一种启发式矩形毛坯带排样算法研究

介绍一种两维矩形毛坯带排样问题的改进启发式递归算法,它基于递归结构和分支定界技术.首先初始化板材作为一个块,考虑目前的块,算法选择一个毛坯,将毛坯放在块的左下角,然后用水平或竖直的剪切线将未使用空间分为两个更小的块,便于进一步递归求解.使用上下界来去除无用的分支,缩短运算时间.将该算法和遗传算法相结合,先通过遗传算法确定所有矩形毛坯较优的排放顺序和排放方式,然后使用递归排样生成排样图,通过比较不同的矩形排放序列对应的板材利用率,最终得到较优的排样方案.测试数据表明了该启发式优化算法的有效性.     

针对目标的布局启发式算法

为解决二维矩形布局问题，在广泛研究各种启发式方法的基础上，提出了基于目标的启发式算法．该算法在布局开始时确定布局目标，布局过程中综合运用多种策略，让每个局部最优解达到布局目标值，得到稳定的、可靠的全局解；并且简要分析了矩形正交布局的空间分解方法，提出了群组的基本策略以及布局的定序规则和定位规则、实验结果表明，算法具有较强实用性，布局效率提高2％以上．     

基于空间分解的二维布局问题的启发式算法

一种基于空间分解的解决矩形物体布局问题的启发式方法。按照深度优先的原则将布局空间逐步分解，每次放入相对于当前布局空间来说是满足特定条件的最优布局块，并将该布局块定位于当前布局空间的左上角来不同大小矩形物体的布局方案。通过调整调序因子ＫＡ和ＫＢ的值，可得到满足不同要求的优化布局方案，所得布局方案均满足工业上一刀切的要求。实验结果及与其他算法的比较证明了该算法的灵活性和有效性。     

一种基于约束的车间模具布局方法研究

文章针对矩形模具在车间约束布局的合理性和车间利用率问题,将模具在车间的排布问题转换为二维矩形排样问题进行研究。结合某航空制造企业净化车间矩形模具排布的现场实际,在传统二维矩形排样算法基础上,提出一种基于约束的分批次启发式顺序规则排样算法,以优化矩形模具在净化车间的布局问题。仿真实验结果表明,该算法有效地提高了净化车间利用率。     

求解布局问题的混合萤火虫群优化算法

为了充分发挥萤火虫算法的优点,将人工萤火虫群优化算法与启发式策略相结合,设计了一个新的求解布局问题的高效萤火虫优化算法.实例测试和实验对比结果表明:相对于已有文献中的算法,提出的混合布局方法更加有效.     

论矩形物体布局的启发式近似计算问题

针对待布局矩形物体在布局空间中可行位置，给出了其可行域的定义，并据此对待布局物体的摆放规则进行了讨论，提出了一种基于空间分解的启发式算法，实例计算表明了该算法是有效的。     

模拟退火算法求解矩形物体布局问题

介绍了矩形物体布局问题,提出了基于布置点的改进思想,在引入了新的个体表达方式和物体布局规则的基础上,提出了一种模拟退火算法求解矩形物体布局问题的新思路.实例表明该算法快速有效.     

求解带性能约束凸多边形布局的混合算法

针对带性能约束的凸多边形布局问题,设计了一种波纹探测启发式定位算法(REHA),并将其与广义模拟退火算法(GSA)相结合,形成混合算法.波纹探测启发式算法模拟波纹的现象,以圆形容器的圆心为中心,构造同心圆,逐步增大同心圆半径向外探测,根据同心圆与质心临界多边形的交来确定布局物的放置位置.该算法同时兼顾布局问题的紧凑性和静平衡约束,是一种定位启发式方法,其解的质量受布局顺序的影响.利用广义模拟退火算法优化布局顺序,形成混合算法,并将其与经典的模拟退火算法作分析对比,数值试验验证了提出算法的有效性.     

布局调度问题的聚合算法

在分析布局调度问题的基础上，建立了布局调度问题的数学模型，利用重复匹配算法，聚合算法等启发式方法，提出了布局调度操作的启发式规则及相应的启发式算法，算例表明该算法能较好地解决布局调度问题，所得布局结果是令人满意的。     

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

Dynamic Air Route Open-Close Problem for Airspace Management

Dynamic airspace management plans and assigns airspace resources to airspace users on de- mand to increase airspace capacity. Although many studies of air traffic flow management (ATFM) have sought to optimally allocate air traffic to get the best use of given airspace resources, few studies have fo- cused on how to build an efficient air traffic network or how to adjust the current network in real time. This paper presents an integer program model named the dynamic air route open-close problem (DROP). DROP has a cost-based objective function which takes into account constraints such as the shortest occupancy time of routes, which are not considered in ATFM models. The aim of DROP is to determine which routes will be opened to a certain user during a given time period. Simulation results show that DROP can facilitate utilization of air routes. DROP, a simplified version of an air traffic network constructing problem, is the first step towards realizing dynamic airspace management. The combination of ATFM and DROP can facilitate decisions toward more reasonable, efficient use of limited airspace resources.     

