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针对有时间窗的车辆调度问题，在标准遗传算法的基础上，加入爬山算法增强算法的局部搜索能力，通过保护全局最优基因的方法提高了算法的收敛能力，并辅以自适应变异算子，构造了一种改进的混合遗传算法。实验结果表明，改进后的算法具有抗“早熟”能力强、收敛速度快和局部搜索能力强的特点。     

求解软硬时间窗共存配送路径问题的改进遗传算法

探讨用于求解软硬时间窗共存情况下的车辆路径问题的改进遗传算法。对基本遗传算法的交叉、变异操作的交叉概率和变异概率进行改进,使之更加具有自适应性,能根据种群染色体的优劣程度自动进行调整。通过算例证明改进的算法比原算法在计算软硬时间窗共存配送路径问题上更具有效性。     

带回送和时间窗的车辆路径问题的模型及算法

在分析具有回送运输和时间窗的车辆路径问题特点的基础上，建立了该问题的优化数学模型，并通过设置与发货点距离为零的虚拟集货点使问题简化．在此基础上，构造了求解问题的改进遗传算法．在算法中，结合问题的特点设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，并采用基于Metropolis判别准则的复制算子，确保个体多样性和避免算法过早收敛．算例表明算法有效可行．     

带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法

为了提高物流配送效率,建立了集货和配送一体化的带硬时间窗的车辆路线问题的数学模型,提出了混合遗传启发式算法,并对模型进行了求解。采用改进节约法与随机法相结合的手段构造了初始解群体以增加解的多样性,对遗传算法中较优的一部分染色体进行了禁忌搜索以使搜索更容易跳出局部最优,同时加快搜索初期的搜索速度。仿真计算结果表明:混合遗传启发式算法具有更好的适应性,采用改进交叉算子使解的精度提高11.0%;在宽时间窗情形下采用倒位变异可使解的精度提高11.6%。     

改进混合遗传算法在MTVRPTW中的建模与优化

重点讨论了城市物流背景下带时间窗和发货时间的多行程车辆路径问题。即物流车辆把货物送到位于城市郊区的仓库,在工作日内,货物不断被送达仓库后并进行最终的分配。介绍了和货物相关的发货时间的概念,提出了一种基于新的辅助分割过程的改进混合遗传算法来解决这个问题,在时间窗和发货时间的限制条件下,结合给出的一组实例,通过和相关文献中的多种路径优化算法等进行比较,仿真实验证明这种算法具有较高的效率。     

基于流量和滑动窗的空中交通管理动态排序算法

在空中交通流量管理的战术管理中，机场飞机的降落与起飞的动态管理是其重要的内容。本文提出了基于滑动窗和机场降落／起飞混合流量的排序算法，该算法以达到机场最大混合流量为目标进行排序。考虑到计算的繁杂性，采用了滑动窗的方法来减少计算量。并对机场混合流量进行了仿真计算，仿真结果证明所提算法具有有效性和实用性。     

基于Martins算法的联合运输最优路径规划

为了快速高效地找出最优的联运路径,在现有模型的基础上,考虑时间窗约束,建立了具有多目标、多运输方式、多货种的路径选择改进模型,并设计了2层搜索算法求解该模型.第1层在已知每条路径标签的基础上,根据时间窗删除规则并利用改进的Martins算法,计算出有效路径集;第2层将第1层的有效解作为其初始解,删除不满足货物运输总时间、中转次数和运输方式容量3个限制条件的路径,得到最优路径集合.根据货主的需求,采用序数偏好方法,组合不同的费用权重和时间权重得到综合权重值,找出对应最大综合权重值的最优路径.实例分析表明:相比已有的标签算法,改进算法增加了运算方式容量限制条件,缩小了解空间,避免了生成无效路径;相比拉格朗日松弛算法只能求得解的上下限,本文算法能够求得精确解,耗时在30 s以内,计算时间减少75%.      

