基于改进蚁群算法的潜艇最短航路规划

提出了一种将潜艇的航路规划问题转化为多阶段最短路径问题的模型,和最短路径问题的威胁度加权算法,并使用蚁群算法来计算最短路径,达到求解潜艇航路规划问题的目的.还针对现有的蚁群算法收敛速度慢的缺陷提出了一种蚂蚁学习策略,同时对现有算法的信息素更新策略进行了改进.最后的实验比较得出,改进后的蚁群算法收敛速度与成功率相比传统蚁群算法有了明显提高.     

城市物资配送路径寻优的算法比较

本文围绕物资运送至城市到达站后选择何种路线对配送点进行配送的问题展开讨论。首先,在平面直角坐标系中,确定配送点的位置坐标,然后通过建立最短巡回径路模型,设计遗传算法与蚁群算法分别对数值实例进行求解,得到最短巡回径路,最后比较这两种算法对寻求最短巡回径路问题的求解质量与收敛速度。     

基于组合优化理论设计单钻头打孔机生产效能模型

对孔型加工及走刀方式进行分析,基于离散空间的组合优化理论建立了求解最短路径与刀具转换的动态优化模型,并利用Matlab软件结合蚁群算法研究了该类问题的常用求解算法．从而设计出单钻头作业的在最短行进时间和最少作业成本前提下的最优作业线路,即刀具转换方案．     

网络各点间最短距离的矩阵算法

本文采用矩阵算法研究了网络图中任意两点之间最短路径问题，并结合实际进行了具体应用。     

基于密度峰值剪枝后的最短路径聚类算法

聚类是通过数据标签或者属性，将一系列经验数据按照相似性或者相近性进行归类.基于密度属性展开的聚类算法，主要聚焦在聚类中心的确定和剩余点如何分配的问题上展开讨论.针对基于密度峰值的可训练最短路径算法，通过密度峰值确定聚类中心，提出使用截断阈值、对路径图进行剪枝的算法改进.然后基于最短路径法对剩余点进行全局分配.实验结果证明，在保持聚类精度的同时，有效地提升了算法执行效率.     

机器人不能折线转弯的最短路径问题

在机器人不能折线转弯情况下,给出一种移动机器人避障的最短切线弧路径算法.并且结合实例,用CAD模拟出机器人的最短切线弧路径,验证了它的有效性和实用性.     

基于改进蚁群算法的智能小车路径规划仿真研究

提出一种改进的蚁群算法,解决传统蚁群算法在路径规划时容易陷入局部最优解的问题,改进的蚁群算法具备更优越的搜索最短路径的能力.MATALAB仿真实验表明,改进的蚁群算法能够节约寻找到最优路径的时间,加快收敛速度,具有更好的鲁棒性.     

基于蚁群算法的地震物资车辆调度研究

为了将便于解决复杂优化问题的蚁群算法与地震灾害发生后的救援物资配送优化问题结合起来,建立了优化的地震救援物资车辆调度数学模型。首先确立了运输时间最短和配送物资满意度最大的双目标模型,其次进行单目标模型转换,再运用蚁群算法求解,最后通过Matlab进行模拟运算,验证了车辆调度模型的可行性和有效性。     

最小费用最大流理论在传输电压中的应用

用电力电缆来传输电压，而电力电缆线自身需要费用，同时电力电缆有一定的载流量。电压传输可以刻画为网络模型，它的最小费用问题相当于电力电缆长度最短同时电力电缆的载流量最大的问题；运用图论中的Dijkstra算法和Ford-Fulkerson算法来解决电压传输的最小费用问题。     

交通运输网络的二叉堆索引及路径算法优化

交通运输网络的最短路径分析是地理信息系统网络分析最常见的应用之一.该文在二叉堆索引结构的基础上改进了计算最短路径的Dijkstra算法和A^*算法，采用了多种优化策略提高算法的运行效率.首先，应用二叉堆索引提高了交通运输网络存储结构的读取效率；其次，通过数据类型的低精度损耗简化和运算类型的简化，提高了算法的计算效率.另外，优化了A^*算法中估计函数的计算方式，有效降低了搜索空间，提高了Dijkstra算法和A^*算法的整体计算效率.实验结果表明Dijkstra算法的改进方法可使计算速度提高7倍以上，对A^*算法的改进可使计算速度提高200倍以上.     

