模糊需求信息条件下的车辆路径问题研究

在对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行简单描述的基础上，通过引入决策者主观偏好的概念，提出了解决该问题的一种基于模糊可能性的混合遗传算法．同时，在最小化车辆使用数与车辆行驶距离的目标下，通过随机模拟方法研究了决策者的主观偏好对最终决策目标的影响作用，并通过与其它计算方法的比较证明了基于模糊可能性的混合遗传算法的优越性．     

考虑道路坡度因素的低碳VRP问题模型与求解策略

经典车辆路径问题（vehicle routing problem，VRP）模型不考虑道路的坡度，通常以最小化车辆行驶总距离、总耗时或派送车辆数为目标函数. 在考虑道路坡度因素的基础上，提出了以配送车辆总能耗最小为目标的低碳车辆路径问题模型 （energy consumption minimizing low-carbon VRP，ECM-LCVRP）；然后，以带能力约束的车辆路径问题 （capacitated VRP，CVRP）为参照，分析了 ECM-LCVRP 的解空间大小及基本算法改进法则在ECM-LCVRP 中的执行复杂度，发现ECM-LCVRP较CVRP更加难以求解，并且分析了不同坡度下 ECM-LCVRP 和 CVRP 的区别与联系；另外，基于配送方案的能耗值与行驶距离正相关的规律，提出了求解不同道路坡度环境下 ECM-LCVRP 的双目标策略 （two objective strategy，TOS）；最后，设计了40个 ECM-LCVRP 算例，并采用综合了算法基本改进规则的混合局部搜索算法 （hybrid local search，HLS）和HLS+TOS 两种方式求解，求解结果表明：在不同的运算时间内，TOS 策略均能够有效地提高HLS的求解质量，且求解时间越短，TOS的效果越明显.     

模糊需求车辆路径问题研究

研究具有模糊需求的车辆路径问题，建立基于模糊可能性理论的模糊机会约束规划数学模型，提出了求解该问题的一种基于模糊模拟的混合差分进化算法。同时，在车辆行驶总距离最小的目标下，运用随机模拟方法研究了决策者主观偏好值对最终决策目标的影响，并给出最佳主观偏好值。     

基于采样理论的序列蒙特卡罗车辆跟踪算法

结合图像的灰度分布和空间布局，提出了一种基于灰度和空间信息的序列蒙特卡罗概率跟踪算法。通过比较采样值和期望值的特征距离来计算采样状态对应的权值。利用加权采样值来估计未知量后验概率的各阶矩，当采样数趋向于无穷时由大数定理保证，采样值分布逼近于真实值分布。仿真实验给出了利用因子采样对交通流中车辆跟踪的结果。实验表明，基于序列蒙特卡罗的车辆跟踪方法计算简单有效，可以准确地得到车辆的位置并且很好地跟踪其运动轨迹。     

基于正则变换的雷达目标成像识别*

本文提出一种基于正则变换的雷达目标成像识别方法。该方法首先将各个训练目标在不同方位角时的距离剖面像构成综合矩阵，并对之作正则变换建立正则子空间；然后将每类目标各方位的像向该子空间投影形成子像，并以其平均结果作为库目标的特征矢量。对未知目标，以其子像对库目标特征矢量的欧氏距离最小为分类准则，进行了识别模拟实验。     

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

有时间窗的车辆路线安排问题的启发式算法

本文对有时间窗的车辆路线安排问题进行了分析，提出了一种利用旅行商问题的Ｃ－Ｗ算法来安排路线的启发式算法，并用实例进行了验证，最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论，     

一种有时间约束的多车辆协作路径模型及算法

分析了有时间约束的基于多车辆协作的随机路径问题。提出了问题的随机规划期望值模型。设计了问题中的两车辆协作的随机路径问题的遗传算法，在遗传算法中采用时间惩罚过滤算子优化了初始种群，提高了收敛速度。给出了算法的应用示例。表明了模型和算法是多车辆协作随机路径问题的一种有效算法。为研究多车辆协作的随机路径问题提供了新的理论和方法。     

基于Vague集相似度量的多准则模糊决策方法

在分析已有关于Vague值（集）相似度量方法存在不足的基础上，综合考虑Vague值区间端点间的距离、核距离以及未知部分对支持度和反对度的影响等主要因素，提出了一种新的Vague值（集）相似度量方法，并对其性质进行讨论. 通过与现有方法的比较，表明该方法具有很强的相似度区分能力. 最后将所提出的Vague值（集）相似度量用于多准则模糊决策中，通过最优化方法选取每个准则的最优权重，根据候选方案与理想方案在相应准则下相似度加权和的大小得出最佳方案. 通过实例分析，表明了这种方法的有效性和可行性.     

