基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

欠驱动双足步行机器人通用仿真软件的开发

设计了欠驱动步行机器人开放式通用仿真、实验测试软件平台,应用MATLAB对具有膝关节的多自由度欠驱动双足行走机器人进行了运动.动力学建模与数值仿真,利用姿态还原算法重建机器人行走的运动学过程,应用计算机通信接口实现与机器人原型机的双向通信与控制连接,并应用VC++/OpenGL实现了人机交互界面和机器人行走的3D动画演示,研究成果对欠驱动双足机器人仿真、控制开发以及实验研究具有重要的应用价值.     

基于CATIA的人员作业仿真建模、人因分析与优化

基于人体生理特性、人体测量和作业空间设计的分析研究,利用CATIA软件建立虚拟模拟环境,进行精确的企业现场人员作业仿真,对人员操作进行人因分析,并进一步优化人员操作,以提高作业效率、降低劳动强度、减少动作疲劳,获得最佳的人员作业标准.以国内某制造企业相关工位的作业为例,通过仿真、分析和优化,提出了作业改进方案,改进后的作业最大限度地满足了动作经济原则和操作舒适性原则,提高了工位生产效率.     

WSN中基于跨层策略的低能耗/高可靠通信问题研究

可靠通信、低能耗是无线传感器网络的热点研究性能指标.为了提升网络的整体性能,首先在物理层、路由层上分别提出功率反馈控制算法与一种路由量度;其次分析了上述两种性能指标内在的矛盾,并在此基础之上设计一种以可靠通信为前提,节约能量的跨层优化算法.研究结果发现,现有的跨层优化算法可以在一定程度上提升网络性能,但是存在局限性;从性能指标内在矛盾出发,合理设计算法才可以在众多矛盾之中找到最优解.     

一种多目标优化问题的混合优化算法

利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

混沌差分文化算法及其仿真应用研究

针时差分进化算法(DE)全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法(CDECA).该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率.几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果.     

基于旋转角度的角色运动建模与控制

要创建深度沉浸的跑步竞赛虚拟环境,则必须建立逼真的虚拟人行为模型.根据跑步时人体四肢和躯干都在绕关节做重复旋转运动的特点,提出一种基于旋转角度的运动行为模型,用于计算人体运动时不同部位的位置,进而求解跑步运动行为.基于该模型开发了一个跑步仿真程序用来仿真虚拟人的跑步动作与姿态.根据该模型构建了数字娱乐划船器,通过三维模型数据的转化、运动者参数的实时采集、虚拟人运动参数的计算,实现了角色的控制.该建模与控制方法可用于网络健身游戏、虚拟人体动画、虚拟机器人的建模与仿真.     

空间轨迹问题的粒子群仿真研究

空间轨迹的搜索问题具有多个全局最优解,一种有效的解决方法是采用粒子群算法进行搜索.然而与一般的优化问题不同,轨迹问题要求算法中粒子适应值与粒子位置同时收敛.为此,针对已有的粒子群算法在轨迹搜索上的不足,提出了一种减速粒子群优化算法(Slowdown ParticleSwarm Optimization,简称SPSO),从位置角度改善粒子群的收敛性能.该算法利用独立子群技术保证粒子收敛于不同的位置,并根据粒子适应值情况减半更新粒子飞行速度,以达到位置收敛的目标.仿真实验的结果表明了减速粒子群算法在位置收敛效果上的优越性.     

自适应的混沌粒子群算法优化XML文档聚类策略

为了提高海量XML文档集的聚类质量,提出了一种基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法(简称ACPSO):为了简化XML文档相似性判定,该算法以XML键为基础,结合混沌原理与粒子群算法划分XML文档:为了加速算法的收敛性,通过对算法相关参数的自适应学习与权重调整,增强XML文档的全局寻优能力,改善XML文档聚类的质量.对比其它聚类算法,仿真表明本算法不仅能有效避免聚类停滞现象的发生,而且是一种高效的XML文档聚类方法.     

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.