城市区域多物流无人机协同任务分配

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。     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

甘肃黑方台黄土压缩试验研究

以黑方台地区原状黄土为对象,开展不同含水率试样的侧限压缩试验,对比分析了不同荷载下各含水率试样的e-lgp曲线,采用双对数坐标法确定了试样的结构屈服应力,对黑方台原状黄土压缩试验结果进行拟合分析。结果表明:随着试样含水率的增高,其对应的e-lgp曲线呈依次降低的趋势,但15%含水率试样与20%含水率试样对应的e-lgp曲线间具有较大空隙,说明含水率为15%20%是试样结构发生较大变形的临界值;各含水率试样在试验过程中都存在结构屈服应力,天然状态下黑方台原状黄土的结构屈服应力为99 k Pa,但随着含水率增高,其结构屈服应力值持续降低;基于岩土破损力学理论基础建立的数学表达式确定出了黑方台原状黄土材料参数B值为0.011 3,并将模拟结果与试验数据进行对比,得到了较好的拟合结果。     

两种常用启发式算法在车间生产调度中的应用

通过对某电池生产的各加工流程进行相关数据的测量,分别运用Palmer算法和彼得罗夫-哈姆算法对生产进行排序,并计算出了经排序后产品的加工周期。通过比较发现,选择彼得罗夫—哈姆算法进行排产,能达到提高设备利用率、缩短产品加工周期的目标。     

基于卢浮宫游客疏散模型探讨大型建筑的疏散方案

卢浮宫是法国的著名建筑,也是游客数量较多的一处景点,因此做好紧急情况的游客疏散预案具有重要意义。本文以卢浮宫的人群撤离为研究对象,结合卢浮宫建筑构造模型化的特点,设计了一种以语音导览器为导航介质的疏散方案,使游客能在最短时间内有序撤离到最近的出口,从而达到疏散游客的目的。以此模型为原型,人们可以根据建筑的特点优化该模型,使之适应不同的建筑。     

高密度存储器技术发展与应用浅谈

高密度存储技术指的是能在一个存储单元中存储多个值以实现大容量数据的存储器及其相关技术,本文着眼于市场应用前景和产业发展趋势,简单分析了磁性随机存取存储器、电阻随机存取存储器中高密度存储器技术的发展与应用。     

基于一维数据逐段均匀条件下的参考分布研究

聚类分析中一个重要的问题是估计聚类数,GS方法通过参考分布对聚类数进行合理的估计,解决了其他聚类方法无法对应分为一类的数据进行分类的问题,具有更好的分类效果;目前已通过理论证明得出,在分布为对数凹且一维情况下,GS方法的参考分布为均匀分布,而有关其在其他条件下的参考分布研究较少;针对这一情况,提出解决一维且逐段均匀条件下GS方法的参考分布问题,以类内平方和为评价标准,通过拉格朗日乘数法求解与问题等价的优化问题,理论证出条件下总体均匀分布是类内平方和最大的情况,进而得出对于一维数据,逐段均匀条件下的参考分布仍为均匀分布的结论。     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.     

基于JAVA建立树形结构的算法优化

树形结构在程序设计过程具有非常重要的作用,但树形结构的构建相对比较复杂。通过研究设计并实现一种从普通Java对象中建立树形结构的优化算法。