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。     

基于读者满意度调查的图书馆电子阅览室信息服务质量评价与分析——以广州中医药大学第二临床医学院图书馆为例

通过对电子阅览室读者满意度的问卷调查和对调查数据的分析,对电子阅览室服务质量进行了综合评价,旨在进一步完善电子阅览室的各项工作,从而提升读者对图书馆的满意度.     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

基于模型的汽油机电子节气门控制器设计

摘要： 建立了电子节气门系统模型，并通过系统辨识方法得出模型参数.根据被控电子节气门的摩擦力和非线性回位弹簧模型，设计了前馈非线性补偿控制器.将经过前馈非线性补偿后的电子节气门系统简化成线性系统，并对该线性系统进行H无穷控制器的设计.对设计的H无穷控制器进行离散化，并加入比例控制环节来弥补控制器离散化导致的性能下降.经过试验验证，在前馈非线性补偿器、H无穷控制器和比例控制的作用下，被控电子节气门的性能达到了设计需求.     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

电负性及其在无机化学上的应用

从用电负性来衡量元素在化合物分子中吸引电子的能力的必要性出发，阐述电负性的概念以及阿莱－罗周（Ａｌｌｒｅｄ－Ｒｏｃｈｏｗ）计算电负性标的方法，重点论述了电负性在无机化学上的某些应用．     

利用ICAP／4仿真系统进行电子电路虚拟实验

以串联型稳压电源为例，介绍利用数／模混合电路仿真软件系统ICAP／4进行虚拟实验及故障诊断的方法，并给出仿真波形。     

导航系统视觉快速跟踪方法

提出了一种图象搜索的方法 ,适用于变化的环境 ,通过灰度值偏移校正二维阈值化和噪声滤波的方法能有效排除由于光源所引起的各种干扰 .本方法处理速度快 ,满足自引导车实时跟踪和导航的需要     

织机电子送经与电子卷取运动的同步控制

采用主，从单片机控制织机的电子送取运动，通过主单片机输入和修改织机有关参数，该方案具有自动化程度高，织机同步性能好的优点。