基于路径编码的RFID数据压缩技术研究

射频识别(RFID)技术应用于痕迹追踪和供应链管理能显著提高效率,同时会产生大量的路径数据.使用路径编码对路径数据进行压缩并保存,可以大幅度减少数据存储空间,为以后的路径数据挖掘工作打下良好的基础.同时,路径编码具有一定的路径信息,可以直接对路径编码进行路径数据挖掘,提高挖掘效率. 实验结果表明,随着物品数量的增加, pid路径编码方法可以降低路径信息量,在大量物品共同移动时,数据压缩更加明显.     

基于效用理论的多目标路径选择模型

首先分析了影响驾驶员路径选择的基本要素,基于效用函数理论建立了多目标路径选择模型;在消除量纲对路径选择的影响的基础上,提出了逼近理想路径、远离负理想路径的最优路径判别方法;最后,通过计算每条路径的优劣指标值对多条路径进行排序,且方法易于编写成计算机程序语言,对于大量数据信息下的路径选择模型,可以迅速找到最优路径.     

全民健身路径的基本情况调查与影响因素分析

通过对健身路径使用情况和影响因素的调查分析,发现人们对健身路径的了解还不深刻,加强对健身路径的宣传仍是必须的.健身路径的发展方向应该针对不同年龄段领导群众科学地利用多个器械进行多方位健身路径锻炼,达到最有效的强身健体的目的.积极举办健身路径比赛,足推广路径健身活动的有效途径.影响健身路径锻炼者的因素可分健身路径的社会环境、健身路径条件、健身路径的自然环境、健身路径锻炼者自身条件等四类.     

自组网中动态拓扑的性能分析

研究了自组网中动态拓扑性能．通过选用最短路径和基于最短路径的最稳定路径作为路由度量,选用平均路径稳定时间和平均路径长度作为性能度量,考查节点密度、运动速度、暂停时间等因素对网络拓扑性能的影响．仿真结果表明,暂停时间对网络拓扑的影响较小,仅在高速情况下平均路径长度随暂停时间的增加而明显增加;移动速度的增大使平均路径稳定时间急剧下降,但平均路径长度基本不变;节点密度的增加对平均路径稳定时间影响较小,但会使平均路径长度明显下降．在设计路由协议时,将路径稳定性作为路由选择的依据可显著提高系统性能,维护现有活动路径比重新发现新路由更为重要,路径有效时间随路径长度和移动速度的增加而降低．     

控制子区内协调路径集的构成及优选方法

为了实现城市交通信号协调控制的精细化，协调对象的选取不应停留在子区层面，而需要进一步细化到有向路径连线上。文中通过定义协调路径、协调路径链与协调路径集，以及构成路径链的父路径与子路径，建立了一套可以反映协调控制方向性需求的概念体系，并分析了路径链的计数方法。针对路网中车辆的轨迹分布，从路径链经过的交叉口数量(路径链长度)和所承载的交通流量的角度出发，分别制定了相应的协调路径集优选法则与流程。算例分析结果表明，文中方法能够根据拟协调的交叉口数量和行驶路径流量，选出控制区域内流量较大的主要路径链，从而进一步丰富控制子区与交叉口群的划分理论。     

从路径依赖到路径突破:中国工业用地政策演化的制度经济学分析

基于制度经济学的路径依赖理论解释中国工业用地政策的演变过程,结合浙江省海宁市土地要素市场化改革案例,分析路径突破需要的内部和外部驱动条件,归纳工业用地从路径依赖、路径突破并进一步实现路径扩散的三阶段模型。为促进从路径突破的需求产生到路径突破成为可能,提出应提升地方政府改变能力和学习能力并形成集体行动,以创造路径突破所需要的内外部条件,鼓励有选择性开展地方工业用地政策创新试点以实现路径突破,加强对试点经验评估推广以鼓励路径扩散。     

基于二层结构的路径规划系统

本文提出了智能系统中的二层路径规划子系统,其中的全局路径规划层接收来自任务规划子系统的目标序列,针对已知的静态障碍环境信息,采用基于 Hopfield 人工神经网络(HANN)算法的新型路径规划方法,得出点到点的直线路径(预直线路径)序列,并进行了仿真。局部路径规划与跟踪层接收来自全局路径规划层的预直线路径,考虑全局路径规划层未知的静态和动态障碍,采用势场法来进行局部路径规划与跟踪,并进行了仿真。     

PRM路径规划算法优化研究

针对限定环境下移动机器人路径规划问题,运用PRM(probabilistic roadmap method)算法进行初始路径规划,并提出一种基于改进的节点增强法与几何平滑策略的路径优化算法.利用节点增强法对初始规划路径进行优化处理,采用新增节点逐步取代原路径节点,减小路径中的拐点个数,从而缩短路径长度.同时采用一个基于几何平滑策略对优化路径进行平滑处理,以达到路径平滑的目的.仿真结果表明,该优化算法不仅能有效降低搜索路径的长度,而且能大幅度提高路径的平滑度.     

