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1.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。 相似文献
2.
建立了整车8-DOF系统动力学模型,考虑了主动悬架控制,并增设了主动座椅控制,设计了车辆主动悬架系统的LQG控制器。基于Matlab仿真平台建立了整车8-DOF系统动力学仿真模型,对所得最优控制策略下的动态响应进行了仿真验证。仿真结果表明:为了改善人椅系统质心及车身质心的跳振性能需要在一定程度上弱化各轮轮胎动位移性能。从控制效能上来看,该最优控制器能够满足各行驶状态下对悬架性能的要求,改善了车辆的行驶平顺性。 相似文献
3.
为了兼顾系统的滤波性能及无功补偿,又能维护系统的稳定性,提出一种新型串联谐振注入式有源电力滤波器拓扑结构并建立相应的数学模型,对其工作原理进行系统分析,探讨它在电网电压畸变、电网电压波动性以及在系统延时和惯性情况下的工作原理,并分别对电网电压畸变、电网电压波动性、系统延时及惯性这3种情况的稳定性进行系统分析研究,利用仿真软件对其结果进行仿真。研究结果表明:上述系统具有良好的稳定性和可靠性,满足了无功补偿,可以较好地应用于工业电力系统。 相似文献
4.
为研究一类中立型时滞互联系统的H∞控制问题,当滞后时间对系统影响较小时,设计分散化记忆反馈控制器,并应用李雅普诺夫函数理论,结合自由加权矩阵和牛顿-莱布尼茨公式对系统进行稳定性分析,应用线性矩阵不等式给出系统存在外界干扰时仍能保持稳定且满足H∞性能指标的充分条件.最后应用Matlab对系统进行数值仿真,仿真结果表明,所提控制方法不仅能保证被控系统的稳定性,而且当系统存在外界干扰时能保证具有H∞性能指标. 相似文献
5.
为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。 相似文献
6.
针对低快拍条件下相干信号波束形成问题,提出一种单快拍相干自适应波束形成方法。首先,构造Duvall特征消除器滤除阵列接收信号中的期望信号,再利用空间平滑方法解相关。然后,依据Hung Tuner算法对平滑后的协方差矩阵进行Gram Schmidt正交化,快速重构干扰信号子空间。最后,将静态权矢量在干扰子空间内的正交投影作为波束形成最优权矢量。该算法可有效避免协方差矩阵求逆和特征分解造成的复杂计算,且能降低由于期望信号泄露造成的子空间估计误差,在单快拍条件下性能良好。仿真分析验证了算法的优越性和理论分析的有效性。 相似文献
7.
阐述螺旋相位滤波实现图像边缘增强的原理及其国内外研究现状,分析几种螺旋相位实现边缘增强效果,同时对螺旋相位滤波器的应用发展趋势进行展望. 相似文献
8.
9.
城市物流中多目标配送模型 总被引:5,自引:1,他引:4
提出了VRP问题的多目标数学模型,基于此数学模型,概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解,克服了遗传算法参数设置主观的弊病,运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终,通过试验得出了比较满意的结果,证明了该算法的可用性。 相似文献
10.
通道不一致性、互耦对最优阵列处理器的影响 总被引:7,自引:0,他引:7
本文研究了通道幅相不一致性、互耦这两种误差对最优阵列处理器性能的影响。理论分析结果表明,对于只利用干扰加噪声协方差矩阵求逆的自适应方法(简称NAMI法),当干噪比(JNR)较大时,这两种误差不会导致零点位置的漂移,但零点深度有所变化;对于信号加干扰和噪声协方差矩阵求逆自适应方法(简称SPNMI法),当信噪此(SNR)较小或较大时,零点位置变化不大,但性能损失比NAMI法严重得多。如果能加以补偿,则SPNMI法与NAMI法有相同的结果。我们用矩量法计算得到的互耦矩阵对此进行了仿真模拟,实验结果证明了理论分析的正确性。 相似文献