多半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法

针对WSN节点定位中非测距DV-HOP算法存在较大定位误差,提出了一种多通信半径误差修正自适应布谷鸟优化DV-HOP定位算法（MEACS-D）. 采用锚节点多通信半径广播消息,在跳数计数时将跳数小数化,以减小跳数长短不一造成的误差;再用虚拟相交圆几何方法计算1跳内节点与锚节的距离;通过在未知节点选择平均跳距时,加入各个锚节点权重进行计算来减少平均跳距误差;另引入可自适应搜索步长的布谷鸟算法代替极大似然估计法来定位节点坐标,以提高定位精度. 通过仿真,在不同锚节点、通信半径、总节点条件下MEACS-D算法较DV-HOP算法和原布谷鸟DV-HOP算法（CS-D）算法定位误差平均下降39.7%、10.6%,证明MEACS-D算法能有效减少定位误差.      

DV-HOP定位算法改进研究

节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一．基于无线传感器网络中DV-HOP定位算法分析的基础上,提出了一种改进算法．该算法通过RSSI测距技术测量点到点的距离,并在多跳网络中对累加距离进行广播,最后在节点位置估计过程中引入了加权质心算法进行定位．实验结果表明,改进后算法复杂度低,定位精度有明显的提高．     

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型.通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线...     

一种无线传感器网络抗虫洞攻击DV-HOP定位算法

为抵御虫洞攻击,改善定位性能,提出了一种基于安全邻居发现的抗虫洞攻击DV-HOP (distance vector-Hop)算法(secure neighbor discovery based DV-HOP, NDDV).该算法基于虫洞攻击时网络节点间通信跳数出现的异常,依据节点间路径跳数差异检测虫洞,通过搜索发现、滤除各虚假链路,以保障DV-HOP跳数跳距的准确性,减轻虫洞攻击的影响,提升节点定位精度.以变化参考节点比例的方式,对144个节点进行150次定位仿真实验,结果表明,平均节点度数达到5以上,NDDV即能有效滤除虫洞链路,提升节点定位精度;同等定位精度的情况下相比LBDV (label-based DV-HOP localization against wormhole attacks)算法所需的参考节点比例平均低约17.5%.      

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.     

基于密度半径自适应选择的K-均值聚类算法

K-均值算法聚类速度快,易于实现,且对数据依赖度低,在文本聚类中得到广泛应用.然而,由于聚类初始中心点选择的随机性,传统K-均值算法以及其变种的聚类结果会产生较大的波动.文章对K-均值算法进行了改进,通过自适应选择最佳密度半径进而优化聚类初始中心选择的方法,得到一种适合文本数据聚类分析的改进算法.实验表明,该算法能够生成质量较高而且波动性较小的聚类结果.     

自适应步长的细菌觅食优化算法研究

细菌觅食优化算法是一种群集智能优化算法,该文详细分析了细菌觅食优化算法中最重要的趋向性操作,其中步长对算法的效率和精度有很大影响;根据菌群中细菌个体间的位置信息,设计了动态步长估值函数,自适应的调整步长.通过经典函数的测试,说明改进细菌觅食优化算法在收敛速度和精度上比原有算法有极大提高.     

多径环境下多终端协作高精度定位算法

为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视距识别.仿真分析结果表明,在多径环境下,提出的多终端协作定位算法的定位精度比现有算法大为提高.在协作终端数为8,其中处于视距传播的终端数为5时,提出的算法将定位误差小于90 m的概率从53%提高到98%.     

基于果蝇优化算法的轮廓误差控制研究

针对传统果蝇优化算法精度低、收敛慢、易陷入局部最优的问题,通过增加随机机制扩大其探测能力,并通过改变步长,提高其后期寻优精度。将改进后的算法应用于PID控制器的参数优化,并将复杂的时变信号作为优化模型的输入。对获得的PID参数的控制效果进行验证,结果表明:改进后的果蝇算法寻优速度快、精度高,其优化后的PID参数,轮廓运动控制精度高、鲁棒性好。     

稳健的多支持向量机自适应提升算法

AdaBoostSVM容易受到离群点的干扰从而影响到算法的泛化性能.离群点是不反映一般规律的数据点,当被错分的数据含有离群点时,AdaBoostSVM会不断地给离群点赋予很大的权重,进而影响到提升的分类准确率.针对这一问题,提出了RAdaBoostSVM算法,通过对权重过大的误分类样本用和它相邻近的几个样本的中心来代替,有效地减小了离群点对提升效果的影响.与AdaBoostSVM算法相比,RAdaBoostSVM对离群点更加稳健更适合于噪声条件下的分类问题.在基准数据集上的实验结果验证了算法的有效性.     

