面向手机的云端VR三维场景立体显示与交互框架

针对手机无法渲染可交互的高质量三维场景这一弊端,提出一种面向手机的云端VR应用框架。此框架结合云渲染和VR技术在手机端实现可交互高质量三维场景的立体显示,并以手机浏览器作为客户端,利用视频块流传输图像数据、消抖算法(AJA)处理交互数据,实现Web端轻量级渲染,不仅降低了移动端数据可视化运算成本,还避免使用插件和下载安装包。实验表明本文框架的显示帧率能达到30帧每秒,带宽控制在80 kb/s以内,能稳定地在手机上实现传统App无法实现的逼真VR体验。     

基于共识粒子群的全局优化求解方法

针对粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)和高效全局优化(EGO, efficient global optimization)两种算法的特点,提出一种共识粒子群和局部代理模型协同的全局黑箱优化算法(CPSO-LSM, consensus particle swarm optimization and local surrogate model)。该算法固定PSO算法周期对粒子进行分群并在粒子达成共识后停止,将每群粒子周围的优质子区域输出作为代理模型的建模区域,通过比较各区域最优值获得高质量最优解甚至全局最优解。不仅避免了PSO冗长的计算过程、提高了建立代理模型的速度和精度还可以避免陷入局部最优。通过对比其他算法在标准测试函数的仿真结果,CPSO-LSM具有较好的收敛速度和求解精度。     

超启发式DE算法求解零等待发酵工艺调度

为解决具备间歇过程特点的零等待发酵工艺调度过程中易变质的难点,提出了一种超启发式差分算法,并将最小化最大完工时间设置为优化目标。此算法分为2层,高层为改进的自适应差分进化算法,来对低层的启发式操作进行选择排序。而低层组合排序成了新的算法对问题域进行操作,加入模拟退火算法避免陷入局部最优。所提出的方法具有学习的机制,对不同问题具有较强的泛化能力。通过测试算例和实际生产进行算法的比较和求解验证了此算法的有效性,结果表明所提出的算法比传统的启发式算法性能更优。     

一种基于PC的快速三维图像重建方法

主要从传统FDK算法的改进和数据并行计算两方面来研究快速三维图像重建算法,提出了一种Z线优先重建法,能够有效地组织和划分重建数据,从而使得对重建数据的内存访问非常连续,便于采用单指令多数据(Single Instruction Multiple Data, SIMD)技术进行数据并行处理。最后基于Intel Pentium 4 CPU的PC平台,利用SSE/SSE2技术开发了三维图像快速重建引擎。实验结果表明本文提出的方法非常有效,与原始重建算法相比,在保证图像质量不受损失的前提下取得了20倍以上的重建加速比。     

一种多神经网络混合模型的学习算法研究

针对混合智能模型的多神经网络结构特征，提出一种模型参数的在线辨识算法。该算法在起始阶段利用混沌优化算法寻找初始点，随后采用BFS法完成参数寻优过程。对处于扰动状态下的预分馏塔的仿真结果表明，该算法可以有效地解决一类多神经网络模型的在线参数辩识问题。     

求解隐式差分方程的一类高精度并行迭代法

为提高并行迭代法的计算精度,提出了一类高精度、无条件稳定、三层格式的并行迭代算法。用矩阵理论证明了迭代的收敛性,推证了网格加密时的渐进收敛性质。结果表明:对三层格式进行迭代处理,不仅能保证其计算精确度,而且具有很好的收敛速度与渐进收敛性质。数值算例验证了理论分析的正确性,表明了算法的可行性与有效性。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

修正AHP中判断矩阵一致性的加速遗传算法

作为系统工程中典型的定性定量综合集成方法,层次分析法(AHP)在各种复杂系统综合评价和多目标决策中具有广泛的应用价值.为修正AHP中判断矩阵的一致性,提出了用加速遗传算法同时修正判断矩阵一致性和计算AHP中各要素的排序权值的新方法(AGA-CAHP).理论分析和实例分析的初步结果说明:AGA-CAHP法直观、实用,计算结果稳定、精度高,在系统工程中具有推广应用价值.     

基于重置的L-M变结构BP神经网络

尝试将重置算法应用于神经网络结构的优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,并提出一种基于重置的L-M(Levernberg-Marquardt)变结构BP神经网络.对比实验表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构优化的问题,优化后的网络具有较好的收敛性.     

基于广义最小二乘模型的动态交通OD矩阵估计

基于广义最小二乘模型,建立了一种带滑动窗的动态OD矩阵估计算法,可通过对路段交通量和行程时间的检测来估计时变的OD数据.对模型中关键的交通分配矩阵,给出了解析的计算公式.算法是一种递推的估计过程,仅需较少的先验信息,且估计过程不会发散;滑动窗的引入可充分利用量测信息,抑制量测噪声.