天文卫星巡天扫描智能规划模型及仿真

巡天扫描是天文卫星进行天体观测的基础,但是使用传统方法很难实现全天球覆盖,并且会遇到能源输出瓶颈。因此,针对天文卫星巡天扫描所遇到的问题,提出了使用多目标遗传算法对卫星飞行任务进行智能规划的模型。该模型通过调整飞行任务很好解决了能源输出的问题,与仅依靠被动的分段式扫描方法相比,还大大缩短了巡天扫描的时间。从仿真结果来看,该模型是十分有效的。     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

基于投影的增强现实系统中的光照技术研究

基于投影的增强现实系统是增强现实技术中的一个新的研究领域。针对基于投影增强现实技术的魔幻展台系统中的光照问题,我们提出了一套解决魔幻展台中真实场景与虚拟场景光照影响一致性的方法,给出了相关算法的关键代码,采用投影仪补充投射阴影的方法来实现虚拟物体的阴影制作,解决了真实场景与虚拟场景之间相互遮挡的问题,增强了魔幻展台中虚拟物体的真实感及与真实场景的一致性,取得了良好的效果。     

基于概率分布的局内特殊优惠卡问题及其竞争分析

特殊优惠卡问题是租赁问题的推广.应用平均情形竞争分析研究了局内特殊优惠卡问题,理论和数值分析表明概率分布的引入使得竞争分析的性能得到了改善.并对存在市场利率的特殊优惠卡问题进行了讨论,市场利率的引入使得该金融模型更贴近于现实情况.得到两种情形下不同的竞争比,同时竞争比是市场利率的递减函数.     

停机位分配问题的顶点着色模型及算法

给出了停机位分配问题顶点着色模型及其分解算法.通过改良一种时间冲突算法,构建了航班使用停机位的时间冲突集合.以"先到先服务"原则为基础,把停机位分配问题转化为顶点着色问题,并建立了相应模型.利用笔者独创的分解算法,停机位的作业能力可得到改善.算法的计算复杂度为O(n2).该算法的特点在于:1)将顶点、颜色划分为若干个不同等级的集合;2)将顶点按照所属集合的等级、度进行分解,得到顶点的分解序列.在用一种颜色ck(1≤k≤K;K是可用颜色数)给顶点着色时,优先给这样一个顶点着色:该顶点能被着ck色,且其分解序列号最大.最后将该算法应用于一个算例,得到了最优解.     

马铃薯专家系统中基于遗传算法的知识发现的研究

主要讨论了从数据库中发现有用的知识建造专家系统,利用遗传算法构建知识发现子系统,以解决在处理复杂数据时的仿真丢失问题。结合项目实际设计了系统的结构和工作流程,并对实现系统的关键技术进行探讨和构想,以此提高求解问题的效率,增强系统在实际应用中的适用性。实现了遗传算法在马铃薯专家系统建立过程中的应用。     

一种相对快速收敛的遗传算法的探讨

GA作为一种新的全局优化搜索技术比起其他搜索算法,优点明显,其不足之处是当搜索具有复杂染色体结构的求解空间时收敛速度慢。针对这问题提出了一种改进的相对快速收敛的GA算法的思路:增加对染色体的分割与重组操作,依据于各段的结构和段长,组成段群体,对其实施遗传操作以寻找优化段,重新组合成完整的染色体来搜索优化解。     

Comparing the biological coherence of network clusters identified by different detection algorithms

Protein-protein interaction networks serve to carry out basic molecular activity in the cell. Detecting the modular structures from the protein-protein interaction network is important for understanding the organization, function and dynamics of a biological system. In order to identify functional neighbor- hoods based on network topology, many network cluster identification algorithms have been devel- oped. However, each algorithm might dissect a network from a different aspect and may provide dif- ferent insight on the network partition. In order to objectively evaluate the performance of four com- monly used cluster detection algorithms: molecular complex detection (MCODE), NetworkBlast, shortest-distance clustering (SDC) and Girvan-Newman (G-N) algorithm, we compared the biological coherence of the network clusters found by these algorithms through a uniform evaluation framework. Each algorithm was utilized to find network clusters in two different protein-protein interaction net- works with various parameters. Comparison of the resulting network clusters indicates that clusters found by MCODE and SDC are of higher biological coherence than those by NetworkBlast and G-N algorithm.     

Analysis of Petri net model and task planning heuristic algorithms for product reconfiguration

Reconfiguration planning is recognized as an important factor for reducing the cost of manufacturing reconfigurable products, and the associated main task is to generate a set of optimal or near-optimal reconfiguration sequences using some effect algorithms. A method is developed to generate a Petri net as the reconfiguration tree to represent two-state-transit of product, which solved the representation problem of reconfiguring interfaces replacement. Relating with this method, two heuristic algorithms are proposed to generate task sequences which considering economics to search reconfiguration paths effectively. At last, an objective evaluation is applied to compare these two heuristic algorithms to other ones. The developed reconfiguration task planning heuristic algorithms can generate better strategies and plans for reconfiguration. The research finds are exemplified with struts reconfiguration of reconfigurable parallel kinematics machine （RPKM）.     

MIMIC算法在非线性多约束机械优化问题中的应用

将双变量相关的分布估计算法与惩罚函数法相结合,用于解决机械工程上非线性多约束优化设计问题.算法对每一次迭代寻优后的变量进行保留,建立概率模型,通过正态分布发生函数对变量重新取值,并采用惩罚函数来处理变量约束条件.仿真结果表明,该算法能有效防止早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,具有较好的应用前景.