包含QoS路由信息的最优路径选择算法

介绍了如何使用C 语言形成包含QoS路由信息的随机网络拓扑图,并通过在网络拓扑图上寻找最短路径来模拟在现实网络中满足一定条件的最优路径选择算法.     

生存迁移算法

基于生物迁移的机理,提出了一种新算法--生存迁移算法.每个生物体都存在着生存极限,生存极限会随着时间不断演化,而生物体为了生存又会在空间上不断地迁移,当全部个体所在位置的生存状况都能满足生存极限时,就认为达到了最佳的生存位置.文章分析了算法的机理与过程,用其解决了四种类型的非线性最优化问题,并进行了比较分析,实验结果说明生存迁移算法具有较快的收敛性,能较好处理一些优化问题.     

AE与Illusion粒子动画路径数据交换的实现

为了解决AE粒子特效制作复杂,调节参数繁多,效果生成速度慢等后期特效制作中遇到的问题,通过在AE中设定粒子特效的位置变化路径,并将此路径数据化处理,利用计算机的数据传输技术,让Illusion粒子特效系统识别此数据,并以此路径数据来控制Illusion粒子特效的路径变化,使之产生预想的粒子特效效果。AE与Illusion粒子动画路径的数据交换的实现,使AE中粒子特效制作简单化。     

基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型

提出了一种基于路集的多阶段任务系统可靠性分析模型,将模型推广到更为一般的任意结构系统。该模型考虑了部件的工作配置关系,把多阶段任务系统的可靠性分析转化为系统的状态转移概率。同时给出了系统状态转移概率求解算法,最后给出了一个应用实例。     

基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

A Modeling and Decision Making Based on Evolution

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河南棉花新品种数量性状的典型相关和通径分析

通过对河南省2006年春棉品种区试10个品种的产量、植株及纤维品质性状组的典型相关与通径分析得出：选择生育期短、株高中等偏高、果枝节位低、果枝台数多的性状,有利于增加株铃,提高铃质量,并能间接增进主要纤维品质,确为选育高产优质棉花新品种的有效途径。但在选择结铃性强的植株性状时,应防止降低铃质量。从性状相关性间接选择对衣分无效,应通过室内考种择优选取。表11,参11。     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

时变网络下多式联运的最短路径问题研究

在运输过程中,往往不止有一种运输方式,可能同时有多种运输方式交叉,即存在多式联运的方式.同时,运输网络往往具有时变特性,其运输成本和运输时间等会随着时间的变化而变化.将多式联运的运输网络进行了变形,设计了时变网络条件下有到达时间限制多式联运的最短路径算法,并对算法的计算复杂性进行了分析.最后给出一个应用算例.     

鸟类起源研究取得重大进展

鸟类起源于兽脚类恐龙的假说得到了广泛承认,但鸟类起源研究方向依然存在许多薄弱环节,主要包括鸟类手指同源问题、兽脚类分异时间框架问题以及羽毛起源和早期演化的一些问题。我们近年来在这些问题上取得了一系列重要进展。化石资料显示,兽脚类恐龙在向鸟类进化当中,其外侧两指退化;而现代发育学证据表明,鸟类手指是两侧退化,保留了中间3指。我们通过研究新疆侏罗系地层中发现的泥潭龙,提出了一种外侧和两侧退化模式结合的新假说。该假说可以解释古生物学与发育学资料之间的矛盾。我们报道的一件产自辽宁中上侏罗统髫髻山组的近鸟龙化石,代表了早于始祖鸟的带羽毛的物种,我们提出了包括鸟类在内的主要兽脚类恐龙类群出现于中侏罗世的一个快速演化事件,解决了有关鸟类兽脚类恐龙起源假说的时间悖论问题。我们报道了在北票龙化石中发现的一种新的原始羽毛类型,给出了发育学解释,推测羽毛起源的时间可能在三叠纪中期,对于羽毛起源和早期演化研究具有重要意义。