振动遗传算法在无人机三维航路规划的算法研究

针对代价函数权重需要根据环境变化而变化的问题,结合飞行约束条件提出归一化的代价函数,当环境发生变化时,不用再修改代价函数,增强了算法的鲁棒性。为了弥补传统定步长寻径算法耗时长的缺陷,设计了一种基于B样条曲线与遗传算法的高时效寻径算法。利用遗传算法在地图中所寻合适的控制点,再结合B样条曲线生成航路。为了增强遗传算法的全局搜索能力,遗传算法中加入振动法则,使得种群在进化中后期依旧保持一定的多样性。仿真结果表明该算法与精英蚁群算法相比,规划时间大幅缩短;与振动遗传算法相比,航路代价明显降低。     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

音波法气体管道泄漏定位影响因素分析及算法改进

为提高音波法气体管道泄漏定位的精度,对影响该方法泄漏定位的主要因素以及定位算法进行了研究。通过假设计算,分析了绝热指数和压缩因子对定位精度的影响。结果表明,压力较大时绝热指数和压缩因子变化较大,在定位计算中不能忽略。在此基础上,考虑管内沿线气体的流速、温度和压力分布等因素,对音速公式、气体流速公式以及定位公式进行修正,从而得到可以较为精确求解泄漏位置的计算公式,并通过牛顿-科茨公式改进算法。研究结果对进一步完善音波法管道气体泄漏检测技术具有一定的设计和理论指导意义。     

一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

基于依赖矩阵的Web服务组合故障诊断

为了保证指挥信息系统在动态环境下能够提供持续可靠的组合服务,提出一种利用依赖矩阵对Web服务组合故障原因进行诊断的模型,对依赖矩阵的建立进行了详细说明。然后,基于构造的依赖矩阵,提出改进的贪心算法对失效情况进行探测,并设计了基于二分查找的故障定位算法。实验模拟表明,提出的模型能够利用少量探测就能监测整个服务组合流程的运行情况,并定位找到错误源。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

空间重采样的宽带多重信号分类算法高分辨方位估计

空间重采样法是宽带恒定束宽波束形成的一种重要方法,采用声矢量阵推导了基于空间重采样的宽带MUSIC算法,并和相干子空间FFT插值法做了仿真比较,结果表明,所提算法的性能优于FFT插值法,表现为更低的分辨信噪比门限和估计均方误差上.     

遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年～2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测.     

高重合度人字齿轮轮齿最佳修形优化设计

基于斜齿轮轮齿接触分析技术,建立了考虑人字齿轮典型安装误差的抛物线人字齿轮轮齿接触分析方法。综合考虑人字齿轮的传动误差与啮合特性,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法对高重合度人字齿轮的传动性能进行了多目标优化设计,该算法克服了优化结果的局部收敛,获得了人字齿轮最佳的齿廓、齿向抛物线修形参数。通过实例表明,修形优化后的齿面啮合印痕与传动误差较优化之前得到了明显的改善,有效地改善了高重合度人字齿轮的齿面偏载现象,降低了齿轮传动过程中的啮合冲击。对加工的人字齿轮在减振降噪试验台上进行带载试验,对比优化前后的噪音分贝值,进一步验证了该优化方法对人字齿轮副减振降噪具有一定作用。     

An FPTAS for scheduling a two‐machine flowshop with one unavailability interval

We study a deterministic two‐machine flowshop scheduling problem with an assumption that one of the two machines is not available in a specified time period. This period can be due to a breakdown, preventive maintenance, or processing unfinished jobs from a previous planning horizon. The problem is known to be NP‐hard. Pseudopolynomial dynamic programming algorithms and heuristics with worst case error bounds are given in the literature to solve the problem. They are different for the cases when the unavailability interval is for the first or second machine. The existence of a fully polynomial time approximation scheme (FPTAS) was formulated as an open conjecture in the literature. In this paper, we show that the two cases of the problem under study are equivalent to similar partition type problems. Then we derive a generic FPTAS for the latter problems with O(n⁵/ε⁴) time complexity. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004.