A new adaptive state space construction method for the mobile robot navigation

In order to solve the combinative explosion problems in a continuous and high dimensional state space, a function approximation approach is usually used to represent the state space. The normalized radial basis function （NRBF） was adopted as the local function approximator and a kind of adaptive state space construction strategy based on the NRBF （ASC-NRBF） was proposed, which enables the system to allocate appropriate number and size of the basis functions automatically. Combined with the reinforce- ment learning method, the proposed ASC-NRBF method was applied to the robot navigation problem. Simulation results illustrate the performance of the proposed method.     

基于粒子群算法的非规则LDPC码度序列设计

研究了非规则低密度奇偶校验（low-density parity-check, LDPC）码度序列阈值计算方法,详细讨论了构造具有较高阈值度序列的步骤与约束条件的处理,提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法的度序列优化方法。仿真了此方法的寻优效果,给出了一些接近Shannon限的优秀度序列和分析比较。     

单车型确定性动态车辆调配问题

给出了单车型确定性动态车辆调配问题的定义,引入网络图描述该问题.建立了问题的线性规划模型,鉴于线性模型的缺点,利用函数逼近技术构造一个特殊的线性函数来近似目标函数中未来时段部分,从而建立起问题的时空分解模型,把问题从时间和空间上分解为多个单时段单节点问题,并根据单时段单节点问题特点设计简单的排序求解方法.最后,给出了模型的完整求解过程,从而使问题得到有效地解决.     

高斯粗糙面透射波散射系数的基尔霍夫驻留相位法

采用高斯粗糙面来模拟实际粗糙面,根据基尔霍夫驻留相位近似法研究了粗糙面下方介质2中的电磁散射,结合高斯粗糙面的自相关函数导出了不同极化状态下高斯粗糙面透射波散射系数计算公式。通过数值计算得到了不同极化状态下高斯粗糙面透射系数随散射角、散射方位角及入射波频率变化的曲线,讨论了粗糙面参数和入射波频率对不同极化状态透射系数的影响,得出了高斯粗糙面透射系数的基本特征和随频率变化的特征。结果表明粗糙面高度起伏均方根和相关长度对高斯粗糙面透射系数有显著影响,而入射波频率则对其无影响。     

粒子群算法在小波神经网络中的应用

利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数{am，bm，w(am，bm)}进行优化，取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较，仿真数据表明，PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高，且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。     

MapReduce系统中的两阶段混合流水作业调度算法

以极小化最大完工时间为目标,研究MapReduce系统中的两阶段混合流水作业调度问题.每个工件都包含两个任务集,即map任务集和reduce任务集.所有map任务必须在第一阶段的m1台平行机上加工,而reduce任务则必须在第二阶段的m2台平行机上加工.一个工件的reduce任务只有在该工件的所有map任务完成后才能开始加工.所有reduce任务不允许中断.对map任务不可中断情形,给出了一个最坏情况界为2-1/max{m1,m2}的近似算法.对map任务可任意分割情形,分别给出了基于Johnson规则和LPT规则的近似算法H(2,J)和H(2,L),并证明了这两个算法的最坏情况界分别为2-1/m2和2.通过数值实验发现,一般情况下H(2,J)性能要优于H2,L,但在reduce任务的总加工时间大于map任务且m2较大时则相反.最后,当map任务和reduce任务的总加工时间成比例关系时,给出了算法H(2,J)的参数最坏情况界.     

对称型TSP下界的快速估算法

在数学推导和证明的基础上,给出了一个求解对称型TSP问题下界的快速算法,利用该算法求解了TSP标准问题库中部分对称型问题,给出了计算结果并与标准问题库中公布的最好解进行了比较,获得了令人满意的效果.     

密度进化及其简化形式

密度进化方法是分析现代高效纠错编译码渐近性能的新方法.在简要阐述低密度奇偶校验码(LDPC码)及其和积算法的基础上,较系统地论述了密度进化方法的基本原理.该方法在不同信道下有不同的简化形式.针对规则LDPC码详细给出了在AWGN信道下确定其门限值的高斯近似及删除信道近似方法.该方法可操作性强,能在未进行误比特率(BER)仿真的情况下分析码字性能,对高效纠错编译码的优化设计具有重要的指导作用.     

复杂适应系统中人群分布相变的统计力学分析

在引入奖惩比参数R的进化争当少数者博弈模型中,经纪人按策略基因值p的分布从自分离为两个极端人群的相转变为中庸人群峰化相的相变,在R<1的情况下是普遍存在的。这一相变不仅依赖于奖惩比R,还依赖于参与博弈的总人数N,和使经纪人破产更新的最低积累财富阈值d的设定。提出一个仅有 3个基因p值(仅取p=0, 1/2, 1)的EMG模型,其判断胜负和经纪人记分的规则完全相同于通常的争当少数者博弈模型。发现:简单的只有 3个策略基因p值的EMG模型所揭示的临界经纪人总数Nc所遵从的规律居然很好地适用于连续p的EMG模型的相变。给出一个统计力学理论,对于人群分布相变点计算公式给出完全的解释。     

多分辨正交多小波网络的结构与算法研究

小波网络是函数逼近的有力工具。利用多小波函数和多尺度函数的互补性,构造了一种具有分层、多分辨和局部学习特点的正交多小波神经网络。分析了该网络用于函数逼近时的性质,讨论了其结构并在此基础上给出了调整网络权系数的算法。理论分析和GHM多小波网络及db2单小波网络对几种非线性函数的仿真结果都表明,当函数具有一定的光滑性时,正交多小波神经网络的逼近性能优于正交单小波神经网络。