基于双层协调体系的多移动机器人路径规划方法

针对多移动机器人系统中路径规划全局最优与局部协调的兼容性需求,提出了一种基于双层协调体系的路径规划方法。结合路径组亲和度评价提出改进的免疫协同进化算法并完成全局路径规划,提高了规划效率和全局路径质量;根据初始条件和全局路径信息,判断系统中各机器人可能出现碰撞的位置,提出基于优先级机制的动态窗口法在相应位置附近完成路径的局部协调;最终在全局最优路径基础上实现机器人的局部路径协调避碰。试验结果表明,该路径规划方法使机器人沿全局最优路径行驶时,仍能进行灵活有序的局部路径协调,有效提高了系统的路径规划性能。     

山区公路与货运索道联合路径规划方法

输电线路施工物料运输路径规划是地形复杂地区输电线路架设的基础工作，该路径一般由公路运输路径和索道运输路径组成。基于数字高程模型和Dijkstra算法提出了一种索道-公路联合物料运输路径规划算法。通过基于抛物线的空载索道运输路径快速搜索方法，实现了基于悬链线的负载索道运输路径优化，在此基础上采用Dijkstra算法实现最佳公路运输路径搜索，从而实现公路运输和索道运输路径的协同规划。将该算法应用到某待建特高压输电线路铁塔的物料运输路径规划工程问题中，验证表明该索道-公路联合路径规划有效缩短了输电线路物料运输路径设计周期，提高了施工物料运输的效率。     

A*算法与蚁群算法相结合的无人艇巡逻路径规划

针对无人艇海上巡逻路径规划问题,提出了一种A~*算法与蚁群算法相结合进行最短巡逻路径优化的方法.在传统A~*算法的八角度搜索基础上,设计了一种多角度A~*算法以获得更短的两点之间可行路径,并以A~*算法搜索结果构建任意两个巡逻点之间的最短路径网络.结合最短路径网络建立多点巡逻路径规划问题的目标函数,利用蚁群算法进行求解以获得全局最优的巡逻路径.针对巡逻路径转折角较大的问题,提出了一种平滑算法以获得更符合实际航行需求的平滑路径.仿真结果表明:该方法有效地去除了冗余节点,缩短了路径长度,提高了路径平滑度,规划出了一条更优的无人艇巡逻路径.     

振动传递路径系统的路径插入损失分析

为了从振动传递方面着手分析机械系统的振动特性,建立了由激励源、传递路径、接受体三个子系统构成的振动传递路径系统模型.其中振动路径的传递特性直接决定着系统的输出响应特性,因此各路径对系统接受体振动响应的贡献量分析是系统减振降噪的重要环节.应用路径分离方法,提出了路径插入损失的概念,并推导了方便有效的计算公式,解决了频域内振动传递路径系统路径贡献量的度量问题.通过数值算例得出了理想的计算结果,进一步表明路径插入损失作为路径贡献量的一种评价指标,可以切实有效地分析机械振动系统各传递路径的重要程度.     

移动机器人复杂环境路径规划

针对移动机器人在复杂环境下路径规划问题,提出一种改进蚁群算法.该算法设计启发式状态转移函数,引入起点和终点对状态转移的引导作用;设计路径优化方法,从八个方向优化每次迭代生成的最优路径,避免规划路径陷入凹形区域,减小其长度;建立路径评估模型,考虑到环境的复杂性,通过加入惩罚因子,使路径评价标准从路径长度转为路径代价,将影...     

