基于改进蚁群算法的潜艇最短航路规划

提出了一种将潜艇的航路规划问题转化为多阶段最短路径问题的模型,和最短路径问题的威胁度加权算法,并使用蚁群算法来计算最短路径,达到求解潜艇航路规划问题的目的.还针对现有的蚁群算法收敛速度慢的缺陷提出了一种蚂蚁学习策略,同时对现有算法的信息素更新策略进行了改进.最后的实验比较得出,改进后的蚁群算法收敛速度与成功率相比传统蚁群算法有了明显提高.     

基于改进Floyd算法的物流运输路径规划

当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高．鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度．在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径．     

改进的混合型蚁群算法在VRP问题中的应用

为提高物流配送中车辆路径的寻优效率,提高物流经济效益,介绍一种能够有效求解VRP问题的算法—改进的混合型蚁群算法。该算法在近邻法构造初始解的基础上,使用2-opt局部搜索策略对当前得到的最优解和次优解进行改进,在更新全局信息素时采用基于排序的蚂蚁系统对排在前2名的蚂蚁更新全局信息素,且为全局信息素设置最大值和最小值。使用Matlab仿真工具对N44K6等10个经典VRP问题进行了求解,得到的结果和已知最优解的误差很小,都在6%以下,并且N33K6问题得到了和已知最优解相同的解。与基本蚁群算法得到的解进行了比较,证明了该改进算法的有效性。     

基于差分进化算法的时间最优路径规划

提出了一种利用差分进化算法进行机器人路径规划的方法,在极坐标系下采用路径点列的极角和极径作为参数进行个体成员的矢量合成,生成的初始路径点集经过提练处理极大提高机器人移动速度;仿真结果表明该方法可以解决大范围、多障碍环境的机器人路径规划问题.     

基于蚁群优化算法和人工势场的无人机航迹规划

针对复杂环境下的无人机航迹规划问题,建立栅格化环境模型,提出了结合蚁群算法与人工势场的航迹规划方法. 在航迹搜索过程中,蚂蚁不仅受到信息素和启发信息作用,还受到势场力的影响. 根据节点位置的势场力分布,提出了确定性选择和概率性选择相结合的状态转移规则,并设计环境感知因子,动态调整确定性选择的比例. 将节点的势场方向、节点与目标间的距离构造蚂蚁的综合启发信息,以充分利用对已知环境的认知,指引蚂蚁搜索. 仿真结果表明所提方法能有效得到无人机的最优航迹,优化效果优于单一的蚁群算法和人工势场法,具有更好的收敛速度和优化精度.     

基于蚁群算法的地震物资车辆调度研究

为了将便于解决复杂优化问题的蚁群算法与地震灾害发生后的救援物资配送优化问题结合起来,建立了优化的地震救援物资车辆调度数学模型。首先确立了运输时间最短和配送物资满意度最大的双目标模型,其次进行单目标模型转换,再运用蚁群算法求解,最后通过Matlab进行模拟运算,验证了车辆调度模型的可行性和有效性。     

基于蚁群优化算法的QoS多播路由算法改进及实证

多QoS约束的组播路由技术是当前实现分布式网络多媒体的关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法,但大多算法仍属于集中式算法.该文提出了一种基于蚁群优化的分布式QoS多播路由算法,并结合多播路由问题的特点对算法进行了改进.通过仿真实验讨论了该方法的性能,并与传统的蚁群算法对比,证实了其的有效性.     

基于蚁群算法优化的配电网络仿真平台的设计与实现

针对配电网络规划中的难以快速寻优的特点,提出蚁群算法,并且通过GUI平台开发基于蚁群算法的仿真平台,并将其应用于配电网络规划问题中。研究结果表明,蚁群算法可以对参数进行自动寻优,快速得到更加精准的配电网络规划曲线及最优解。开发的仿真平台具有更快、更准确的特点。     

一种改进的LMS算法的研究与仿真

为解决最小均方误差算法中收敛速率和稳态误差之间相互制约的问题,在NLMS算法基础上提出了一种改进的LMS算法.改进算法通过引入调节因子和修正系数,使算法在收敛时和稳定时能够很好地改善收敛速率与稳态误差之间的制约关系.实验结果表明,相对于传统LMS和NLMS算法,新方法在改进收敛速率和稳态误差间关系效果更好.     

面向数字电路测试生成的智能方法研究

提出一种蚁群算法和粒子群算法相结合的方法(ACA-PSO),将该算法引入数字电路测试生成当中。为了有效提高故障覆盖率和缩小测试生成时间,首先将蚁群算法的信息素更新机制进行改进,使其免于陷入局部最优,提高了故障的覆盖率,其次又对粒子群算法的参数进行了改进,使其具有较好的收敛性,得到较短的测试时间,该算法采用数字电路固定型故障模型来验证。将两种算法结合取长补短,实验结果表明,测试时间和故障覆盖率都得到了提高。     

基于红外反射式传感器智能车系统的设计

设计了以飞思卡尔公司16位微控制器MC9S12DG128B为核心的智能车系统,对该系统的硬件和软件结构进行了相应的描述.通过对路面信息的采集处理,由微控制器发出指令对智能车进行全程控制,实现了智能车的精确控制.     

基于权重的改进K-means算法应用研究

数据聚类是将数据对象划分到不同的类或簇中,是数据挖掘中的一项重要技术.教育领域拥有海量的学生信息数据,把数据挖掘中的聚类技术引入其中,具有很强的实际价值.阐述了运用数据挖掘中改进的引入权重的聚类技术对成绩数据进行选择、预处理和挖掘分析等,展示了3个Matlab实验使成绩数据如何通过K-means算法进行聚类分析,并对3种运行结果的意义各自进行了显示与分析,同时指出了运行结果的不足及意义.针对学生实验中的分类原因进行了研究并在学生成绩分析中发现很多隐含着的不易发现的有价值信息,利用这些聚类结果提出了相应的教学措施及建议,从而有针对性地提高教学质量.     

基于改进遗传算法的多元函数优化计算

研究了基本遗传算法在多元函数优化问题中存在的缺陷,提出了一种改进的遗传算法,使用适应值比例变换方法,在交叉与变异算子,染色体基因解码方式等方面做了改进,通过对难以优化的多元函数的优化计算,证明了该算法有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

基于改进SPHP算法的无人机遥感图像拼接

针对无人机遥感图像拼接的稳健性问题,对SPHP(Shape-preserving half-projective,SPHP)图像拼接算法进行了改进。利用SIFT(Scale invariant feature transform,SIFT)算法完成特征粗匹配,按粗匹配点对之间的距离对所有匹配点对进行排序,以最优匹配点对作为随机采样一致算法的初始样本集进行特征精匹配。利用投影变换和相似变换相结合的变换模型进行图像配准,采用线性加权图像融合方法进行无人机遥感图像的无缝拼接。实验结果表明:本文算法能有效剔除错误匹配对,匹配正确率平均提高约7%,明显改善图像拼接的视觉效果和图像质量,可以满足实际需求。     

基于灰度曲线法及改进Hough变换的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别系统的基础和关键,定位的速度和准确率直接影响着虹膜识别算法的性能.针对虹膜图像的灰度分布特征和近似圆形的几何特征,提出一种基于灰度曲线法和改进Hough变换的虹膜定位算法.首先,利用灰度投影法粗略定位瞳孔中心;其次,利用灰度曲线法精确定位瞳孔中心及虹膜内边缘;最后,利用改进的Hough变换检测虹膜中心及外边缘.仿真实验结果表明,该虹膜定位算法内存空间开销小,速度快.