基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法研究

船舶作为海上一个独立的建筑实体,非常容易发生火灾。本文以63500DWT油船船舱作为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真实验数据进行图表分析,得出了在不同工作条件下在固定检测点位置的温度,CO浓度和烟气浓度变化规律。对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法,并对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,通过实验验证,该算法寻路效率更优。     

一种改进的快速压缩跟踪算法

为研究目标跟踪问题,构造多种不同尺度的滤波器对目标进行滤波,生成目标高维特征;利用符合有限等距性质要求的稀疏矩阵对高维特征进行采样,获得目标低维特征.采用朴素贝叶斯分类器输出与Bhattacharyya系数乘积的形式作为目标与候选目标之间的相似性度量,并选择最大值所对应的候选目标作为下一帧中的目标.文中提出了一种改进的快速压缩跟踪算法.实验表明,该改进的算法能够对目标进行有效跟踪.     

一种目标识别的三级混合数据融合方法

多级混合数据融合方法是解决目标分类识别问题的一种重要途径，研究了一种三级混合数据融合方法，该算法在不同级别使用了改进的BP算法、D-S证据理论及基于模糊综合的方法。     

基于覆盖算法概率模型的海量数据挖掘研究

针对通信数据海量、噪声多的特点,从大规模数据挖掘的角度出发,采用覆盖算法构造人工神经网络进行数据挖掘。文章在对覆盖算法进行深入研究的基础上,对其进行了改进,利用高斯函数的概率意义,为覆盖算法建立一个有限混合概率模型,利用"最大似然原理"引入全局优化计算,实现覆盖算法的全局优化。将这种算法应用到短波信号搜索数据的挖掘中,取得了良好的效果,验证了其效率。     

三维布局问题计算方法综述

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度.搜索策略的不同,介绍了以下几种算法基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法.     

一种低功耗数据路径综合的迭代改进算法

为了解决数据控制电路行为中功耗高的问题,论文对调度操作、时钟选择、模块选择和资源分配四个方面进行了深入探讨,并提出了一种降低合成数据路径的功耗迭代改进算法。该算法运用迭代改进策略,能够在寻找低功率解的过程中避免局部解陷入最小值。在考虑多种模块库和复杂的调度结构后,修正了供应电压和时钟选择策略,减少了计算候选供应电压和时钟周期中所涉及的计算工作。实验结果显示出该算法可以形成一个低功率应用的完整数据路径合成系统。     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法

以63 500载重吨油船的船舱为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真试验数据进行图表分析,得出在不同工作条件下固定检测点位置的温度、CO浓度和烟气浓度的变化规律.对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法.对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,试验结果表明,该算法的寻路效率较高.     

舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘研究

舰船机舱监控网络高维感知数据主要包含正常状态数据与异常状态数据,其中异常状态数据规模较大,增加舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘的难度,导致数据弱关联挖掘效率较低,为此设计一种舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘方法。采集舰船机舱监控网络高维感知数据,计算采集到的数据点与数据点之间的紧密联系度,确定异常数据最合适的异常处理时间,在此基础上,对正常感知数据与异常感知数据特征相关性参数进行统计特征分析,对数据弱关联模糊值评估,完成舰船机舱监控网络高维感知数据弱关联挖掘。实验证明,在正常感知数据与异常感知数据弱关联挖掘上,此次设计的方法都比传统2种方法的挖掘效率高。     

指挥信息系统效能指标体系的构建和约简

建立适当的作战效能评估指标体系对于评估指挥信息系统的效能非常关键,然而,影响指挥信息系统效能的指标繁多,指标间存在冗余和相关性,直接采用这些指标会增加后续效能评估的时空复杂度.在创建作战效能评估指标体系基础上,采用改进的LLE方法实现评估指标集合的约简化,将复杂的指标体系非线性映射到低维的指标数据中,算法有效地降低了近邻点个数对算法的影响,并很好地学习了高维数据的流形结构.实验结果表明方法有效可行.     

基于BRISK改进的快速角点特征算法

论文提出了一种改进的快速角点特征算法.该算法基于BRISK算法,对特征描述子建立方法及匹配算法进行了改进:特征描述子建立阶段,提出了降低相关性的采样点对选择策略以及幅值—旋转两级描述子建立方法;在特征点匹配阶段,提出“移位”“异或”的两步位操作特征匹配算法,并通过部分匹配及检测汉明重量阈值的方式进一步加快算法执行速度.实验结果表明,较其他角点特征算法,该改进方法具有更快的运算速度,更加满足实时应用的要求.     

