机器人路径规划的计算机模拟及统计分析

以计算机模拟为辅助工具 ,讨论了机器人路径规划的算法 ,提出一种简化算法二次规划 ,既可避免组合爆炸 ,又能得到一个较优的解 ,即满意解     

有序地质量最优分割的二分算法

1 引言"有序地质量最优分割法"是近年来地质勘探工程中,地层划分和对比所常用的一种定量方法.至今此法仍以最优分割定义为选优准则进行"全面比较选优",这就不可避免地存在着计算量大的缺点.因此,建立有效的最优分割判别准则,改进选优计算方法,是具有重要的实际意义的.     

R.C.曲线交叉粱系双目标优化设计的研究

本文对R.C正交直线-曲线粱系进行双目标优化设计,取结构造价和钢筋用量两类指标构造目标函数,建立了此类结构的基于Pareto最优性准则的数学模型,并对“线性加权和算法”进行改进,由此求得的综合最优解与一般算法的解答基本重合,而迭代计算的工作量却显著减少。对数值计算结果进行分析、讨论,得出一些比单目标优化设计更有理论和实际意义的结论。     

微型计算机中西文表格自动处理软件的算法设计

本文讨论了在微机中西文表格自动处理技术中一些特殊功能的算法设计,分析了设计思想,提供了部份实用算法,并对某些算法的时间复杂度进行了评述。这些算法均已在本校研制的“IBM-PC/XT微型机中西文数据库管理系统”的表格自动处理软件中实现,并已应用于百多家企、事业单位的计算机管理系统中。     

用于物联网的可重构的祖冲之密码算法的硬件设计

针对应用在资源有限的物联网中的祖冲之(ZUC)256密码算法,本文介绍了一种资源优化的ZUC-256密码算法的硬件实现方案,设计了面向资源优化的循环型ZUC-256密码算法的硬件架构和基于块随机存取存储器(BRAM)的可重构S盒(S-box)单元,从而有效地降低了资源消耗。硬件方案在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)上进行了硬件验证,结果表明本文资源优化的循环架构中的各个硬件开销相比已有的方案有明显的降低。     

应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现

为了解决批量生产、制造、装配等车间调度问题,基于Hadoop集群,提出应用禁忌粒子群算法的车间调度及其并行化实现.以某装载机制造车间最小化完成时间为目标,通过使用禁忌粒子群算法对车间调度问题进行求解.结果表明：在车间批量大的情况下,禁忌粒子群算法可得出有效的调度方案,避免算法陷入局部最优解.与现有的智能算法相比,禁忌粒子群算法更有利于实现全局最优解.     

多vCPU环境中基于容器的科学工作流调度策略

现有科学工作流调度研究较少考虑计算资源的多道程序设计,难以同时实现有效的容器共享并优化任务并行度与资源利用率。为了解决以上难点,文章提出了一种分布式多vCPU环境中基于容器技术的分段式工作流调度策略。该策略通过分段调度方法,降低启发式算法的解空间大小,使用带遗传算子的自适应离散粒子群优化算法(ADPSOGA),在设备使用成本的约束下优化各个工作流的完成时间,并制定一种容器与设备间的动态伸缩方案,实现容器的复用并解决单个设备中任务并行时的资源争用问题。结果表明：ADPSOGA的性能优于其他同类启发式算法,并且分段调度方法与容器伸缩方案在工作流调度方面表现出良好的性能,能很好地适应因任务并行度增加所带来的影响。     

一种基于Retinex理论的图像去雾算法研究

针对Retinex算法去雾存在自适应能力差、容易产生光晕现象的缺点,通过对Retinex方法去雾后的图像依次做对比度拉伸、统计R/G/B分量像素亮度个数、用三次B样条拟合、计算曲线右侧的极值、确定天空区域分割阈值、得到分割图像,然后对分割后的非天空区域做色偏校正,对天空区域做均值化处理,最后将处理后的图像融合.实验结果表明,算法处理后峰值信噪比提高约9.14%,信息熵提升约22.2%,对比度提高约6.41%,说明改进后的算法效果较好.     

基于ROS的室内导航机器人设计研究

采用基于机器人操作系统（ROS）的设计方案开展了机器人在自主导航中的应用研究,设计了一款集定位、SLAM建图、路径规划、驱动控制于一体的机器人综合系统。系统利用激光雷达扫描获取环境实时数据和里程采集信息,通过Gmapping算法对数据进行融合,以及采用自适应蒙特卡洛定位（AMCL）方法实现了环境地图绘制与定位。通过matlab对路径规划算法进行对比研究发现,路径规划任务中Djakarta算法更适应在室内多障碍物场景。而实验结果显示在模拟环境中利用Dijkstra算法和DWA算法进行避障更加有效。仿真实验结果也表明,该系统可构建高精度环境地图,并对机器人进行定位和导航,实现了在实时路径规划中成功避开障碍物到达目标点。以上研究表明在室内定位和导航任务中该机器人系统框架具有良好的可行性和稳定性。     

基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明：建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考.