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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.
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   
3.
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   
4.
研究一类分数阶中立型微分控制系统的能控性问题,对系统状态方程的分析,利用拉普拉斯变换通过基本控制系统的基础解给出了控制系统通解的表达式,并且通过构造格拉姆矩阵,研究了控制系统能控性的充分必要条件;最后通过举出一个格拉姆矩阵的计算举例来进行验证。  相似文献   
5.
6.
感应熔敷WC/Ni基复合涂层的组织和性能   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用高频感应熔敷技术,以Ni60A自熔合金粉末、微纳米碳化钨粉末为原料,在16Mn钢表面制备出以微纳米WC颗粒为增强相的Ni基金属陶瓷涂层,并测试了涂层的显微硬度。利用磨擦磨损试验机,以45#钢为对磨偶件,评价了涂层的滑动干磨擦性能。实验结果表明:涂层的硬度为890~910,磨擦系数为0.3-0.4,耐磨性比16Mn钢提高4倍以上。  相似文献   
7.
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   
8.
《华东科技》2004,(4):67-67
上海欣能信息科技发展有限公司 创建于2002年11月,按照现代化企业体制组建的高科技企业。专业从事自动化和监控、电力ERP、电力配电管理系统、网络与通信等系统工程的开发和实施,承担电力行业各种专业应用系统工程项目建设及电力相关科技产品代理和咨询业务。 公司主要业务:承接电力信息系统的开发、集成和实施业务,计算机网络和通讯、电力自动化系统工程业务,大楼  相似文献   
9.
本首次用图论方法探讨了硅烷、锗烷和锡烷的沸点与其分子结构之间的关系,提出一结构基础明确的、普遍适用于硅烷、锗烷和锡烷的定量关系。计算结果表明,沸点预测值都接近实验值。应用本定量关系,不仅能够预测硅烷、锗烷和锡烷的沸点,而且有助于揭示物质结构性能关系之间的奥秘。  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   
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