改进的MODSA算法在船型优化中的应用

针对传统智能优化算法处理高维优化问题时易陷入局部最优解且优化效率低的问题,文章采用近几年提出的基于模型的动态抽样分配(MODSA)算法作为研究对象,该算法具有处理高维优化问题的潜力,但对某些复杂高维问题很难搜索到全局最优解。为避免MODSA算法陷入局部最优解,采用多元正态分布作为抽样分布并推导相应参数更新式;为进一步提升该算法的优化效率,采用均匀设计确定初始抽样分布的期望值并通过Sigma管理水平自适应确定初始方差。通过数值函数测试结果表明:改进的MODSA算法具有更好的优化性能。最后,将改进的MODSA算法应用于5100TEU集装箱船兴波阻力性能优化。     

一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法

提出了一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法,并对算法有效性进行了验证.该算法通过减少样本点数量的方法达到减少稠密子空间数量.在发现高维稠密子空间时,对样本库进行精简.这些样本点的求得能有效减少求解最小聚类的时间复杂度.     

变精度粗糙集模型在空袭兵器类型识别中的应用

针对经典粗糙集模型解决空袭兵器类型识别问题时的不足,文章提出了一种改进的相似度,建立了基于改进相似度的变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。最后利用一组测试样本对模型进行了检验,结果表明模型准确、可靠。     

水下单层圆柱壳振动声辐射预报的测点布置改进方法

为解决水下单层圆柱壳结构振动声辐射预报中的测点布置问题,本文提出一种测点布置改进方法——均匀子集随机选取测点方法。该方法将所有待选测点分成相互独立的均匀子集,然后从各个子集中随机选取一个测点,再通过目标函数对每组测点进行评价,从而选择出好的测点组合。通过与均匀布置方法得到的振动声辐射预报结果对比表明,本文提出的均匀子集随机选取测点方法不仅保证较高的振动声辐射预报精度,且避免均匀布置方法中测点选择的主观性和盲目性,是一种优秀的测点布置方法。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

本文针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制,以及无人船航向控制具有强非线性和不确定性,本文将智能策略和常规策略作为无人船航向的舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度,并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值,提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法,借助增益调度方法(GS),利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的(GS-PID-GA)混合优化。通过真实数据比例缩小进行模型实验并与传统控制方法进行比较,验证了所提出的控制方法的有效性。     

一种基于克隆选择的量子遗传函数优化算法

为了解决量子遗传算法(QGA)用于连续多峰函数优化易陷入局部极值的问题,将免疫学中的克隆选择算法的概念和原理引入到量子遗传算法中,提出了一种新型的进化算法——基于克隆选择的量子遗传函数优化算法.该算法通过克隆选择、高斯变异以及量子旋转门等操作对可行解进行搜索,提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力。典型函数的测试结果表明该算法优于传统的QGA和一些遗传算法。     

基于信息熵的弹炮结合武器系统优化配置模型

为了对弹炮结合武器系统的优化配置提供合理的决策建议,研究了弹炮结合武器系统优化配置的信息熵模型。构建了弹炮结合武器系统效能评估指标体系,并对各指标定义进行了详细的说明,建立了基于信息熵理论的弹炮结合武器系统优化配置模型,通过实例仿真表明了模型的有效性和合理性。     

一种基于改进型KNN算法的文本分类方法

KNN算法是比较适合于文本分类的一种分类算法,但由于其计算复杂度会随着训练集规模的增加而线性增加,从而限制了它的实际应用效果。通过改变对近邻点的搜索策略,提出了一种改进型的KNN算法。该算法在对最近邻的选择过程中,放弃传统算法中遍历所有样本的做法,而是通过逐渐逼近的思想来寻找最近邻点。实验证明,该方法在保持和传统的KNN算法几乎一样的精度性能前提下,可以明显降低算法的计算复杂度,降低时间开销,取得了较满意的结果。     

Data-driven ferry network design with candidate service arcs: the case of Zhuhai Islands in China

ABSTRACT

We investigate a ferry network design problem with candidate service arcs (FNDP-SA), which is a new variant motivated by areal-world case from Zhuhai Islands. In this research, the design of a ferry schedule must conform to strict constraints including technical feasibility, safety issues, environmental impacts and moreover, avoid conflicting with ferries from neighboring cities (i.e. HongKong, Shenzhen and Macao). Therefore, a set of cautiously approved service arcs are firstly given, based on which the ferry service network is optimized. This study is among the first to formally describe the FNDP-SA and model it as an integer program. A hybrid variable neighborhood descent (VND)-based algorithm is developed. Two sets of instances are generated based on the case of Zhuhai Islands, where the first set is based on historical ticket sales data while the second set is derived by incorporating increased demands in the future according to a questionnaire survey. Numerical studies have shown that 59% cost reduction on the first set can be achieved by the proposed VND algorithm when compared with manual results. Research outcomes of this study have been adopted and implemented to facilitate the sustainable development of the ferry service of Zhuhai Islands.