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161.
162.
在常规弹箭上应用固态微惯系统具有重要意义.该文研究各种航姿算法对常规弹箭高动态运动特征的适应性.以高动态规则进动作为运动输入,仿真四元数航姿算法和旋转矢量多子样算法的漂移.误差分析和数值仿真结果表明:高动态环境下,引入了角速率项的旋转矢量修正二子样算法能较好地适应由新型固态陀螺构建的捷联系统. 相似文献
163.
提出了一种求解TSP问题的近似算法--嵌套插队算法.这种算法结合了启发式算法和随机化算法以及局
部寻优的思想。实验结果表明对于较小规模的TSP问题,直接用插队算法(QJA)就能以很大的概率获得已知最优
解。对于规模较大的TSP问题,嵌套插队算法(NQJA)能获得质量高于著名的启发式算法的解。另外,用嵌套插队
算法找到的China144的最短路径优于目前已知的最短路径。嵌套插队算法是专门针对TSP问题而提出的,但其思
想也可以给求解其他NP难解的组合优化问题以启发。 相似文献
164.
集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述 总被引:18,自引:1,他引:18
总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径· 相似文献
165.
蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配 总被引:5,自引:0,他引:5
信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法 相似文献
166.
对计算机测试二元运算乘法表是否构成群表的算法进行研究 ,一个乘法表构成群表的充要条件是乘法表具有两个性质·在测试乘法表构成群表的第一性质中提出了直接逐行、逐列测试G中所有元素 ,按行、按列搜索相同元素及相异元素计数三种算法 ;在第二性质测试中 ,对搜索与单位元 1构成矩形的同行、同列元素中提出自然升序法、外推法及小段优先三种算法 ;在遍历整个二维乘法表判别矩形第 4顶点元素特性中 ,提出了单个矩形移动、按行(列 ) (n-1 )个矩形同时移动、(n -1 ) 2 个矩形同时移动及改进的单个矩形移动四种算法 ;讨论了主要算法的复杂性 ;用VisualC ++6.0实现了算法的程序设计 ;用所设计... 相似文献
167.
并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法 总被引:3,自引:0,他引:3
并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性 相似文献
168.
以代数迭代映射动力系统的倍周期分叉问题为背景,研究出较精确计算代数迭代系统分支值的优化方法·以分支值为设计变量,映射点的最大开口量为目标函数,以映射点周期关系为等式约束和分支值分布范围为不等式约束,建立了关于分支值计算的新方法·通过两个代数迭代系统分支值实例分析计算,获得较高精度的结果· 相似文献
169.
一种盲信号恢复的特征向量算法 总被引:1,自引:0,他引:1
信号恢复是雷达声纳目标检测和通信信号处理的一项重要任务。基于特征向量估计(EVA)的信号恢复算法可以在未知信道和源信号先验知识的情况下,在较短的时间内实现信号的盲恢复。它是将均衡信道参数估计问题变为与交叉累积量矩阵、自相关矩阵有关的特征向量求解问题,并保证解的唯一性和收敛性。将该算法应用于单源-单接收元(SISO)的恒模变相信号、两种声学水池信号妁恢复,取得了较好的恢复效果。 相似文献
170.
带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题 总被引:4,自引:1,他引:4
研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题,目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形,证明了LS算法的最坏情况为ρ={(1 √5)/2,m=2,1 √2m-2/2,m≥3,并且当m=2,LS算法是最好的近似算法;当m=2,3,…,6时界是紧的,特别地,当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时,证明了LS算法的最坏情况界为ρ={(1 √5)/2,m=2,3-4/m 1,m≥3,而且界是紧的;对于已知加工时间递减的半在线排序问题,证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。 相似文献