hm2的不规则凸六边形田块,仿真发现当无人机沿着平行于最长边飞行作业时,其空行行程最短,约为540 m,工作效率也最高,接近90%。【结论】经过优化选择后的ASUAV掉头转弯模式、起降点位置、飞行航向以及解算后航线拐点坐标等可以实现全区域覆盖,研究结果为ASUAV自主飞行作业提供了参考。     

基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人 遍历路径规划

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。     

农机直线行走作业DGPS导航算法研究

对于大中型宽幅农业机组在大面积的田间行走作业中利用DGPS进行导航具有很多优点。本文对农机直线行走作业DGPS导航涉及的投影转换、导航AB线、行驶方向角、机组在导航AB线的左右位置、机组当前导航线与导航AB线之间的距离、偏航距离及左右确定等问题进行了分析并给出了算法。通过编程测试表明,本文涉及的算法可行,可用于农机直线行走作业DGPS导航中。     

基于地理信息系统的农村电网规划

针对目前农村电网规划难以满足规划人员实用要求的现状，提出应用地理信息系统（GIS）技术改进农村电网规划的设想，并结合珠海斗门县电网进行了试验性的研究。利用VB5．0和GIS软件进行了农村电网规划应用程序的开发，实现了农村电网的变电站选址以及路径优化。研究结果表明，借助GIS无需复杂的计算便可实现农村电网的规划，且规划过程更具交互性，规划结果更具直观性，方案调整更具灵活性。GIS可作为农村电网规划人员的得力工具。     

A user-centric approach for information modelling in arable farming

Agriculture and farmers face a great challenge in effectively manage information both internally and externally in order to improve the economic and operational efficiency of operations, reduce environmental impact and comply with various documentation requirements. As a part of meeting this challenge, the flow of information between decisions processes defined as realizing a decision must be analyzed and modelled as a prerequisite for the subsequent design, construction and implementation of information systems.This paper defines the actors, their role and communication specifics associated with the various decision and control processes in farmers’ information management. Core-task analysis and core task demands from earlier research are utilised as premises for the modelling of information flow from the farmers’ point of view. A user-friendly generic FMIS design reference model is the primary objective for the study in which planning, execution and evaluation measures have been incorporated.A user-centric approach to model the information flows for targeted field operations is presented. The information models are centred around the farmer as the principal decision maker and involves external entities as well as mobile unit entities as the main information producers. This is a detailed approach to information modelling that will enable the generation of a Farm Management Information System in crop production.     

一类完全图与简单图的多重联图的邻点可区别E 全染色

针对星、路、圈与完全图之间的关系,讨论了星、路、圈和完全图的多重联图的邻点可区别E-全染色,并给出了它们的邻点可区别E-全色数.     

网格化治理的实践逻辑——以S县为例

基层是社会治理最深厚的支撑点和最基础的单元。网格化治理为基层创新提供了有效治理手段和治理工具。通过对安徽省S县网格化治理实践的个案观察,以内容分析法对该县网格化治理的文本资料进行挖掘发现,S县的网格化治理呈现以双向嵌入重构科层结构、以需求导向形成治理议题、以技术赋能整合条块资源、以双向动员撬动治理力量、以制度为基保障治理效能的特点。基层网格化治理形成两条实践路径,即自上而下的党政统合引领和自下而上吸纳社会力量并嵌入网格实现共治,通过技术赋能实现上下两条路径的有效整合。     

动态环境中基于遗传算法的机器人路径规划

为解决动态环境中足球机器人的路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行划分,用序号标识栅格,并以此序号作为机器人路径规划参数编码,建立了以路径最短、避障为优化目标的遗传算法个体评价函数．采用轮盘赌选择、重合点交叉、多种变异结合等方法完成了遗传操作．针对遗传算法易陷入局部最优的不足,在标准遗传算法基础上加入了复原操作和重构操作,使改进后的遗传算法收敛于全局最优．仿真结果表明：该算法能够成功地在动态环境里规划出一条近似最优的路径,算法是有效的．