基于混合遗传算法的多UCAV协同任务分配方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了多UCAV任务分配的多目标整数规划模型.将问题的启发性知识融合进遗传算法,提出了求解该问题的基于整数编码的混合遗传算法.将变量根据约束条件特点分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量编码,减小了染色体长度和变化要素,从而提高了算法的效率.设计了适于整数编码的交叉和变异算子,并巧妙地利用约束条件限制变异范围,以提高个体满足约束条件的概率.以UCAV的SEAD任务为想定,进行了仿真实验.实验结果表明混合遗传算法可以有效地解决大规模整数规划问题,在求解效率和提高约束条件满足率上优于标准遗传算法.     

无线传感器网络复数域网络编码合作多路径算法

分析了合作多路径传输中的复数域网络编码问题.提出了在WSN转发节点中使用复数域网络编码和合作多路径机制(CFNC-CM)进行数据分组的传输和转接机制,复数域网络编码的数据分组由中继转接节点进行编码后再转发到多路径进行数据分组的传输.通过仿真实验对2种典型的路由协议在数据分组开销、数据分组传输率和网络生存期等测量参数方面进行了性能分析和比较.仿真实验结果表明:CFNC-CM机制能较好地用于WSN网络中,相对传统机制,CFNC-CM机制能提高5%~15%的性能.     

基于离散灰狼算法的资源分配问题求解

针对标准灰狼优化算法(GWO)只适合求解连续优化问题,无法直接求解离散域上的资源分配问题,提出一种基于马太效应的离散灰狼优化算法(DGWO)来求解资源分配问题.首先,根据数学映射思想给出一种将连续空间转化为离散空间、实数变换为整数的编码转换方法;然后,对其中的不可行解采用基于马太效应的修复与优化方法处理;最后,将DGWO计算结果与遗传算法结果进行对比发现不论是收敛速度,还是求解质量,DGWO算法均优于遗传算法.实验结果表明了DGWO算法求解资源分配问题的可行性、正确性和优越性.     

符号执行中的约束求解问题研究进展

在符号执行中,约束求解主要负责路径可达性进行判定及测试输入生成的工作,但路径爆炸问题带来的频繁调用,以及SMT求解器本身的能力和效率的不足,使得约束求解占用了符号执行中主要的性能开销,约束求解问题也成为符号执行中面临的主要瓶颈问题之一.本文介绍了符号执行和约束求解的基本概念,并分析了符号执行中约束求解问题的由来,对近年来的约束求解问题研究进展进行了归类,涉及的技术包括非相关约束分支切片、约束简化、快速不满足性检查及多求解器支持等.对这方面的研究进行了展望和总结.提出未来工作应在提高路径约束逻辑精简率、提高约束求解结果存储和重用的效率、约束求解并行化以及约束求解配置预测等方面展开.      

用粒子群算法求解迷宫问题

针对传统算法求解迷宫问题存在效率较低的问题,提出了用粒子群算法求解迷宫问题的方法。重新设计了粒子的编码和定义了粒子的适应度值,成功实现了问题到算法的建模。针对不同类型的迷宫问题进行了实验,结果表明:算法具有较好的性能和效率。     

基于线性预测下的语音信号合成

线性预测编码(Linear Predictive Coding)是实现语音编码的一项重要技术.通过对语音信号和LPC的研究,介绍了语音信号的线性预测分析原理,详细分析用来求解线性预测方程的自相关法和计算方法,并用Matlab对实际语音信号进行线性预测编码实验.实验结果表明,应用LPC法合成的语音信号误差小、计算简单、合成速度快.     

改进的k中心点算法在茶叶拼配中的应用

为了提高茶叶拼配效率,节约人工成本,实现茶叶企业效益最大化,探讨了将茶叶拼配问题建模成多维层次空间聚类问题,并通过定义多维概念分层空间中的相似性度量准则,提出了改进的k中心点算法求解最优拼配方案,并引入Dewey编码提高了求解效率.根据真实数据集上的实验表明:同等实验条件下较人工拼配方式而言,文中所提出的茶叶拼配智能化求解方法大大提高了茶叶企业工作效率和经济利益.     

采用相似度分析的MV-HEVC码率控制算法

针对当前MV-HEVC尚未给出有效码率控制的问题,提出一种基于相似度分析的MV-HEVC码率控制算法. 该算法的核心是首先建立ρ域的码率控制模型,然后采用相似度分析视点间相关性,利用已编码信息以及帧复杂度进行视点间、帧层、基本单元层比特分配与码率控制. 实验仿真结果表明,该算法能够保持高效的编码效率,且实际码率与目标码率平均误差仅为0.96%.     

基于效果域匹配的自适应案例推理决策模型

针对现有研究对案例匹配模式认识和应用的不足,通过分析案例推理决策机理,构建基于效果域匹配的案例推理决策模型.模型在对案例匹配模式进行识别的基础上,基于效果域匹配,采用自适应控制算法推理求解目标问题的决策.应用于煤矿瓦斯爆炸事故应急救援的算例与数值仿真结果表明,基于效果域匹配的决策模型使目标问题更趋近于理想解,求解过程具有更好的可控性.     

利用Visual C++实现数字图像处理研究

在信息处理和信息传输中,为了提高处理和传输的效率并减少信息损失量,需要将大量信息进行压缩编码.数字图像处理中的变换域压缩编码技术是将图像信号以图像数据块为单位作二维变换,然后对各变换系数逐个地进行量化和编码,达到压缩信息的作用.离散余弦变换(DCT)在实数域中得到变换结果,并且有快速算法.本文通过Visual C 编程,对图像进行傅立叶变换(DFT)及离散余弦变换,通过分析比较原图像和经过变换后的图像,以及它们的直方图,比较DFT与DCT两种变换域分析方法和两种变换域分析法的特点.