指路标志信息连贯性设计

指路标志对人们的出行有着非常良好的指引作用,良好的指路标志设计可提高驾驶人的通行效率。路网中节点处标志信息量的多少会影响驾驶员对标志信息的识读,进而影响到整个路网的通行效率。因此,通过引入节点的指路标志信息量作为惩罚系数,计算得出路段成本,建立OD间指引路径规划模型,结合A*算法,遍历整个路网,最后得出OD间的最优指引路径,通过在指引路径上增设指路信息,从而完善OD间指路标志信息的连贯性,更好的引导驾驶员做路径选择,降低路网中的交通压力。并选取甘肃省庆阳市的火车站(O点)到人民医院(D点)的区域进行实际应用与分析。     

基于改进势场法的智能车超车动态路径规划

为了改进人工势场法(APF)在智能车高速超车状态下规划出的轨迹规范性差、安全性得不到保障、以及路径不平滑的问题。通过设计用于指引智能车换道的换道引力势场,以保证换道轨迹的规范性;构建异向分布结构的障碍车斥力势场提高换道的安全性;并建立带有转向缺口的道路中心线斥力势场和设计平滑代价函数优化规划出的轨迹点,使规划出的路径更加平滑。基于线性二次型调节器(LQR)设计路径跟踪控制器跟踪规划出的路径。通过Simulink与Carsim联合仿真,结果表明所改进的APF算法能规划出更加合理的路径,设计的LQR路径跟踪控制器跟踪误差趋近于零,能够较好地控制车辆完成超车换道。     

考虑平行系统特征的双活调度系统的设计与应用

为提高电网运行的稳定性,需要构建稳定可靠的电网调度系统,现提出一种考虑平行系统特征的双活调度系统。通过构建主备两个数据中心,平常根据应用业务量在主备调间进行调整,实现对资源的充分利用。发生故障时,另一个正常运行的中心将承担所有业务。并将平行系统视为电网虚拟运行系统,将真实与虚拟系统结合后得到电网双活调度系统,并具有管理和控制模块、实验和评估模块、学习和培训模块等功能。该系统通过对数据进行初始化处理,计算出电力分配结果,建立双层任务调度模型,利用遗传算法求解模型,从而实现双活调度系统的优化调度。对系统进行试验测试,试验结果表明：本文设计系统所提方法达到最优分配值所需时间短、效率高、电网信息调度总量大,调度能力强,调度信息的安全性高。说明所设计的双活调度系统具有可行性,利于区域电网的优化调度。     

基于改进遗传算法的磁流变阻尼半主动控制系统整体优化

为解决磁流变阻尼半主动控制系统中控制算法参数、阻尼器参数与布置位置优化问题,提出一种改进的自适应小生境遗传算法.该遗传算法在选择策略、交叉和变异操作、交叉概率和变异概率的自适应调整等方面作了改进,并同时采用预选择机制和共享机制这两种小生境技术.算例分析结果表明：改进的自适应小生境遗传算法和改进的基本遗传算法优化结果总体一致,表明前者分析结果是正确的;前者首次得到最优解耗费的机时比后者平均少32.7%,可见前者比后者收敛速度更快;30次优化分析结果表明,前者比后者稳定性更强;经前者优化的磁流变阻尼半主动控制系统取得良好减振效果,El Centro波、集集波、人工波输入时,半主动控制结构层间位移角和绝对加速度的最大值较无控时分别平均减小64.1%、54.7%、55.9%.算例表明了改进的自适应小生境遗传算法的有效性,实现了对磁流变阻尼半主动控制系统的整体优化.     

