无人机航迹规划系统的设计与实现

【目的】航迹规划程序UFP(UAV飞行规划)是无人机任务规划系统的核心，也是目前科研人员研究的重点。为了确保无人机能顺利完成各种作战计划任务，任务规划系统必须对各种战场因素进行综合分析。【方法】通过人工设计和操作，可直接将任务指令传输给无人机，基于.NET的无人机航线规划系统，使用数字高程模型图，并采用Dijkstra算法来寻找最优的飞行航迹。【结果】选择适合战场因素和自身性能指标的最优航迹，从而确保无人机能安全、按时抵达任务区域，并按任务规划来完成既定任务。【结论】无人机航迹规划系统作为当今战争的重要支撑，运用该系统能大大提高作战效能，进而巩固国防。     

浅谈GIS在旅游方面的应用

随着现代信息技术的不断发展,越来越多的城市开始运用GIS(地理信息系统)技术来进行旅游资源的开发和业务的拓展。本文通过对地理信息系统在旅游区的整体规划,在旅游目的地,以及旅游路线的选择和旅游方案的实施管理中的具体应用等问题的分析,旨在为旅游者选择合理的出行方式,制定最佳的旅行方案提供相应的参考,有效的促进我国旅游业的发展,最大程度的实现旅游资源的内在价值,从而推动社会发展的进程。     

高校大面积校园电瓶车优化调度与建模

针对高校大面积校园电瓶车的优化调度设置问题,以南方某高校大面积校园停靠点分布以及师生出行数据为例,通过该高校校园路径和师生出行规律的分析,用模糊综合评价法得出校园电瓶车最佳停靠点,借助TSP旅行商算法求出电瓶车行驶最短路径.以实现乘客的等车时间最小和电瓶车企业完成运营需求的利益最大为目标,兼容乘客与电瓶车运营公司的利益,建立电瓶车设置的多目标规划模型.采用遗传算法中的NSGA-II算法求解,并借助Matlab数学软件,得出该校园的电瓶车最优调度方案.     

基于大数据的动态出行管理平台研究

随着居民生活水平的提高,近几年我国城市私家车的数量大幅度增加,但与此同时也产生了许多社会问题,如严重的大气污染、大面积的交通拥堵、日益加剧的能源消耗等。针对以上问题,本项目组设计了基于大数据的动态出行管理平台。该平台通过路线匹配算法、自动撮合算法和云计算模型等技术手段,结合实时的路网流量数据,为出行者智能地规划最优路径,并将起讫点相同或相近的出行者匹配在同一次出行当中,建议其共享出行,进而在满足人们出行需求的同时降低私家车的出行数量,也为城市居民普及一种绿色出行理念。本文将从设计思路及技术路线对系统的构建进行相关阐述。     

基于粒子群优化算法在NP难问题中的应用研究

为解决NP难问题中算法应用领域划分问题，分别运用不同算法对不同问题规模的TSP问题进行求解，寻求最优路径规划.采用随机数据来最大化模拟实际情况，设置了5、10、15、20、30和100个随机城市坐标点，分别采用PSO算法、C-PSO算法、GA算法和ACO算法进行求解，求解一条经过各城市且一次的旅行最低费用的路线，分析比较四种算法的鲁棒性与实效性.结果表明：基于C-PSO算法在NP难问题中的具有良好鲁棒性和较短的运行时间，在问题规模小时，可以采用PSO算法和ACO算法；在问题规模大时，可以采用C-PSO算法.     

基于ACO算法的危险化学品车辆运输路径优化方法

城市中危险化学品的运输直接影响人民人身安全,为了合理规划运输路线,提出了一种基于蚁群优化(ACO)算法的多目标路线规划方案.首先,将运输路线图和相关属性建模成一个有向图.然后,根据路线距离、车辆负载和人口分布等属性,构建运输风险和运输时间的计算方法 .最后,综合考虑运输风险和运输时间构建一个目标函数,通过ACO算法来寻找最优路线.仿真结果表明,该方法能够得到最优路线,有效降低运输风险.     

基于多目标进化算法的自驾游用户导航规划

传统的自驾导航只考虑路程的远近，难以满足用户的实际需求在路线规划过程中，红绿灯、拥堵和限速等都将影响用户到达目标地点的时间本文将用户的自驾路径规划抽象成多目标优化问题，首先通过对地图路线进行建模，然后采用NSGA Ⅱ多目标进化算法对路线总路程和需要花费的总时间两个目标进行优化实验证明，本文方法能够实现最短路径和最短时间方面的最优选择，为用户自驾导航提供最优的路线     

巡检线路的哈密顿圈分割模型及算法

为求解带有时间周期约束和任务均分的多旅行商问题(MTSP),根据图论基本原理,借助最短距离树,结合贪婪算法和几何启发式算法,采用哈密顿圈分割覆盖的方法,建立了任务均分的巡检路线安排优化模型,设计了求解近似最优解的算法步骤,计算出近似最优的巡检人数和巡检路线安排,并计算了每位巡检人员的实际工作时间、巡检冗余时间和平均工作时间。进一步分析了不休息、休息、用餐等不同情形下的人员安排、巡检路线和工作量等情况。     

基于基因片段插入的旅行商问题的演化算法研究

旅行商问题是组合优化中一个广泛研究的NP-hard问题.本文引入了一种新的运算方式：基因片段插入,并利用此运算给出了一种求解旅行商问题的演化算法.实验结果表明,此算法能以较高的概率找到旅行商问题的近似最优解.     

