基于信号到达时间的UWB定位算法

首先分析讨论了两种基于信号到达时间的超宽带定位方法--最小二乘法和DFP算法,最小二乘定位方法计算简单,但在存在测距误差的情况下定位精度较低;DFP算法的定位结果通常与初值有关,还易陷入局部最优点.因此,作者提出了基于遗传算法的UWB(超宽带)定位方法,通过与前两种算法进行仿真分析和比较,表明该方法能有效提高定位精度.     

基于相似度的快速网页排序算法

将经典的PageRank算法和汉明距离相似度算法结合,提出一种新的网页排序方法。通过结合汉明距离(Hamming distance)相似度算法,计算检索词和网页文本相似度,提高搜索查准率;在增加检索词的同义词的搜索过程中,通过改进汉明距离相似度算法,提高搜索查全率。实验结果表明,该方法与PageRank算法相比,拥有了更好的效果。     

基于节点转移的ZigBee网络路由改进算法

ZigBee网络的一个主要的目标就是降低网络的耗能,以延长网络的使用时间.但ZigBee协议中的网络结构和路由算法并没有完整的讨论能量消耗问题.该文提出一种改进的分布式路由算法,该算法尽可能通过电源供电路由节点转发数据,最终减少电池供电路由节点的能量消耗来延长网络的生存时间.仿真结果表明,该算法只需少量的通讯开销就可以明显地减少电池供电路由节点的耗能.     

关于合肥市“出租车拼车”问题的优化研究

以合肥市出租车拼车问题为研究对象,着重研究拼车路线优化问题和拼车费用分摊问题;针对拼车路线优化问题,首先,利用模糊层次分析法确定每条边权重,构造出赋权路线图,然后利用分步的Floyd算法并结合类似于最邻近算法的想法给出最优拼车路线方案;而针对费用的分摊问题,将结合按人数定折扣和按路程的远近两种方式,并考虑乘客的优先级指数来解决。     

蚁群算法在排课问题中的应用研究

首先对蚁群算法和排课问题进行了简要概述，同时针对基本蚁群算法在解决排课问题中存在的弊端，提出了一种新的改进型蚁群算法——优劣蚁群算法，并对该算法的优越性进行了阐述。最后通过真实的排课数据对该算法与基本蚁群算法及其相应的改进算法的性能分析比较，应用该算法排课系统运行效率得到了提高，冲突现象明显减少，大大提高了教务管理人员的工作效率。     

遗传算法和遗传规划对比研究

通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较,可以看出,依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时,由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究,提出了一套有定向机制的进化算子,进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。     

冗余系统费用模型及优化

根据冗余设计的不同形式 ,在Tillman并联系统费用模型的基础上引入了系统功能指标 ,并将其推广至其它形式的冗余系统 ,从而得到了一个较为完整的冗余系统费用模型。在此基础上 ,建立了用于优化并串联冗余系统设计的非线性混合整数规划模型 ,分别使用了模式搜索与启发式算法的组合算法以及遗传算法对其进行求解 ,着重讨论了两种方法的实现关键及各自的优劣。最后 ,经计算比较 ,提出了遗传算法与模式搜索、启发式算法相结合的求解方法 ,并说明了该方法的有效性。     

舰载反导跟踪算法与模型分析

反舰导弹构成了现代舰艇的严重威胁 ,对反舰导弹精确跟踪是反导防御成功的重要前提。针对比例制导的飞航式反舰导弹弹道的特点和机动特征 ,提出了跟踪此类目标的两种新算法———基于自适应模型的算法和基于自适应交互多模型的算法。仿真实验证明 ,这两种各具特点的算法都有足够的适用性能。     

三维瞬时极化滤波器

以高频地波雷达为背景 ,提出了三维极化滤波方法 ,此方法能够滤除二维极化滤波不能抑制的干扰 ,扩大极化滤波的干扰抑制范围。为实现实时处理和自适应快速变化的干扰 ,推导了一种瞬时极化滤波算法 ,该算法可以根据单样本建立滤波极化矢量 ,按照取样率的速度自适应干扰极化状态的变化 ,为算法的实时处理提供了可能性。     

基于遗传算法的管理信息系统的智能分解

将遗传算法原理应用于管理信息大系统的结构化分解,并对具体分解技术进行了详细描述,最后对一个具体实例进行了仿真计算。仿真说明,该算法具有全局快速收敛性、并行性和极高的分解效率。