防城季节性雨林优势种罗浮柿测树因子曲线回归与通径分析

为探究防城季节性雨林优势种罗浮柿(Diospyros morrisiana)的形态特征及其相关生长规律,本研究基于防城那山子季节性雨林1 hm²群落样地实测数据,对其测树因子进行曲线回归和通径分析。结果表明：罗浮柿株高(H)、胸径(D)和冠幅(W)之间存在极显著的相关关系;胸径-株高、胸径-冠幅、株高-冠幅的最优回归方程均为幂曲线模型,表达式分别为H=3.0248×D^0.4501(R²=0.634)、W=0.6600×D^0.5462(R²=0.613)和W=0.3147×H^0.9108(R²=0.545);胸径和株高对冠幅具有极显著正向作用,胸径对株高的影响大于其对冠幅的影响,其对冠幅的影响大于株高对冠幅的影响。因此,罗浮柿的株高和冠幅可通过测定其胸径来估算。     

多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

基于mRMR-IPSO的短期负荷预测双阶段特征选择

电力负荷具有时空多变的特性,受众多因素的影响,在短期负荷预测中较多的输入特征会造成维度灾难,导致模型预测性能不佳,因此选择合理的输入特征集至关重要。文章提出一种新的短期负荷预测特征选择方法——mRMR-IPSO双阶段法。利用最大相关最小冗余（max-relevance and min-redundancy,mRMR）判据对原始特征进行排序,考虑输入特征与输出特征之间相关性和输入特征间冗余性,筛选掉一些排序靠后的特征,初选出对预测效果影响显著的特征子集;采用基于改进的粒子群优化算法（improved particle swarm optimization,IPSO）的搜索策略,以LightGBM模型的预测精度为适应度函数,对初选特征子集进行精选,得到最优特征子集。算例结果表明,所提方法能在对原始特征集大幅降维的情况下提升预测精度。     

基于k-means的动态多组织PBFT算法

联盟区块链系统被广泛用于金融和物流等场景。现有应用于区块链系统的实用拜占庭算法（practical Byzantine fault tolerance,PBFT）存在可扩展性较低及通信成本较高等问题,阻碍了区块链系统在大规模场景中的应用。针对上述问题,提出了一种动态多组织实用拜占庭容错算法（k-means-practical Byzantine fault tolerance,k-PBFT）。通过改进k-means算法,根据节点的时延以及节点间通信距离将节点分为多个自治组织,各组织之间通过组织代表节点进行通信。当新节点加入时,根据其特点将其分配到最合理的组织。同时,引入信誉机制以辨别系统中的诚实节点与恶意节点,从而提高系统的安全性。此外,该算法还引入节点任期机制,使区块链中每个诚实节点都有机会充当组织代表节点或主节点。实验结果表明,与PBFT算法相比,k-PBFT算法通信复杂度降低了75%;当节点数为100时,相比于PBFT算法,时延降低了210 ms,吞吐量提高了100%。在高延迟环境下,相较于基于信誉分组的PBFT改进算法,当节点数为100时,时延降低了20%,吞吐量提高了17%。     

大规模复杂换热网络联动进化障碍分析及策略改进

针对启发式算法在优化大规模换热网络时出现优化精细度不足的问题,提出一种以小负荷公用工程为导向的换热单元耦合联动强制进化策略。该策略以小负荷公用工程作为导向,构建具有耦合关系的换热单元环路,并对环路内的换热单元热负荷进行联动调整,同时保持环路外换热单元的热负荷和流股匹配不变。该策略旨在最大程度回收流股的能量,以减少小负荷公用工程使用带来的费用增加。将策略应用于强制进化随机游走算法并对两个算例进行测试,算例H8C7和H10C10的优化结果分别为1495292 $/a和1713637 $/a。与改进前相比,分别降低了7466 $/a和7533 $/a;与文献中最优解相比,分别减少了2033 $/a和1450 $/a,证明了该策略的有效性。     

基于改进一致性理论的无人机编队航迹在线规划

针对无人机编队在飞行过程中任务发生变化的情形,提出了基于改进一致性理论的无人机编队航迹在线规划方法。首先,针对一致性算法进行改进,引入人工势场法,提出了考虑机间距离和相对速度的防碰撞策略;基于无人机相对位置和状态量,提出了考虑无人机转弯半径和速度的转弯策略。其次,基于编队拆分思想和RRT*算法,提出了基于拆分编队思想的在线航迹规划方法。仿真结果表明：防碰撞策略能使无人机之间在编队成形前保持安全距离,不发生碰撞;转弯策略能使编队在转弯过程中保持队形;编队重组的在线航迹规划方法能满足执行新增任务的情形。