蚁群算法元胞自动机模型应用

提出一种基于元胞自动机理论的蚁群算法模型.将元胞自动机和蚁群算法结合用于解决基于离散数学的移动机器人路径规划问题.试验结果显示,采用基于元胞蚂蚁的算法进行路径规划求取的状态解构型和数值解收敛都能符合应用要求,用蚁群算法元胞自动机模型求解路径规划问题是可行的.     

城市交通优化中基于对偶算法的元胞自动机

对基于换乘时间的城市交通优化问题进行了数学模型分析,根据模型的对偶原理得到了问题的对偶算法,设计了元胞自动机.在元胞自动机中,以每一个站点作为一个元胞,根据是否获得最佳乘车线路将元胞分为2种状态,将中心元胞的下一个站点作为其邻居,演化规则只作用于未获得最佳乘车线路的元胞,并只需通过对演化时间与元胞的相应权值的比较来确定状态的改变.基于对偶算法元胞自动机具有元胞状态少、邻居关系简单、演化规则简便和计算量少的特点.仿真实验说明了基于对偶算法元胞自动机的有效性和可行性.     

基于模糊逻辑的元胞自动机用于图像处理

提出了一个基于模糊逻辑的元胞自动机模型用来处理图像处理中的图像分割问题。将元胞自动机原理中的元胞状态转化为模糊元胞状态,并将演化规则转化为模糊规则从而建立模糊元胞自动机模型,使图像中灰度水平介于目标和背景之间的像素得以较好地归类,从而得到一种新的图像分割方法。     

基于模糊逻辑的元胞自动机用于图像处理

提出了一个基于模糊逻辑的元胞自动机模型用来处理图像处理中的图像分割问题。将元胞自动机原理中的元胞状态转化为模糊元胞状态,并将演化规则转化为模糊规则从而建立模糊元胞自动机模型,使图像中灰度水平介于目标和背景之间的像素得以较好地归类,从而得到一种新的图像分割方法。     

基于元胞自动机理论的协同设计任务调度模型

分析了设计任务调度的特点,提出了基于元胞自动机理论的调度模型。对元胞自动机任务调度模型进行了数学描述,对设计任务调度的策略进行了分析,建立了元胞自动机目标调度模型,通过具体算例对所提出的模型进行了验证,表明元胞自动机模型可以有效地进行任务调度的优化。     

面向对象的有限空间内高密度人群流动元胞自动机模型研究与分析

基于面向对象技术,在已经有的元胞自动机交通流模型和行人流模型的基础上,建立一个在有限空间内高密度人群流动模型.对所提出的模型进行了计算机模拟验证.主要特点是1.面向对象思想的采用,使得大规模人群流动的元胞自动机模型具有良好的适用性,扩展性和复用性.2.根据出现高密度人群的一般情况和控制对象的需求,提出"元胞控制块"的概念,使整个模型架构具有很强的应用转化能力.     

具有反馈规则的元胞自动机模型及统计法

在薛郁等改进的Nagel Schrekenberg模型基础上,通过引入行车状态变量和反馈规则提出了一种新的单车道元胞自动机交通流模型,利用改进后的新模型,分析了元胞自动机模型中常采用的线统计法,并尝试将交通中的点统计法用于元胞自动机模型中的单个车辆的微观运动的统计.通过计算机模拟,发现点统计法的车流量明显小于线统计法,且离散性较大,但两种方法所反映的车流总体特征基本一致.     

非线性同伦LM算法及在软测量建模中的应用

综合同伦方法与Levenberg-Marquardt(LM)优化方法,提出了一种新型非线性同伦LM神经网络学习算法以改善现有神经网络学习算法的学习效率,分析了不同类型的过渡函数对神经网络泛化性能的影响.该算法具有稳定性强、收敛性能好的特点.结合工业过程实际要求,将提出的改进算法用于丙烯腈收率神经网络软测量建模并与几种常见建模方法比较,结果表明:基于改进算法的软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,满足现场测量要求.     

基于地理空间实体的矢量元胞自动机研究

元胞自动机是能模拟复杂行为的离散动力学模型，GIS与元胞自动机的集成对于模拟地理时空过程具有很大的优势。但是标准CA的一些限制因素如空间尺度、精度及数据量问题、邻居定义等制约了其模拟真实世界的能力。本文通过分析地理现象和元胞自动机之间的关系，从元胞及状态、元胞空间、邻居、转换规则、离散时间五个方面对标准元胞自动机的组成部分进行了扩展，构建了在不规则的地理空间中基于地理实体的元胞自动机模型，同时提出了一个通用的基于地理实体的元胞自动机模型和地理信息系统集成的框架。     

一种基于元胞自动机的混洗蛙跳优化算法

基于元胞自动机理论提出一种改进混洗蛙跳算法. 该算法将元胞自动机嵌入到混洗蛙跳算法中改进分组策略, 应用云模型和混沌理论改进个体更新方式, 利用演化规则模拟生物进化的动态特征. 对6个基准函数进行测试的实验结果表明, 该算法具有较好的收敛精度和计算速度, 适用于多峰值函数寻优.