Genetic algorithm for pareto optimum-based route selection

A quality of service (QoS) or constraint-based routing selection needs to find a path subject to multiple constraints through a network. The problem of finding such a path is known as the multi-constrained path(MCP) problem, and has been proven to be NP-complete that cannot be exactly solved in a polynomial time. The NPC problem is converted into a multiobjective optimization problem with constraints to be solved with a genetic algorithm. Based on the Pareto optimum, a constrained routing computation method is proposed to generate a set of nondominated optimal routes with the genetic algorithm mechanism. The convergence and time complexity of the novel algorithm is analyzed. Experimental results show that multiobjective evolution is highly responsive and competent for the Pareto optimum-based route selection. When this method is applied to a MPLS and metropolitan-area network, it will be capable of optimizing the transmission performance.     

两阶段资金投入条件下多项目组合中基于项目启动水平的资金分配问题研究

对两阶段资金投入条件下多项目组合中基于项目启动水平的资金分配问题进行了研究.由于已启动项目的资金不能按预算全额投入,因此文中引入了项目启动水平的概念,低于最低启动水平则项目不能启动.假设每个项目的净收益值与资金投入值可表示为与启动水平有关的线性函数,据此对两阶段投资过程分别建立了数学模型,分析认为它们分别属于0/1背包问题和连续背包问题,且都为NP难题.在建立了相关定理及定义的基础上,基于连续松弛条件下的价值密度贪婪准则,分别应用分枝定界算法、动态规划算法得到了该问题的资金分配最优策略.     

带转运中心的车辆组合运输问题的模型与算法

主要研究两类带有转运中心的车辆组合运输问题.一类是多期单产品的物流问题,一类是单期多产品的物流问题.建立了研究的两类物流系统的数学模型与算法,并通过算例对模型和算法进行了验证.主要应用动态规划方法、结合两阶段法与分支定界法的混合算法,使程序运行效率和解的满意性都得到很大提高.     

基于粗糙决策模型和蚁群算法的故障诊断

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,它能在保持信息系统分类能力不变的前提下,有效地进行知识约简;决策树算法可对约简后的决策表进行规则提取,有着直观、能定量分析的优点.提出一种变化趋势关联度来评价条件属性的重要性,建立粗糙决策树故障诊断模型,并在诊断推理中引入一种新的人工智能方法——蚁群算法,来确定决策树的最优检测次序.将其应用于工业精对苯二甲酸(purified terephthalic acid,PTA)生产过程中的对二甲苯氧化反应温度的诊断结果表明了提出方法的有效性.     

一种新的地心地固坐标系传感器配准算法

针对多传感器系统进行数据融合的需要,提出了一种新的地心地固坐标系下传感器的配准算法,充分考虑了地球曲率对配准算法本身的影响,当传感器之间相距很远时仍然适用。新算法将传感器配准问题表述成一个关于传感器测量的最小二乘判决函数,然后首次引入Levenberg-Marquarat算法来对其进行优化。最后通过仿真试验对新算法的性能进行了评估,结果说明新的算法对于不同数目的测量值具有良好的一致性。     

有时延和数据包丢失的网络控制系统反馈控制

针对同时具有网络诱导时延和数据包丢失的网络控制系统,假设数据包丢失率一定,网络诱导时延小于一个采样周期,将网络控制系统建模为具有事件率约束的异步动态系统。提出了使得该系统达到指数稳定的动态输出反馈控制器的设计方法。利用遗传算法获得了NCS的事件衰减率的局部极大值。通过仿真算例证明了该方法的有效性。     

ISAR越距离单元走动校正的近似极坐标算法

在ISAR系统中,通常假设不发生越距离单元走动,并应用距离多普勒(RD)算法获得目标的ISAR像。但是当雷达具有较高的分辨率,目标的尺寸较大,或目标在成像相关时间内转过了较大的角度时,散射点的越距离单元走动难以避免。为校正越距离单元走动,提出了一种近似极坐标算法。该算法将相关时间内的雷达回波数据近似为波数域梯形区域上一系列的采样点,并插值得到波数域矩形区域上的采样点,最后通过傅里叶变换得到目标的ISAR像。在目标均匀转动的假设下,该极坐标算法通过近似,不再要求已知目标的转角信息,并且能够较好地校正散射点的越距离单元走动。最后的仿真结果证实了算法的有效性。     

递归的稳健LCMV波束形成算法

提出了一种针对指向误差、阵元位置误差或阵元相位误差的递归的稳健波束形成方法。该方法基于导向矢量展开算法,在采用线性约束LMS算法递归搜索最优权矢量的同时,搜索真实的期望信号导向矢量。导向矢量的计算采用基于梯度搜索的最优化算法。该方法避免了常规LCMV算法的矩阵求逆运算,所需运算量小。对存在几种特定误差情况的计算机仿真结果表明,该方法稳态性能优越,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。     

结合非线性CS算法的UWB-SAR运动补偿

载机飞行不稳对SAR成像质量影响很大,对超宽带SAR系统尤其如此,提出了一种结合非线性CS算法的超宽带SAR运动补偿方法。通过采用引入高次相位补偿和非正交旁瓣抑制的改进非线性CS算法,减小了超宽带SAR成像中的相位误差。通过成像前的常规一阶运动补偿和距离徙动校正后的分块二阶运动补偿,有效补偿了超宽带SAR中的方位空变运动误差,提高了飞行不稳时的成像质量。该方法在运动补偿时考虑了方位空变运动误差随距离的变化,针对载机运动误差变化较快的情况也给出了处理办法。仿真和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。     

一种利用遗传算法的极化定标算法

由于极化合成孔径雷达发射与接收端受通道幅相不平衡、天线串扰、电磁波传播特性和系统噪声等因素影响,造成遥感数据不能反映真实目标特性。为获取目标的准确特征信息,必须对遥感数据定标。针对利用已知分布目标散射阵的极化定标问题,提出了一种基于复数纺码的遗传算法求解具有多变量、超定、非线性方程组的极化定标。文中详细分析了遗传算法及其三种实现,并通过仿真实验证实了该算法的有效性。