频率微扰商在正常与病态嗓音声谱分析中的应用

应用微型计算机和北京邮电大学通用信号谱分析系统分别对１６８例中轻程度喉病患者和８７例同年龄健康人的噪声信号进行分析，结论是频率微扰商是检测声带本体层病变的有效参数，但却不能有效地检测声带覆盖层病变。     

Zp2上长度为pn的循环码

给出了环GR（p^2，m）上长为P的循环码结构，即扩环GR（p^2，m）[u]／〈u^p-1〉的理想结构，并给出了环Zp^2上长度为pn循环码的结构以及计数情形．     

旅行商问题的遗传算法

旅行商问题属于ＮＰ问题，现在还没有找到有效的解法。本文应用遗传算法对解决此类问题的有效性作了探讨。文中对遗传算子的应用，编码，参数选择及其对收敛的影响等问题作了分析与探讨。     

具有服务时长的在线TSP问题

针对城市快递揽件服务过程中,需求事先无法预知并且每个需求服务时长不确定的情形,提出具有服务时长的在线TSP问题.分别在一般网络图上和直线上证明了此问题的竞争比下界进而在一般网络上给出PAH-ST算法,在直线上给出PQR-ST算法,并对算法进行了竞争性能分析.本文提出模型是在线TSP问题的一般形式,结论可以为快递车辆的实时调度决策提供依据.     

求解TSP的离散人工蜂群算法

针对旅行商问题,提出了一种新型的离散人工蜂群算法.根据该优化问题及离散量的特点,对引领蜂、跟随蜂和侦查蜂角色转变机制和搜索策略进行了重新定义.蜂群角色转变基于定义的收益比因子.引领蜂邻域搜索采用2-Opt算子和学习操作来加速算法收敛速度;跟随蜂搜索引入禁忌表来提高算法的局部求精能力;侦查蜂搜索定义了排斥操作来保持种群的多样性,从而较好地平衡了算法的探索及开采能力.实验结果表明,算法能够在较短时间内找到相对满意解,提高了TSP的求解效率.     

带有预知信息的在线Homing ATSP问题

针对快递服务网络结构上的非对称性以及可提前获知待服务需求的位置和释放时间的特征,将预知信息引入可返回原点的非对称TSP问题中,提出以服务总成本最小为目标的带有预知信息的在线Homing ATSP问题.分析了该问题竞争比的下界,并且在一般网络图上设计了SSdd(α)算法和PAH-dd算法,分析了算法各自的竞争比.结果表明在线车采取适时等待策略比采取zealous策略更优;并且预知信息越多,在线算法的竞争性能越优.     

预知信息和有限运载能力下应急车辆路径选择问题

由于自然灾害的频繁发生,灾后的应急物资车辆调度受到了人们的广泛重视.针对应急物资车辆装载能力有限和受灾点被提前获知但是不能马上被服务的情形,提出了具有预知信息的在线配额旅行商(quota TSP)问题,分析了该问题的下界,针对受灾点仅在正半轴上的情形设计了MLIB算法和SW算法,对于一般网络设计了Greedy算法,分别分析了三种算法的竞争性能.结果表明算法的竞争性能会随着预知信息的增加而得到改善.     

大规模无线传感网络数据收集的无人机路径规划

针对部署在地表交通困难的大规模无线传感网络,采用目前可控无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)进行数据收集能够达到更好的效果. 然而,考虑到无人机自身有限的资源,以及网络中存在大量传感器节点的情况,无人机飞行路径规划对于顺利完成数据收集任务具有重要作用. 无人机路径规划可以看作经典的旅行商问题(traveling salesman problem,TSP). 针对部署具有均匀性特点的大规模无线传感网络,提出了一种规则化快速路径规划(fast path planning with rules, FPPWR)算法. 该算法通过网格划分,将全局区域飞行路径的求解划分到多个较小的方格中进行,并通过成对算子路径优化算法在初等飞行路径上将方格区域中的路径合并为全局路径. 实验证明,该算法在保证了较高精度的同时,显著提升了路径规划的效率.