奥运公交线路选择的数学模型

采用改进的Dijkstra算法和多目标规划方法,综合考虑时间、费用等因素建立了公交线路选择模型,解决了奥运期间观众出行面临多条线路选择的问题,使得公众的出行更加通畅、便利,最后对模型进行了综合评判,指出该模型具有一定的实用价值.     

基于情境要素和用户偏好的旅行方式推荐

为给用户推荐满意的旅行方式,针对用户旅行构建旅行情境,并基于移动社交软件采集用户行为数据,进而提取情境要素并完成情境构建过程.根据用户出行具有目的性和偏好的特点,将情境要素与用户偏好相结合,利用情境要素组合间的差异性进行实验.实验表明,在不同情境下,不同的情境要素组合与偏好会导致用户选择不一样的旅行方式.实验综合考虑情境组合差异性,从不同情境组合的视角出发,充分展示用户选择单一旅行方式和组合旅行方式在各种旅行客观条件下的占比,并通过用户满意度来证明该文模型可为用户推荐更加契合需求的旅行方案.在不同数据集NDCG@5、NDCG@10和MAP上的T测试结果显示,该文提出的推荐方法性能相比于Pearson相关系数的CF方法和加权slot-one算法具有显著优势.     

现代物流企业运输物流优化--路线选择和集运初探

根据Ronald H.Ballou的观点,运输决策主要包括运输方式选择、承运人运输路线规划车辆调度和集中运输等[1].结合XX物流公司网络运输业务中出现的实际问题集中讨论路线选择和集中运输的问题,应用最短路径对原有不合理路径进行了优化,并尝试通过集运方式实现运输的规模经济,提高效益.     

太阳能小屋屋顶的设计与优化

在贴附安装方式下,通过分析和评价,选择屋顶来研究光伏电池的优化铺设.通过建立模型,从各类电池中得出A_3,B_2,C_1型号的电池为相对最优选择,并求各类电池所需要的数量,进而结合所需要的成本建立剩余价值模型,选出最优电池、最优逆变器、最优铺设方式以及经济效益.     

一种室内环境下仿人机器人路径规划方法

研究了单目环境下仿人机器人的室内环境的建立和运动规划问题.按照室内环境的建立地图,并选择SURF特征点作为室内环境中路标,提出了基于SURF路标与A＊算法的仿人机器人路径规划算法,该算法能够较好地满足仿人机器人路径规划的要求,具有一定可行性和有效性.     

预制构件生产线多模台排样布局优化问题研究

预制构件生产的MES系统中需要使用模台排样任务结果以安排生产作业调度规划.针对生产排产作业时工装模具调度、模台排样周转时间长,模台面积利用率低的问题,主要研究了以矩形包络算法为零件预处理方式,并结合空余面积扫描算法的全局性及遗传算法的最优解,在多块模台上尽可能多地摆放预制构件进行生产的排样算法,在上层环节中可以通过CA...     

机翼变形估计中传感器的配置方法

针对机翼变形中的传感器最优配置问题,建立悬臂梁模型,基于Ko位移理论的形变位移算法估计机翼变形,通过求解双目标0-1规划模型实现了传感器最优配置.计算结果验证了方法的正确性.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

空铁复合网络中旅客组合出行方式选择行为的模型研究

在空铁复合网络中对旅客选择航空组合或空铁组合出行行为的分析,可用于高铁枢纽城市的多式联运规划,充分发挥高铁替代或补充短程航线的空铁联运效能。由于长途旅行中不同交通方式的出行时间易受天气、空中交通管制等随机因素影响,因此在空铁复合网络中考虑组合出行成本存在不确定性,运用累积前景理论分析了旅客对不同组合方式出行成本的前景效用,在此基础上采用Logit模型建立了基于前景效用的旅客组合出行方式选择模型。对国际长途中转旅行的实例研究表明,随着旅客对出行信息了解程度的增加,会有更多旅客选择出行成本及延误时间期望都较低的空铁组合出行。此外组合出行中行李的中转成本对客流分担率的影响较大,因此推出空铁联运产品需要现实可行的无缝衔接方案保障行李中转的便捷性,从而降低旅客的中转成本吸引更多的客流,提高空铁联运的效能。     

基于改进人工蜂群算法的分布式电源规划

通过改进人工蜂群算法,建立了系统网损最小、电压质量最优的综合优化目标,应用判断矩阵法确定多目标的权重系数,进一步优化分布式电源的选址与定容.在改进的算法中,运用均匀设计-反向寻优的方法来优化初始群体,提高全局寻优率.同时,为了解决基于比例适应度选择不足的问题,用基于适应度排序的选择概率代替了基于比例适应度的选择概率,不仅使种群的多样性得到了保护,而且扩大了全局搜索的范围.最后采用IEEE33标准节点配电网仿真,通过算例分析来验证该算法的有效性和可靠性.