基于测角的自主移动机器人定位算法

给出了自主移动机器人定位的两种算法:解析算法和数值算法·解析法公式较以往的简洁·数值算法结合解析法和高斯牛顿算法,不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题,而且能提高运算精度和速度·通过对两种算法的计算机仿真,表明了解析算法具有运算速度快,而数值算法具有精度高的特点·其结果已用于自主移动机器人的研制中·     

笨+六氟代苯相合熔点化合物及其固液平衡的热力学计算

使用Gibbs-Duhem方程和四参量GE方程,在272.00 K到278.00 K区间,计算了10个温度的两组元活度系数和GE方程,在272.00 K,x2=0.5,GE=1 184.70 J·mol-1,SE=21.10 J.mol-1·K-1,HE=6 921.11 J·mol-1,272.00 K相合熔点化合物的离解平衡△,Gθm=487.54 J·mol-1,△,hθm=21 364.11 J·mol-1,△,Sθm=76.75±0.01 J·mol-1·K-1.体系接近于规则溶液模型,在化合物存在相区离解反应的反应焓变和熵变均可视之为常量,液相区不会存在稳定的化合物.     

一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·     

基于3×3耦合器的分布反馈激光器振动传感解调算法

本文采用分布反馈(DFB)激光器作为传感头,搭建了一种基于3×3耦合器的光纤振动传感系统。在基于微分交叉相乘算法(NPS)的基础上,提出了一种新的解调算法——反演微分交叉相乘算法(iNPS)。算法利用3×3耦合器三路对称的优点,采用3×3耦合器输出的两路信号反演出第三路信号,对三路信号校正后采用NPS算法对振动信号进行解调,系统采用两个光电探测器,与传统的NPS算法相比,降低了系统的成本及复杂程度。对iNPS算法与使用两路信号进行解调的微分交叉相乘算法(NRL)进行仿真分析,比较了两种算法在不同输入振动信号的信噪比和3×3耦合器的不同对称度条件下的解调结果。结果表明,在振动信号信噪比为32 dB的情况下,iNPS算法的信纳比比NRL算法信纳比提高了37.4 dB,总谐波失真率(THD)下降了28%。并且iNPS解调算法可以在3×3耦合器三路信号不对称的情况下解调出振动信号。     

蓝牙安全中链接密钥改进的一种新机制

蓝牙作为一种新型的无线通信技术,在安全方面存在两个缺点:一是当双方设备在交换加密密钥过程中,第三方可能获取加密密钥,扮演其中一方参与通信;二是第三方通过获取公开的蓝牙地址,能够容易地追踪这个设备的所有操作,并且知道与该设备通信的对方·针对这个问题,提出了一个链接密钥的改进方案,利用DES算法构造一个哈希函数,生成链接密钥,保证通信双方的信息安全,改善了蓝牙安全性能,为蓝牙无线特殊网建立一个更加强壮的安全机制·该方案可作为蓝牙单元密钥改进的设计参考·     

基于Web服务的使能服务平台安全机制

介绍了一个在网络经济模式下,基于Web服务的、支持中小企业动态联盟的使能服务平台,并分析了其中面临的安全威胁,提出了一套适用该平台的安全机制·该安全机制可以为用户提供信息通信保密,访问权限控制,数字签名,身份认证,密钥管理以及入侵检测等安全性保障·其中使用了AES和混沌密码算法进行数据加密,RSA算法用于数字签名和密钥交换,Guillou Quisquater协议用于身份认证,一个基于RSA的秘密共享体制保存密钥·在入侵检测系统中,综合使用了神经网络,数据挖掘和计算机免疫方法·最后,分析了其安全性·     

求网络极小割集的一个新算法

定义了网络连结矩阵的两个变换,引入了L满秩矩阵与L非满秩矩阵的概念·证明了这两类特殊矩阵与网络连通性的关系·利用这一关系和定义的两个变换,给出了求网络极小割集以及与极小割集对应的结点集合的递推公式;建立了一个求网络所有极小割集及与之对应的结点划分集合的有效算法·算法只需对网络的连结矩阵进行处理,在计算机上实现起来很方便·最后通过实例说明了算法的有效性·     

用遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·然后通过引入智能算法的思想,在遗传算法中采用单亲遗传算子和嵌入优先适合启发式规则,设计了求解该模型的优先适合启发式单亲遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法实现简单,计算效果良好,且不需要复杂的交叉和变异等操作·     

广义集值变分包含的迭代算法

引入了N(·,·):H×H→H在第一变元关于A是α g 松驰Lipschitz连续的概念,利用一种新的单调算子—h 单调算子所生成的预解算子,给出了一类广义集值变分包含的迭代算法,并证明了该算法的强收敛性.     

