城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

创新研究系统隐性知识生成转化反馈环特性仿真分析

隐性知识反馈环结构是创新研究系统的核心结构,运用组织管理系统动力学理论,进行科研创新系统隐性知识生产转化系统仿真研究,以南昌大学系统动力学创新团队研究系统为例,分析确定该系统的隐性知识量、显性知识量、创新投资量、团队人员数和创新成果量五个核心变量,运用新建的逐枝建模和逐树仿真技术建立五棵流率基本入树模型及其等价流图模型.运用枝向量行列式新增反馈环计算法,计算出系统包含创新成果流位作用于隐性知识流入率的第一类反馈环五条,团队成员数作用于隐性知识流入率第二类正反馈环十条.然后,结合模型的仿真曲线和仿真数据,对第一类反馈环进行极性转移仿真分析和主导反馈环转移仿真分析,对第二类正反馈环进行正反馈环的作用分析,以及"原始创新度"低对这十条正反馈环的制约分析,并基于上述十五条反馈环特性仿真分析结果提出四条创新研究系统发展对策.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

Modeling eBay price using stochastic differential equations

Online auctions have become increasingly popular in recent years. There is a growing body of research on this topic, whereas modeling online auction price curves constitutes one of the most interesting problems. Most research treats price curves as deterministic functions, which ignores the random effects of external and internal factors. To account for the randomness, a more realistic model using stochastic differential equations is proposed in this paper. The online auction price is modeled by a stochastic differential equation in which the deterministic part is equivalent to the second‐order differential equation model proposed in Wang et al. (Journal of the American Statistical Association, 2008, 103, 1100–1118). The model also includes a component representing the measurement errors. Explicit expressions for the likelihood function are also obtained, from which statistical inference can be conducted. Forecast accuracy of the proposed model is compared with the ODE (ordinary differential equation) approach. Simulation results show that the proposed model performs better.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

医药洁净室的计算流体动力学模拟及实测对比

采用计算流体动力学(CFD)模拟,研究3个医药洁净室的气流流型及颗粒物浓度.采用标准k-ε双方程模型,通过模拟颗粒物在洁净室的分布,分析合理的污染物散发位置及散发比例.对比参考发尘量下的结果与实测数据的差异,根据实测数据确定污染散发量,通过试验不同的单位容积发尘量,计算对应的洁净度,得到与实测数据吻合最好的单位容积发尘量.在单位容积发尘量为1 000pc·(m3·min)-1计算条件下,各房间的模拟结果与实测数据数值比较吻合,且经CFD预测的3个房间的洁净度变化趋势与实测一致.     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

用带时序子模块的系统动力学模型预测Brent原油价格

提出在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块，并且自动确定每个AR(p)子模块的阶数p。带时序子模块的系统动力学模型既体现了因素问的横向因果关系，又体现了每个因素的纵向关系。建立欧佩克(OPEC)石油产量、世界GDP、煤炭产量与价格、天然气、需求量、供求差额、消费系数、非欧佩克石油产量、非欧佩克供求差额，石油库存和OPEC组织的期望油价共十一个因素影响下的Brent原油价格预测模型，模型的预测结果表明：在系统动力学模型中加入时序自回归AR(p)子模块的方法是可行的、有效的，并且能提高模型的预测精度。