模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

元胞蚂蚁算法的收敛性分析

提出一种新的优化算法，元胞蚂蚁算法，该算法将元胞自动机的邻居和规则引入传统的蚂蚁算法，实验结果证明该算法可行且有效，有良好的全局优化能力。定义元胞蚂蚁算法的求解迭代过程为一个概率测度空间中的随机算子，利用随机不动点理论，证明了该算子为连续压缩算子，存在唯一的随机不动点，从而给出了元胞蚂蚁算法的收敛性的论证，为算法奠定了相应的理论基础。     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法

提出一种新的蚁群算法（Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA）用以求解车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面：第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。     

基于投影的增强现实系统中的光照技术研究

基于投影的增强现实系统是增强现实技术中的一个新的研究领域。针对基于投影增强现实技术的魔幻展台系统中的光照问题,我们提出了一套解决魔幻展台中真实场景与虚拟场景光照影响一致性的方法,给出了相关算法的关键代码,采用投影仪补充投射阴影的方法来实现虚拟物体的阴影制作,解决了真实场景与虚拟场景之间相互遮挡的问题,增强了魔幻展台中虚拟物体的真实感及与真实场景的一致性,取得了良好的效果。     

蚁群算法在全局最优路径寻优中的应用

移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。针对移动场地的特点对其进行了建模与存储,然后将场地处理成简单的连通图,在此基础上对TSP模型进行了改进以应用到机器人全局最优路径中来,然后利用蚁群算法的基本原理在所建立的模型上进行全局最优路径搜索。为了更好的寻找到全局最优路径,对基本蚁群算法也做了一定的改进。不同的实验结果表明这种方法的确可以准确地找出全局最优路径。     

基于概率分布的局内特殊优惠卡问题及其竞争分析

特殊优惠卡问题是租赁问题的推广.应用平均情形竞争分析研究了局内特殊优惠卡问题,理论和数值分析表明概率分布的引入使得竞争分析的性能得到了改善.并对存在市场利率的特殊优惠卡问题进行了讨论,市场利率的引入使得该金融模型更贴近于现实情况.得到两种情形下不同的竞争比,同时竞争比是市场利率的递减函数.     

停机位分配问题的顶点着色模型及算法

给出了停机位分配问题顶点着色模型及其分解算法.通过改良一种时间冲突算法,构建了航班使用停机位的时间冲突集合.以"先到先服务"原则为基础,把停机位分配问题转化为顶点着色问题,并建立了相应模型.利用笔者独创的分解算法,停机位的作业能力可得到改善.算法的计算复杂度为O(n2).该算法的特点在于:1)将顶点、颜色划分为若干个不同等级的集合;2)将顶点按照所属集合的等级、度进行分解,得到顶点的分解序列.在用一种颜色ck(1≤k≤K;K是可用颜色数)给顶点着色时,优先给这样一个顶点着色:该顶点能被着ck色,且其分解序列号最大.最后将该算法应用于一个算例,得到了最优解.     

基于蚁群算法的机器人足球通信机制

给出了基于蚁群算法实现机器人足球比赛中球员之间协作和通信的机制.选用两只球队分别采用了传统的通信机制和"黑板"通信机制进行实验比较,发现虽然两个球队的整体结构和高层策略相差无几,但是无论从速度、力量还是传接球成功率等方面,Novauro都比ujdb强.该通信机制具有灵活,鲁棒性强的特点,不会由于局部的失误而影响全局的性能.     

马铃薯专家系统中基于遗传算法的知识发现的研究

主要讨论了从数据库中发现有用的知识建造专家系统,利用遗传算法构建知识发现子系统,以解决在处理复杂数据时的仿真丢失问题。结合项目实际设计了系统的结构和工作流程,并对实现系统的关键技术进行探讨和构想,以此提高求解问题的效率,增强系统在实际应用中的适用性。实现了遗传算法在马铃薯专家系统建立过程中的应用。