无人驾驶拖拉机田间路径规划方法研究

文章提出一种面向不规则地块全覆盖并能实时避障的路径规划方法。综合农田几何形状和作业机具参数等因素设计全局路径规划方法,并在全局路径基础上针对单个及多个相邻小型静态障碍物搭建局部路径,且将离线规划全局路径与实时规划局部路径相结合形成完整的田间作业路径;应用LabVIEW2016设计无人驾驶拖拉机路径规划系统,设定参数自主规划,且基于实车平台验证该算法的有效性。结果表明,该文方法对不同形状地块在不同转弯工况下均可规划出全局路径并根据障碍物信息规划出局部路径,可以作为无人驾驶拖拉机田间作业参考路径,有较强的通用性和实用性,具有一定的现实意义。     

基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划研究

传统机器人路径规划方法未解决机器人和局部路径连接处的运动微分约束问题;且可选路径均为近似结果,影响路径规划结果。为此,提出基于运动微分约束的机器人纵横向路径规划方法。利用微分约束设计纵横向协同三层规划方法,在进行局部规划的过程中,依据运动微分方程形成一段时间内的可行路径;在运动微分约束下,采用机器人与障碍物间的相对距离以及相对速度规划策略实现纵向规划,引入预瞄思想实现横向规划。按照纵横向规划结果及全局路径曲率设计纵横向综合控制器,使机器人实际运行路径与规划路径相同,以此实现机器人在复杂环境中的整体规划。实验结果表明,所提方法能够避开障碍物,规划路径短,机器人运行路径和规划路径偏差小。     

航站楼内多目标路径规划方法设计与实现

针对航站楼多楼层的室内导航和多目标的路径优化问题,提出一种基于改进遗传算法的航站楼内交通换乘导航路径规划方法:依据航站楼内的空间特征和环境变化建立以路径为权值和以人流密度为权值的双路网,并权衡路径的距离成本、客流拥挤度和时间成本3种因素,建立了航站楼内的多目标路径优化模型.最后使用融合广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)的遗传算法在本文构建的多层路网中实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.研究结果表明,使用融合BFS的遗传算法在本文构建的多层路网中可实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.     

基于量子粒子群算法的无人水面艇路径规划

为了获得无人水面艇航行的最优路径，提高航行的安全性和航行路径的平滑度，提出一种基于量子粒子群优化的无人水面艇路径规划算法。首先，通过引入动态控制参数来提高该算法的寻优能力和搜索精度，并由测试函数验证其可行性；然后，在航行安全的前提下，以路径长度和路径平滑度为规划目标，在不同环境下对无人水面艇进行路径规划仿真实验。仿真结果表明，该算法在路径长度、路径平滑度及路径安全性方面表现较好，能找到全局最优路径。     

一种面向传感器网络的蚁群优化路径恢复算法

为了找到动态传感器网络中的能量有效路径,提出了一种基于蚁群优化的传感器网络路径恢复算法.设计了一种新的路径选择概率模型,使得能够找到一条从源节点到sink的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况.为了适应网络动态变化,提出了局部信息素再初始化规则,利用该规则可在网络失效节点的附近进行局部信息素再初始化,在保留大部分原有最优路径的信息的同时,还能进行局部搜寻,以寻找新的路径,从而达到快速路径恢复的目的.仿真实验表明,所提算法在寻找路径上所消耗的能量最少,节点的剩余能量最大,在网络存在失效节点的情况下能够快速恢复路径.     

基于路径负载均衡的一种避免路径失效算法

理论上证明了采用路径负载均衡技术对于提高系统可用性是有效的,提出了一种可避免失效路径的动态路径负载均衡算法.该算法结合路径等待队列长度和响应时间对路径权值进行动态调整,实时调整负载分配,提高路径带宽利用率.同时还可以实时监测路径的通断情况,屏蔽错误路径,进一步延长系统平均无故障时间,有效提高系统可用性.最后用仿真实验验证了该算法的正确性.     

交通网络最优安全路径选择模型与算法

针对交通网络任意路段均可能发生中断的最小损失路径选择问题,提出交通网络最优安全路径选择模型,并设计了2种不同网络结构下最优安全路径选择算法.首先用模型计算任意一条路径上每条边中断后产生的从起点到终点最短替代路径长度的最大值,然后选择一条最短替代路径长度最大值最小且自身长度最小的路径.在网络中,当最短路径删除后该网络依然连通时,最优安全路径问题转化为最短路径问题,其计算复杂度为O(n2);当最短路径删除后该网络不再连通时,最优安全路径问题转化为最小最大问题,其计算复杂度为O(mn),且仅与网络中节点和边的数量有关.最后,结合交通网络的实际情况对最优安全路径进行了算例分析.