稳健的多支持向量机自适应提升算法

AdaBoostSVM容易受到离群点的干扰从而影响到算法的泛化性能.离群点是不反映一般规律的数据点,当被错分的数据含有离群点时,AdaBoostSVM会不断地给离群点赋予很大的权重,进而影响到提升的分类准确率.针对这一问题,提出了RAdaBoostSVM算法,通过对权重过大的误分类样本用和它相邻近的几个样本的中心来代替,有效地减小了离群点对提升效果的影响.与AdaBoostSVM算法相比,RAdaBoostSVM对离群点更加稳健更适合于噪声条件下的分类问题.在基准数据集上的实验结果验证了算法的有效性.     

混沌鲸鱼优化算法及其 在有限元模型修正中的应用

为提高基本鲸鱼优化算法的搜索速度和寻优性能,提出了一种基于混沌映射的鲸鱼优化算法.该算法分别采用5种混沌映射扰动的惯性权重以协调算法的全局和局部搜索能力,通过测试函数对比得出,5种混沌映射均能提高算法的寻优性能,尤其是Gauss映射;最后,将加入Gauss映射的鲸鱼优化算法用于有限元模型修正问题中.仿真结果表明,改进后的鲸鱼算法能进一步提高模型修正精度.     

多跑道航班起降调度优化算法

为了提升大型繁忙机场的运行效率, 考虑了多跑道的运行条件和安全要求等因素, 以最小航班总延误为目标函数, 以最大位置偏移为约束条件, 引入滚动时域控制策略, 建立了航班动态排序模型。针对多跑道航班调度问题的特点, 分别采用基于滚动时域控制策略的遗传算法和现有的先到先服务算法求解模型。计算结果表明: 当航班正常时, 采用现有的先到先服务算法, 航班总延误为1 712s, 采用基于滚动时域控制策略的遗传算法, 航班总延误为1 080s, 与先到先服务算法相比, 延误时间减小37.0%;当航班不正常时, 采用现有的先到先服务算法, 航班总延误为1 658s, 采用基于滚动时域控制策略的遗传算法, 航班总延误为969s, 与先到先服务算法相比, 延误减小41.5%。可见, 基于滚动时域控制策略的遗传算法有效。     

无约束优化问题的非单调自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出一种非单调自适应信赖域算法,每次迭代充分利用当前的迭代点包含的一次导数的信息自动产生一个信赖域半径．在一定的条件下,证明了该算法的收敛性,并通过数值实验验证了该算法的有效．     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题，提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest，ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先，通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域；其次，利用多层感知器对样本数据进行训练，将感兴趣区域按相应特征实现分类处理，并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理，筛选出有效的行驶区域；最后，通过自监督在线修正算法替换错误处理结果，进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明，改进算法能准确地识别出环境中的道路区域，具有良好的实时性与可靠性.     

多层感知器自监督在线修正的道路识别算法

为解决自主移动机器人非结构化道路识别检测准确性、鲁棒性及实时性的问题,提出一种基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)与多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)为核心的自监督在线修正算法.首先,通过ROI算法规定被处理图像的有效计算区域;其次,利用多层感知器对样本数据进行训练,将感兴趣区域按相应特征实现分类处理,并对分类区域进行形态学处理及特征提取处理,筛选出有效的行驶区域;最后,通过自监督在线修正算法替换错误处理结果,进一步保障道路分类识别的准确性.实验结果表明,改进算法能准确地识别出环境中的道路区域,具有良好的实时性与可靠性.     

基于自适应粒子群优化算法的交通量短时预测模型

在考虑交通量短时变化的时空特性和波动性基础上,建立了非线性交通量短时预测模型.根据我国城市道路交通流非线性、时变性、随机性等特点,提出自适应粒子群优化算法对非线性交通量短时预测模型进行在线修正.该自适应粒子群优化算法采用两步优化策略,对算法参数进行调整,避免算法早熟收敛,有效提高了算法的运算精度和效率.利用城市道路的实测数据,通过Mat-lab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证.     

一种多目标优化进化算法研究

提出了一种基于多性别遗传算法(MSGA)的多目标优化进化算法，在同一性别种群的进化中采用了线性排名选择算子，给出了一种求解非劣解的算法，并以两个算例作了对解决多目标优化问题有效性的验证。     

多车场车辆优化调度模型及算法

针对多车场满载运输问题的特征,提出了多车场车辆优化调度的数学模型,设计了求解该问题的启发式算法,应用结果表明,该算法是可行的。