PSO与K-means混合聚类的PCB图像分割算法

图像分割技术在PCB自动光学检测中应用广泛。 K-means聚类算法简单有效,能实现PCB灰度图像的自动分割。然而,随机选取的初始聚类中心易导致K-means算法最终找到的是局部最优值,对PCB图像分割效果有一定影响。引入PSO算法的群智能搜索策略,提出一种新的寻找聚类中心的算法。实验表明,在PCB图像分割中使用该算法可防止陷入局部最优值。     

改进的点集凸包的增量算法

凸包是计算几何中得到广泛研究的问题之一,在图像处理、地理信息系统中有着广泛应用.对传统点集快速凸包算法进行改进,在脱机算法中首先进行排序,通过比较当前凸壳中极值点与新增点来避免一些不必要的运算.在联机算法中,通过保持一个各方向极值点的表来快速确定新增点的粗略位置,排除对凸包内的点的运算,并有效减少了不必要的运算.算法可使用双向链接表或栈这样的数据结构.整个过程达到复杂度下限.本算法结构清晰,易于编程实现.     

基于缩短装配设备空闲时间的车间装配方法

根据实际装配情况,通过对产品装配工艺图的分析,将一般装配问题中的产品装配工序虚拟分为具有惟一紧前、紧后的相关工序和独立工序,并针对独立工序的装配提出了一种新的装配方法,即缩短空闲时间法.这种方法的主要思想是把关键设备上的独立工序与空闲时间段分别按大小排序,针对二者的比较结果,采取不同的将独立工序插入到相应的空闲时间段中的装配方法,达到减少设备总空闲时间,并且使总装配时间不超过或尽量少超过由关键路径工序确定的装配时间的目的.实例验证该算法对装配问题是可行且有效的.     

L~1空间中一类积分方程数值解的推广

给出L1空间中积分方程数值解的一种新算法,证明了其合理性和收敛性.此算法推广了已有的一些结论.     

基于自适应核方法的正交子空间投影异常检测算法

在高光谱图像的异常目标检测核方法中,高斯径向基核函数的宽度决定因子(即核参数)选择恰当与否是决定算法性能的重要因素。针对这一问题,提出了一种基于自适应核方法的正交子空间投影高光谱图像异常检测算法,有效的解决了统一的全局检测参数在复杂多变背景环境下检测性能下降的问题。这不仅提高了算法的通用性,也降低了检测的计算量。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验,取得了较好的检测效果。将该算法与其他算法进行比较,结果表明,所提出算法的检测性能明显地优于传统算法,降低了虚警概率。     

线性规划最好主元法的实验报告

该文对求解线性规划一种新的快速算法，称为最好主元法，在计算机上通过了数千个实例的试算表明，迭代次数不超过变量维数与约束个数之和，是一个很有价值的实用算法．     

单符号网络函数及其数值、符号分离算法

提出了单符号网络函数的概念和建立节点导纳矩阵的分离形式,采用数值符号分离算法导出节点导纳矩阵的行列式和一阶、二阶代数余子式的计算公式.在此基础上,又导出了单符号网络函数的计算公式.应用这些公式,可以获得任意一个网络函数,且把网络中任意一个元件参数(K,L,C,g,g_m,β)作为符号保留在网络函数中.数值符号分离算法的时间复杂性是O(n³),因此,是一个有效算法,便于用计算机实现,且适用于大网络.     

基于Floyd方法的最短路径算法优化算法

最短路径算法在各领域广泛应用,传统研究方法主要集中在算法应用及单一优化,将两种优化方法集于一体的算法很少.以兰州—北京的铁路运输系统实例,利用Floyd与Dijkstra算法结合、代码优化的方法优化传统Floyd算法.结果表明:优化后的算法在很大程度上减少了运算次数和时间,提高了算法的时间及空间复杂度,算法效率较高.     

项链排列的邻位互换生成算法

给出了生成集合N＝｛1，2，…，n｝项链排列的递归算法和邻位互换生成算法，并给出了由PASCAL语言实现的邻位互换生成算法。     

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.