基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

一类非线性时滞系统状态反馈鲁棒H∞控制

针对一类非线性时滞系统,考虑其静态反馈控制鲁棒镇定问题,通过对带有时滞的非线性项(含不确定因素)的f(x(t),x(t-τ),t)提出一种假设;在此假设下,利用线性矩阵不等式的方法得到该类系统鲁棒镇定的充分条件;并且利用Hamilton不等式求出在存在最优控制条件下,系统在干扰抑制下是满足H∞控制指标的。     

三维非线性临界解析动态方程的局部渐近稳定性

考察了三维非线性临界动态方程Z.=f(Z),f(0)=0,Df(0)=A,σ(A)={±ω.i,0},ω>0的局部渐近稳定性.首先在非奇异线性坐标变换和时间尺度变换下,将其化成标准形式.之后,运用形式级数法的思想,在f(Z)是解析的假设下,研究了三维自由动态方程Z.=f(Z)的李雅普诺夫V函数的构造问题,给出了确定李雅普诺夫V函数的方法,并得到了判别三维解析动态方程局部渐近稳定的一组充分条件.     

需求可拆分车辆路径问题的蜂群优化算法

文章研究了需求可拆分的车辆路径问题,通过解除传统车辆路径问题中每个任务点需求只能由1辆车满足的约束,建立了寻求满足配送要求最短行驶距离的数学优化模型,在改进反应阈值和刺激信号值的基础上提出了一种新型蜂群优化算法。仿真实验结果验证了算法的可行性,并通过与其他典型算法对比凸显了该算法较强的寻优能力。     

基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划研究

为了进一步提升基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法机器人路径规划的科学性,文章在建立路径规划实验模型基础上在ABC算法中引入了混沌映射产生初始解和反轮盘赌机制进行并行选择,提出等距分布式并行搜索,同时在全局更新机制中引入势场作用,进而得到了一种改进人工蜂群的(improved artificial bee colony,IABC)算法。将IABC算法应用于路径规划,并利用Taguchi正交试验选取实验参数值与目标函数参数值进行基于ABC算法与IABC算法的路径规划对比实验,实验结果表明,IABC算法规划出的路径质量较佳,能够提升规划效率。     

非线性控制系统的局部镇定

在对非线性控制系统x=Ax+f(x)+Bu+G(x)u的镇定性研究中,通过反馈精确线性化及零动态方法确实带来一些方便,但常要求系统满足可控性秩条件或要求其零动态具有渐近稳定性。该文将系统分解2个子系统,即x1=A1x1+B1u+f1(x1,x2)+G1(x1,x2)u和x2=A2x2+f2(x1,x2)+G2(x1,x2)u。其中,第一个系统是可控的,而第二个系统则可直接构造反馈控制律u(x),使其闭环系统x=Ax+f(x)+(B+G(x))u(x)在x=0处渐近稳定。     

滞后线性定常微分系统反向延拓的存在性与唯一性

考虑线性定常系统的反向延拓问题，在不要求原子性质的条件下，得到了由描述微分方程的线性算子和初始函数所刻画的反向延拓存在性和唯一性的等价条件．     

基于窗口的 Surf 目标跟踪

为解决Sift在目标跟踪中实时性不高的问题,提出了基于窗口的Surf目标跟踪方法.相比Sift目标跟踪,快速鲁棒尺度不变Surf在速度上有了一定的提高.为进一步提高算法的实时性,只对视频图像中包含目标的局部窗口提取Surf特征点.利用特征点之间的相对信息,采用仿射变换方法计算跟踪目标窗口的大小,并获得目标的大致位置信息,最后使用Kalman滤波器对窗口大小和位置信息平滑处理.实验结果表明,该方法在提升速度的同时,对目标发生尺寸变化及旋转等情况时能准确地跟踪物体.     

基于乘客异质性的乘客出行动态均衡研究

文章研究了早晨高峰期乘客从居住地乘公交车到达工作地的交通行为;假设乘客对拥挤敏感程度具有异质性,在多起点单讫点的线路上建立了考虑时间延误成本和车内拥挤成本的均衡乘车模型;探索了均衡状态下的性质;算例结果支持模型的结论,反应了不同类型的乘客间的混成特点及其分布特征。研究结果有助于掌握人们出行的基本规律,对指导公交调度与管理具有一定意义。