面向动静态混合环境的智能车运动规划方法

针对存在动态和静态障碍物环境中的智能车运动规划问题，本文提出一种基于三维搜索的方法。该方法首先在笛卡尔坐标系中增加时间维度以建立时间-空间栅格，构建不同车速下的车辆运动基元；将智能车转化为多个圆心组成的线段，采用膨胀静态障碍物的方法进行不规则障碍物碰撞检测，运用时间间隔法将动态障碍物碰撞检测简化为线段交叉性检测；构建包含最大速度和加速度约束的速度启发式函数，用于引导搜索树在时空空间中快速到达目标位置和速度；最后基于启发式方法和局部运动规划方法在时空栅格中进行搜索，获取融合时间信息和“停止-等待”等决策信息的运动轨迹。实验结果表明：本文运动规划方法在动静态混合环境中能够引导智能车安全行驶，相比速度障碍方法，安全行驶的平均成功率提升23%；相比混合A*方法，平均成功率提升19%，行驶耗时缩短21%。     

基于修正引力模型的陇南市区域经济联系研究

陇南市作为陇东南区域经济、文化、商贸中心，是联结“丝绸之路经济带”与“长江经济带”战略新通道兰渝铁路经济带上的重要交通枢纽和节点城市。为了陇南市主动承接四大经济圈的辐射带动作用和甘肃省实现多级突破和向南开放提供理论研究，选取陇南周边24个城市作为研究区域，使用修正后的引力模型和断裂点模型，探讨高速公路、普速铁路、高速铁路综合交通方式影响下区域经济联系格局。得出结论：广元、成都、重庆对陇南市的吸引力最强，无论是引力模型方面还是断裂点模型方面，与陇南经济联系最紧密的是四川省。因此陇南市的首要发展方向是南方，首先应借助兰渝铁路开通带来的契机，积极参与共建南向通道；其次将兰州-重庆作为发展主轴，成都-西安作为发展次轴，向南开拓，向东前进，充分利用周边现有资源，深度融合发展，提高经济实力；再次陇东南地区应深度融合，确保要素资源顺畅流动和优化配置；同时完善区域内交通基础设施，推进武九高速、康望高速、天陇铁路的建设，确保南向通道货运班列常态化运行。     

有挠时空的引力与电磁场统一场方程的弱场解

在弱场近似下，求解了有挠时空的引力与电磁场统一场方程，非牛顿引力的性质依赖于5维能量－动量张量的第5维分量。     

基于禁忌算法的多约束集装箱装载问题研究

多约束集装箱装载问题的约束主要包括集装箱重心位置约束、集装箱单箱重量约束、货物放置顺序约束、货物摆放方位约束以及货物摆放位置约束。采用禁忌算法求解该问题。算法基于自然数编码,设计了货物的摆放规则和序列生成方式,设定二种邻域,根据邻域的不同,构造了两种禁忌表。针对算法的原理,分析了具有代表性算例的试验结果,表明了所提出的禁忌算法对优化多约束集装箱装载问题的有效性。     

基于禁忌搜索的公交区域调度配车模型研究

本文将以使用车辆总数和车辆总空驶时间最小为目标的公交车辆区域调度问题归结为一类约束极强的车辆调度问题(VSP),给出了目标函数和车场容量、车场存量以及续驶时间等约束条件,并设计了基于新解的表达方式的禁忌搜索算法的模型解法.通过一个简单算例的计算结果表明,用本文设计的算法求解该类VSP问题可以取得良好的运算结果,该算法是可行的,也是有效的.     

基于飞机滑行油耗的枢纽机场机位分配研究

机位的高效、合理安排是机场地面作业中的一项重要任务,也是机场运行组织的重要组成部分. 本文在考虑跑道使用方向的基础上,研究如何利用优化机位分配来减少飞机滑行距离,从而达到降低滑行油耗的目的. 通过对首都国际机场滑行油耗分析,本文建立了机位分配混合整数规划模型,利用现代优化算法--禁忌搜索算法对该问题进行求解, 并用实例验证了模型和算法的有效性. 实证分析结果具有一定的理论价值和实际意义.     

旋转迭代量子搜索算法

为提高Grover算法的搜索效率,基于Grover算法,提出了一种新的量子搜索算法.该算法充分利用各状态之间的结构信息,根据不同的初始量子态和所搜索的基态设计旋转量子门,并用提出的量子门进行旋转迭代.结果表明,与Grover算法相比,该算法的搜索迭代次数减少.实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

光伏并网发电系统参数协调优化方法研究

光伏并网发电系统的参数设计对其稳定运行具有重要意义,为此,提出了一种光伏并网发电系统参数的协调优化方法。该方法通过建立包含光伏电池、并网逆变器、变压器和电网的光伏发电系统小信号数学模型,利用特征值分析（根轨迹图）得到各个特征值稳定情况下的系统参数边界值;在此基础上,建立了计及小干扰稳定性、阻尼比和稳定裕度的协调优化目标函数,并采用回溯搜索算法（backtracking search algorithm,BSA）对系统参数进行优化;通过仿真测试,对比分析了参数优化前后系统的动态响应。研究结果表明,在系统遭受到小扰动后,经过参数优化的光伏并网系统能够在0.1s内达到新的平衡点稳定运行,比未优化参数的系统动态响应提高了50%。      

基于滑动窗搜索算法在车道线检测方面的改进

车道线检测在自动驾驶和智能交通系统中扮演着至关重要的角色,它直接关联到这些系统的安全性和有效性。尽管传统的车道线检测算法,如基于边缘提取的方法,已被广泛应用,但它们存在一些局限性。[1]特别是在复杂的道路环境中,这些方法常常难以准确识别车道线,从而影响整体系统的性能。针对这一挑战,本文提出了一种新的车道线待选点提取方法,该方法基于Sobel算子和Hsv颜色空间模型,并结合霍夫变换,形成了一种综合的三模型方法。Sobel算子在边缘检测方面表现优异,能够有效识别车道线的形状和边界;Hsv颜色空间模型则有助于处理在复杂光照和天气条件下的车道线识别;霍夫变换则能在边缘信息的基础上进行直线的检测和确认。这三种方法的结合不仅弥补了单一方法的不足,还大大提升了车道线检测的准确性和鲁棒性。     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。