强杂波干扰背景下高分辨雷达信号的模糊检测

本文研究了强杂波干扰背景下运用模糊集合理论解决高分辨雷达信号的检测问题。文中首先分析了在高分辨雷达体制下获取稳定距离像的方法，并指出了传统匹配滤波方法的局限性。针对该问题，文中定义了四种模糊集合相似性测度，并在此基础上提出了一种模糊匹配滤波方法。基于文中定义的增量相似性测度准则对平均距离像采用模糊匹配滤波，实验结果表明该方法具有在强干扰背景下检测目标的良好能力，其性能明显优于传统匹配滤波方法。     

基于偏好信息的多目标旅行商问题Pareto优化求解

多目标旅行商问题(MOTSP)是经典旅行商问题的扩展,其优化目标包含了距离、成本、收益及风险等多个相互冲突的指标.本文提出了一种基于偏好的Pareto演化算法p-PEA用于建模并求解此NP-hard问题.该优化算法建立在MOTSP的智能体仿真模型之上,从而解决了数学建模不能真实再现实际MOTSP中众多影响因素的问题.通过仿真的方法,算法能够得到MOTSP可行解的各项评价指标值.在此基础士,通过设计演化算法搜索问题的Pareto优化解集.其中,将决策者的决策偏好信息引入到Pareto优化解集的求解过程中,所得结果将更合理.最后,以一个130个城市的旅行商问题为例验证了算法的有效性.     

基于个体选择的小世界网络结构演化

将复杂网络理论和基于博弈论的经济网络理论相结合，探讨小世界网络的结构演化问题。从个体选择的角度，以网络中个体价值优化作为网络结构演化的动力机制，用顶点度分布(P(K))、平均最短路径长度(l)、集群系数(C)作为网络结构演化判据，研究小世界网络的结构演化问题。     

基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

Finding the Minimum Ratio Traveling Salesman Tour by Artificial Ants

Ants of artificial colony are able to generate good solutions to the famous traveling salesman problem (TSP). We propose an artificial ants algorithm for solving the minimum ratio TSP, which is more general than the standard TSP in combinatorial optimization area. In the minimum ratio TSP, another criterion concerning each edge is added, that is, the traveling salesman can have a benefit if he travels from one city to another. The objective is to minimize the ratio be-     

红外图像目标分割方法研究

针对红外图像目标准确分割的难题 ,提出了一种有效的目标分割方法。该方法所遵循的基本准则是 ,使区域内部所考虑的特征或属性相同或相似 ,而这些特征或属性在不同区域中则是不同的或存在差异的。依据这个准则运用最大距离法和自动增强图像分割门限的方法实现了红外图像中目标的准确分割 ,并且通过实验验证了本方法的有效性。     

基于混合优化算法的遗传算法参数设定研究

有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算法,即基于序优化的巢分区算法。该算法将序优化思想融入巢分区算法的局部搜索过程,大大提高了局部搜索效率,而巢分区的算法框架则保证了算法的全局收敛性。以典型旅行商问题为算例的仿真结果验证了该方法的高效性与可靠性。     

基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法

传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义Bhattacharyya相似度来描述区域之间的统计相似程度,并推导了其对应Gamma分布的解析表达式。最后,以图像区域为分类单元,基于最大区域Bhattacharyya相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测SAR图像的地物分类结果表明,该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法,且优于基于区域的最小距离法。     

圆排列问题的蚁群模拟退火算法

首先把圆排列问题转化为旅行商问题,然后利用模拟退火算法是求解此问题.针对模拟退火算法对选择试验解比较敏感这一问题,文章提出六种找领域解算法.算法的分析和测试表明,利用了城市间距离大小的信息的蚁群模拟退火算法 是一种简单有效的算法.     

基于最大输出信噪比的L-DACS1接收机盲自适应波束形成算法

由于L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communication system1, L-DACS1)和民航测距机(distance measuring equipment,DME)系统的频谱有部分重叠,因此在L-DACS1接收机中需要考虑DME干扰的抑制问题。提出了基于最大输出信噪比的干扰抑制和盲波束形成算法。由于DME脉冲干扰的功率较大,首先采用子空间跟踪算法来得到干扰子空间,然后将接收数据向干扰子空间的正交补空间进行投影以抑制DME干扰。干扰抑制后,接收数据中只剩下正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号和噪声了。为了充分利用阵列天线的优势,采用了输出信噪比最大准则来进行波束形成,将天线方向图的主瓣对准OFDM信号来向,以提高接收机输出信号的信噪比。仿真表明,该方法不需要先验信息就能够在抑制干扰的同时进行盲波束形成,在OFDM信号来向上获得高增益的主瓣,进而提高输出信噪比;另外,所提的波束形成方法在输入信噪比较低的环境下依然能够形成稳定的波束,将主瓣对准信号来向。