求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

初始误差和制导工具误差估计的非线性方法

准确估计初始误差和制导工具误差是机动发射飞行器精度鉴定必须解决的重要问题之一,提出了一种基于非线性模型的误差估计新方法。给出了平台初始失准角向定向误差的转换方法,采用不动点迭代法实现真实视加速度的精确计算,将真实发射系的轨道参数表示为初始误差和工具误差的非线性函数,结合外测数据建立了同时估计初始误差、工具误差、外测系统误差、遥外测时间零点偏差的非线性模型,避免了初始误差的线性化近似。给出了Bayes极大后验估计方法,利用非线性模型和先验信息获得误差的最优估计,证明了估计方法的收敛性。仿真结果表明,所提方法提高了初始误差和工具误差的估计精度,并实现了测量数据的自校准。     

基于二代小波的三维虚拟人脸的LOD简化模型研究

针对三维虚拟人脸数据量大的问题,结合曲面多分辨率细分模型,首次提出了具有C2连续光滑的对称性双正交三次B样条小波的快速提升构造方案。算法通过引入 s-lift和w-lift算子,根据B样条的两尺度及小波二阶消失矩关系构造了l和h滤波器。定义了一个与顶点角标无关的提升运算以得到一个平面张量积形式的B样条小波函数,从而将提升构造算法推广到二维,研究了三维人脸网格曲面的张量积小波变换LOD控制算法。对误差计算进行了定义和分析,并对三维人脸的LOD小波控制算法进行了优化。结果表明:二代小波LOD模型压缩率高,人脸曲面失真度小。     

定性定量相结合的军队建设模型研究

随着军队武器装备的现代化,尤其是高科技在军事上的应用,军队建设问题变得更加复杂。军队建设问题论证模型,主要从定量分析的角度,论证说明军队建设决策优化问题。本文就军事人员规划和管理、军费需求估计与合理分配、政治工作综合评估等问题的建模思路给予简要论述。     

战疫视角下区块链推动应急物流发展研究

应急物流是应对突发事件的重要支撑,也在此次抗击疫情中发挥了重要作用.区块链技术的特点与应急物流有许多内在的契合点,有利于推动实现高效、可信、智能化的保障,提升应急物流建设水平,助力疫情防控与应急管理.本文基于疫情防控物资保障视角,着眼保障过程、信任机制和运行特点,采取理论论证与案例结合、技术分析与应用结合的方法,论证区...     

基于细分小波的图像压缩算法研究

层次细节模型LOD(Level of detail)和感兴趣区域模型ROI(Region of Interesting)是静止图像压缩及网络传输技术中两个重要模型.通过将灰度图像网格化,并在图像网格上进行B样条细分小波变换,实现了图像的LOD压缩算法.并通过Gouraud明暗处理技术将网格还原成压缩过的灰度图像;同时,该算法还可方便地通过ROI区域选择,使ROI区域比背景区域获得更好的图像质量.     

车辆导航Kalman滤波衰减因子自适应算法实现

系统介绍了车辆导航系统中卡尔曼滤波器的设计,给出了误差校正的方法.提出了一种衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法.并在INS/GPS组合导航系统中进行了计算仿真,结果表明该算法能够较好地估计出衰减因子的大小有效地抑制滤波发散,提高导航精度.     

关于非扩展映象的有限族的一个强收敛性定理

讨论了一个非扩展映象的有限族所定义的迭代格式,证明了Banach空间中的一个非扩展映象的有限族的强收敛性定理。     

软件测试方法综述

论述了软件测试技术近几年来研究的最新成果。包括软件的故障模型、白盒测试技术、黑盒测试技术、人工测试技术、可靠性测试技术和测试性设计技术等。以作为对近十几年来软件测试技术发展的总结,还初步的探讨了软件测试技术今后的发展。     

面向基本对象模型BOM和Web服务的建模技术研究

介绍了BOM模型和面向Web服务技术,从概念、表示以及语义层次上对2种技术进行了对比分析。基于二者数据类型和语义的一致性,提出了从BOM模型到Web服务描述的映射规则,阐述了这种映射的实际操作步骤,最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性,并分析和总结了运用BOM和Web服务建模的优越性。