基于ZYNQ的谐波检测系统设计

采用基于快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)的加窗插值算法进行谐波分析。针对目前谐波检测系统存在的运算量大、计算时间长、实时性差等技术瓶颈。提出了使用集成现场可编程逻辑阵列(field-programmable gate array,FPGA)的高速数据处理能力和ARM(advanced RISC machines)高效数字信息管理能力的ZYNQ作为主控芯片的方案。使用FPGA技术实现基于FFT的加窗插值算法,在Vivado平台中建立谐波检测系统,利用Xilinx公司推出的搭载ZYNQ芯片的Zed Board开发板计算出50次以内各次谐波的频率、幅值和相位。将分析结果与Matlab仿真对比,验证了使用该系统进行谐波分析具有较高的精确度。     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

基于跑道运行类别的航班优化排序方法

现有空中交通基础设施难以满足日益增长的空中交通运输需求,多跑道作为机场的瓶颈区域是造成机场拥挤和航班延误的重要原因。针对跑道起降特性以及实际运行机型引入多跑道运行类别的概念,以最小化航班延误成本为优化目标,根据问题的数学描述,建立了适用于相关运行模式下多种跑道构型的多跑道机场航班优化排序模型。结合动态规划及启发式算法基本理论,采用基于改进动态规划方法的滚动时间窗启发式算法对问题进行求解。实例验证分析了跑道运行类别、安全间隔、时间窗大小对航班延误的影响,并通过更为普遍的跑道系统进行实例验证,进一步分析了滚动时间窗启发式算法的计算性能,验证了建模思想对容量评估效果的影响以及所提模型和方法的有效性和可行性。     

基于累积前景理论的物流配送干扰管理问题研究

在实际物流配送中,客户时间窗的变化经常导致配送方案的改变,而对其他客户满意度造成的影响.为此,提出累积前景理论,建立了价值函数和概率权重的乘积来衡量客户的满意度,并运用干扰管理的思想,设计了扰动最小的干扰策略和扰动恢复模型.同时,提出一种改进的自适应蚁群算法,改进了蚂蚁状态转移规则和蚂蚁的信息素更新方式,并用模拟退火算法动态的调整参数,有效地帮助算法跳出局部最优解.最后通过与文献比较和Solomon算例的测试,验证了该干扰策略和算法的有效性.     

AES加密算法的改进及FPGA实现

为提高数据传输的保密性和加密解密的高效性,利用数字信封技术,对传统的AES加密算法进行了改进.将AES加密算法和非对称加密中的RSA加密算法相结合,利用RSA加密算法中陷门单向置换变换的特点,对敏感密钥信息key单独进行加密;最后,基于FPGA予以实现.实验验证结果表明,改进程序完成了数据加解密算法,可实现错误率为零,加解密速度达到1.62 Mb/s,比文献[2]研究结果提高了近25.56%,达到了预期效果.     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

Dial算法几点改进的研究

针对Dial算法在实际应用中仍存在的限制，对Dial算法进行了简要分析，并从最短路的确定、Logit模型的改进及路网连通性的应用等多方面探讨了Dial算法的改进方法，最后给出了改进的Dial算法。     

基于智能Agent的车辆自适应跟踪技术

为了研究复杂环境下快速移动车辆目标检测与跟踪问题,提出了基于知识库的智能Agent自适应图像分割与滤波算法,建立了帧间差异积累动态矩阵自适应背景模型,在跟踪过程中,设计了改进的SSD算法预测初始迭代点,根据Jensen不等式推导了具有自适应核窗宽迭代更新的M eanSh ift算法,实现了对视频车辆目标的自适应智能跟踪.实验结果表明,该算法能有效、准确地跟踪视频中的运动目标,自适应能力强;与其他算法比较,跟踪误差降低了54.4%,平均跟踪时间延长了41.3%.     

面向随机因素的多式联运动态路径优化

针对随机因素影响下多式联运所表现的动态性和随机性,在引入惩罚因子控制运输质量的基础上,以总费用最小化为目标,建立了具有软时间窗约束的动态路径优化模型;运用基于Dijkstra算法的改进路径优化算法求解模型;设计了一个基于铁路、公路、航空及水运等4种运输方式的多式联运问题的算例,验证了模型的实用性和有效性。     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

BM算法的研究与改进

随着网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点.对于基于规则的入侵检测来说，模式匹配算法非常重要，它直接影响到系统的准确性和实时性能.文中介绍了KMP和BM算法，对BM算法的改进进行了研究，并提出一种改进的BM算法，改进后的算法极大地提高了匹配速度．     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

图像分块融合算法速度优化处理研究

相比于自然界现阶段人们所持有的取像设备有着较低的动态范围,在某种曝光强度下,自然界的所有细节很难被完全抓取,图像的部分细节还是模糊的.基于对此现象的认识,本文通过将不同曝光度图像合成的方法,获取到了质量较高的融合图像,并在保证图像效果的基础上,通过加窗运算的方式,提高了算法在图像分块融合处理上的执行速度,保证了算法效率.