TS求解多机成组工件调度

讨论并行多机成组工件的极小化最大通过时间调度问题·它是一个非常复杂的组合优化问题,是NP难题·为了解决此类问题,采用了两种智能优化算法方法·通过大量的仿真实验,将两种方法进行了比较·结果证明:禁忌搜索结合启发式的智能优化算法可靠性高、运算速度快,有能力有效地解决大规模实际问题·     

用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

基于免疫算法的不确定条件下车辆调度问题

带模糊需求的车辆调度问题(VSPFD)是在基本的车辆调度问题(VSP)上增加了模糊需求约束条件的一种变化形式,是一个典型的NP难题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制,构造一种改进的免疫算法来求解VSPFD,并将求解结果与遗传算法比较。比较结果表明该算法对于求解VSPFD问题具有较好的性能。     

连铸组中间包问题的MTSP模型及混合优化算法

针对连铸计划中的组中间包问题,建立了多旅行商问题(MTSP)模型,提出了一种结合启发式、k-opt邻域搜索和EDA进化的混合优化算法.该算法首先利用启发式规则确定虚拟炉次的个数,从而确定染色体编码长度,每个染色体代表一种中包组合方案,然后设计了基于概率矩阵模型的EDA进化算法对染色体进行全局寻优,并使用k-opt邻域搜索进行局部优化.EDA算法不需要设计如遗传算法(GA)那样的交叉算子,避免了交叉导致的编码非法性问题.通过对企业实际生产数据进行仿真计算,其结果表明了算法具有良好的优化性能和实用性.     

求解AFS问题的两种启发式算法在最坏情况下性能比上界的可达性研究

对文献[2]中提出的求AFS问题的次优解的两个简单易行的启发式算法及其品性进行了进一步的研究。由于已证明了其在最坏情况下性能比Cmax（H）／Cmax的上界不去超过2,本文用两个典型的例子证明：对这两种算法,这一上界是可达的。     

一类装配式流水作业排序问题的启发式算法及其性能比研究

根据Ｆ′２｜ｍ１≥２，ｍ２＝１｜Ｃｍａｘ排序问题是ＮＰ完全问题的论断，提出了ＡＦＳ问题的两个启发式算法，分别给出了应用启发式算法的实例，并证明了该启发式算法在最坏情况下的品性是２的结论     

实数编码遗传算法离散重组算子分析

用组合数学分析了实数编码遗传算法的一点交叉、多点交叉和均匀交叉等三种离散重组算子的组合能力，算子的组合能力算子组合出新染色体数目的大小衡量，分析表明，对同一父染色体对交，一点交叉最多可组合出2(n-1)个新的染色体，多点交叉为2C^kn-1个，均匀交叉为2（2^n-1-1)个，函数优化实验研究表明，在算法中采用何种离散重组算子较为合适与算子的组合能力有关，也与优化问题有关。     

一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷，研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术，设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP—GA，已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中。实验结果表明，该算法具有较强的收敛性和鲁棒性，其应用效果很好。     

2种启发式算法抗噪能力的对比研究

决策树抵抗噪声的能力是启发式算法设计中的关键因素.对ID3和DoI 2种启发式算法在抵抗噪声的能力上做了对比研究.通过实验比较得出由DoI算法构建出的决策树在抵抗噪声的干扰方面与根据ID3算法构建出的决策树相比具有一定优势.     

广域网中网络拓扑算法研究

网络拓扑发现是网络管理系统中的一个重要组成部分。介绍了在广域网中用于拓扑发现的两种算法,即以CNRG算法为代表的基本算法和启发式算法,并比较了两者的发现结果。结果表明,启发式算法与基本算法相比,在高效性、完整性以及准确性方面都有所提高。