一种带时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

针对带时间窗车辆路径问题求解时蚁群算法存在容易陷入局部最优,而遗传算法初始种群的优劣对算法有效性存在直接影响,提出一种混合蚁群优化算法。算法首先在蚁群算法的节点选择概率公式中引入时间窗因素,以得到初始种群,然后通过遗传算法的交叉算子和变异算子对初始种群中的较优路径进行交叉和变异操作,从而得到更优的路径。通过Matlab环境下对文中混合算法进行仿真实验,在车辆利用率和路径规划上效果明显,表明了算法的高效性,同时混合算法可以避免陷入局部最优。     

双金属复合板爆炸焊接窗口研究

对双金属复合板爆炸焊接窗口进行了研究,对现有的流动限、声速限、下限和上限计算方法进行了总结与修正.采用VC + + 6.0开发出了爆炸焊接窗口计算程序,绘制了钛-钢复合板的爆炸焊接窗口.结果表明,双金属爆炸焊接窗口的计算方法是准确的,爆炸焊接窗口计算程序能够直观、准确、迅速地绘制出流动限、声速限、下限和上限曲线,为工程中确定爆炸焊接动态参数提供了方便.     

跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法

针对Mean Shift算法不能很好地跟踪尺度变化目标的缺点,提出一种将Mean Shift算法和目标几何特征相结合的目标跟踪算法。该方法在Mean Shift框架下提取目标的几何特征,根据目标的面积和型心坐标对跟踪窗的位置和大小进行修正,最后更新Mean Shift的目标模板。通过大量实验仿真证明,改进的算法能很好地跟踪尺度变化的目标,对目标的仿射变化和非刚性的形态变化具有有效性和鲁棒性。     

基于划分的模式匹配改进算法

为提高基于划分窗口的字符串匹配算法(SKIP和KMPSKIP算法)的性能,结合QS算法的优点,通过提前预览下一窗口最后一个字符的移动信息跳过尽可能多的字符进行下一轮匹配,减少了匹配次数,提高了匹配效率.理论分析及实验结果均表明,改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法,在模式较短的情况下,ISKIP算法的平均运行时间仅为BMH算法的65%~85%.     

基于概率密度函数的低复杂度盲均衡算法

为降低基于Parzen窗随机盲均衡(SQD)算法在传输信号采用高频带利用率QAM信号时的计算复杂度,提出一种低复杂度SQD算法(LCSQD).将判决区域从整个星座修改为一个以均衡器输出为圆心,半径为可调的圆,计算量较少,并且不会随QAM阶数的增加而增加.采用16QAM和64QAM调制信号测试了不同判决半径时LCSQD算法的性能.结果表明,两种算法的稳态剩余ISI相接近时,LCSQD算法的收敛速度快于SQD算法.     

基于颜色和区域的运动目标识别

针对全自主足球机器人目标识别受光强变化的影响,实时性、准确性和鲁棒性存在的不足,提出了一种基于动态窗口HSI色彩空间模型的阈值向量位与及区域合并算法,并通过动态窗口减小搜索范围加快分割速度,实测目标识别的平均运行时间约26ms;另外,根据目标的矩不变及卡尔曼滤波的方法,提高了跟踪目标的准确性和鲁棒性,实验结果表明,目标跟踪准确率约99.3%,使整套系统具有很高的实时性和很好的识别效果。     

快速中值滤波

提出一种针对矩形窗口的图像中值滤波快速算法．它充分利用了相邻窗口间的相关信息，以中值为界将窗口内像素分成两组．当窗口右移一像素，根据当前分组和中值获得新窗口的分值，进而求出其中值．避免了现有算法对每一窗口进行排序取中的操作，降低了计算量     

空地机器人协作导航方法与实验研究

飞行机器人和地面移动机器人所具有的功能互补性使得通过二者间的协作执行使命具有明显的优越性,这对于提高移动机器人使命完成度具有重要的作用.因此,空地机器人协作近年越来越受到研究人员的重视.空地机器人协作的一个重要工作模式是通过飞行机器人的大范围环境感知能力为地面机器人提供导航信息.针对该问题,首先讨论了利用机载视觉传感信息实现地面环境建模(主要是地面障碍物)及地面机器人识别方法;然后,利用波门跟踪算法实现了对地面移动机器人的运动跟踪;最后,提出了空地机器人协作策略;最后,搭建了室内试验平台,进行了实验验证.     

基于信息熵窗的小波低频子带弱目标图像的增强

采用信息熵窗小波低频子带分析的方法，目的是对缺乏足够能量的低照度和低对比度图像进行增强．选择适合的正交小波函数，可使图像的低频子带大幅度提升，对高频子带适度抑制，在信息熵窗系数的调配下实现了图像的增强处理．在小波重构后，获得了具有清晰边缘和良好对比度的图像．实验表明，采用信息熵窗的小波分析方法来增强弱目标图像能够产生良好的效果，对比度增强效率比传统增强方法提高80％以上．     

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算...