象棋机器人棋子定位和身份判定方法

针对象棋机器人系统中棋子定位过程烦琐、误差大及通过文字识别棋子的算法复杂度高的问题,提出一种基于图像处理的棋子定位和高度测量方法;以及棋子身份判定算法。首先,根据文字的颜色特征分割棋子并对二值图像做线性融合和膨胀运算;通过绘制轮廓外接圆定位棋子。然后,匹配RGB与RGB-D图像结合数学模型,测量棋子高度。其次,用数字编码定义棋子身份并实时判定。最后,结果表明,方法的棋子分割正确率100%,定位误差0. 51 mm,平均定位时间0. 212 s。高度测量误差1 mm。单流程棋子身份判定算法和系统运行时间分别为9 ms和0. 224 s、可见方法的有效性和实用性。     

自动布局问题的进化计算算法

二维不规则形状物体的自动最优布局是属于NP完全的组合优化问题，使用传统的方法很难得到满意解答。文章针对该问题提出了一个基于进化计算的算法，并以服装计算机辅助设计为例表明基于此进化计算计算的算法卓有成效地应用到自动布局问题。为了得到关于问题的自然和有效的编码，将问题变换为一种与之等价的关于多边形的运动规划问题，根据问题的特性设计了算法的3个重要算子，在解的解码和评价过程中则综合地利用了已有的最优算法。     

带性能约束布局问题的不干涉遗传算法

针对卫星舱设计中的带性能约束优于问题,给出了并证明了矩形图元布局优化不干涉性的判别定理,依该定理构造了求解布局问题的不干涉遗传算法,数值结果表明了该算法的正确性和实用性。     

基于修正霍夫模型的双曲线拟合及目标尺寸反演

针对传统目标双曲线数学模型中,因假定雷达紧贴地面或忽略雷达高度对传播路径的影响导致的目标双曲线拟合精度低以及目标反演误差大等问题,基于双曲线形成机理提出了雷达离地工作时目标双曲线的修正Hough数学模型.该算法利用对称度法和极值法分别实现双曲线顶点的定位和图像二值化,基于双曲线修正数学模型,利用Hough变换反演圆形目标大小,实现目标回波双曲线的拟合.仿真结果表明,与通用Hough变换相比,该算法具有更好的拟合效果和反演精度.     

基于计算机视觉的远距离动态前景测距方法

针对当前测距算法标定步骤复杂、图像匹配困难和不准确的问题,提出了一种远距离动态前景测距的方法,系统中由两个摄像头负责采集实时环境图像,利用前景检测算法检测出实时图像中的目标物,根据透视投影模型通过测量两个摄像头之间的距离、标定板与摄像头之间的距离、标定板自身的宽度和高度等数据,计算出目标物在标定板上映射点的三维坐标;再根据两个摄像头坐标,得到空间中两条直线的方程,则两直线的交点就是目标物的物理坐标;最后利用欧氏距离公式,计算出目标物距离摄像头的距离。通过实验可知,在目标距离小于3000m时,两种方法测量误差均小于3%;当目标距离大于3000m时,计算机视觉动态前景测距和传统测距方法的测得的数据平均误差分别为2.90%和25.50%,计算机视觉动态前景测距方法表现出更高的精度。     

一种基于区域选择的视频对象分割算法

视频对象分割对于行动识别和视频检索等领域具有重要作用。针对现有方案的不足,提出一种新的视频对象分割算法。首先,基于物质度构建出视频主要对象的区域图,然后,视频对象的区域选择被建模为区域图中最大权重派系的寻找问题,为了避免不合理的区域选择所导致的无法求解问题,对同一派系的区域引入两种互斥约束:帧内约束和帧间约束,最后提出了一种新的最大权重派系(MWC)算法来计算满足约束条件的最大加权派系,从而实现视频对象的精确分割。将本文算法用于SegTrack数据库中的多个高难度基准视频进行测试,实验结果表明,本文算法能够实现每帧视频主要对象检测和分割自动化,且分割误差也要明显小于已有的算法。     

下料问题中两种启发式算法的比较研究

给出单一矩形原材料单一规格圆形零件下料问题的两种启发式算法,并比较不同的条件下两种算法的优劣.     

二维不规则贯通排样的模拟退火算法

提出一种获得不规则零件的最佳包络矩形的方法,根据矩形件的启发式算法,设计模拟退火智能算法将最佳包络矩形排样.模拟退火算法是全局优化概率的搜索算法,可以在优化排样中将排样次序优化,再利用最低水平线算法将不规则多边形排样.结果显示:同一排样问题,初始温度、冷却参数以及终止温度有一组最佳组合值,使得问题解的质量较高.该算法在排样效果和时间效率上更为优秀.     

基于动静背景下的视频对象自适应提取算法

在MPEG-4标准中提出了VOP(Video Object Planes)的概念,可以通过VOP实现基于内容的操作。这样,从场景中自动地分割出视频对象就成为基于对象视频编码的先决条件。为此,提出一种基于动静背景下的视频对象自适应提取算法。该算法可以自动提取动态背景、静态背景,也可以在视频序列中出现背景和对象都停止变化时实现视频对象的提取。同时,该算法引入了视频前景和背景预处理,克服了由于视频图像对比度低造成的提取出的部分视频对象轮廓不完整的问题。