基于改进离散差分算法的航班延迟推出策略分析

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致航空公司延误成本增加和乘客等待时间增长等问题,基于ACDM的基本思想,在给定推出率下诠释了虚拟队列理论,设计了航班推出决策的协调流程,实现利用机位等待代替跑道起飞排队等待,不仅可以减少场面拥堵和航班延误,对提高航空公司经济效益也有重要意义.提出了乘客等待时间最短和推出等待成本最小2 种策略和航班延误成本的计算方法及相关约束指标.分别针对小、中、大不同规模航班量的5 组实际运行数据,采用基于指针运算机制的离散差分算法求解优化推出策略,并对该算法进行改进.实例表明,通过对虚拟队列航班次序的调整,乘客的平均延误时间缩短5.15%~12.66%,航空公司延误成本减少19.16%~26.0%.     

一种改进蚁群优化算法的仿真研究

针对蚁群优化算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、参数设置复杂等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法,研究了伪随机比例转移规则中参数 的取值方法,并对信息素的取值方式和信息素的更新规则进行了改进。最后以中国31个城市的旅行商问题和路径规划问题为实例,分别运用改进前后的蚁群算法进行了仿真研究。仿真结果表明：改进之后的算法不仅能够得到更好的解,更能显著地提高算法的收敛速度。     

一种无人值守的智能数据采集算法

针对无人值守情况下多源数据采集中的身份识别与自动称重等具有代表性的问题,利用Visual Basic中定时器交互机制和循环队列中数据存储与访问的特点,在分析系统流程和数据传输协议的基础上,提出了一种基于时间滑片和循环队列的智能数据采集算法,对各时问块长度、队‘列规模等参数和循环队列中的相关算法进行了探讨,描述了相应智能数据采集的算法流程图,并给出了程序运行的实例．在武汉市城市管理局垃圾场垃圾计量项目中的实施效果表明,这种算法是有效和可靠的．     

一种免疫算法的改进

针对一种免疫算法在求解多模态函数优化问题的不足,利用基于相似结构的小生境技术和近优淘汰算子对免疫算法加以改进.通过仿真实验,本文分析了交叉算子、变异算子及近优淘汰算子对算法的影响.仿真结果表明改进后的算法的性能有明显的提高.     

一种改进的模式匹配算法

针对现有的模式匹配算法的不足,在分析了传统的BF、KMP和BM模式匹配算法的基础上,提出了一种改进的模式匹配算法(NBM),该算法的思想是对BM算法中滑动距离函数dist右移模式距离大小进行改进,并且定义了两个新的滑动距离函数,在不同的条件下,分别调用不同的滑动距离函数,更好的控制模式匹配过程.实验结果表明,该算法比BF、KMP和BM算法显著减少了字符匹配次数,有效地提高了模式匹配的速度.     

一种改进的混合蛙跳算法

针对混合蛙跳算法后期收敛速度慢、精度低并易陷入局部最优的问题,提出一种改进的混合蛙跳算法。在改进的混合蛙跳算法中,对青蛙的觅食机制和进化迭代公式重新定义,青蛙的第一跳向模因组其它青蛙单维搜索,第二跳向模因组内最优青蛙单维搜索,第三跳向全局最优青蛙单维搜索,通过青蛙的三跳协同搜索,能够使算法的全局搜索能力和局部搜索能力得到显著改善。通过7个测试函数与ABC算法和标准混合蛙跳算法实验对比,实验结果表明改进的混合蛙跳算法具有比ABC算法和混合蛙跳算法更优秀的搜索性能,在收敛速度和收敛精度方面具有明显的优势。     

一种改进的蚁群算法及其在TSP中的应用

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法,算法中参数的设置一直是依靠经验和试验来确定的,造成试验工作量大而且收敛速度慢;研究中提出了一种基于自适应调整信息素的改进蚁群算法,从路径的实际信息出发,动态地分配信息素,从而使算法能较快地收敛到最优解;通过仿真试验结果表明:改进的蚁群算法在收敛速度和收敛精度方面相对于原算法都具有较好的改进效果.     

一种改进的最小属性约简算法

最小属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,通过对属性约简算法的研究,指出基于U/{a}划分的最小属性约简算法中的不足,并提出了一种改进的最小属性约简算法.该算法以基于等价类的方法对论域进行压缩,有效地降低了算法的空间复杂度,用基于核的方法求解最小约简,从而保证可获得最小约简.实验结果表明,该算法具有复杂性低、存储空间小和效率高的特点,是一种有效的最小属性约简算法.     

一种改进的模型参考自适应算法

针对一种模型跟随自适应算法（DS-AMFC），利用线性神经网络预测系统输出与模型输出之差为控制信号的计算提供较准确的偏差值，用该估计的偏差量进行控制。同时，把控制的误差引入控制信号，在输入信号频率较高时仍具有跟随模型的能力，鲁棒性大大提高。     

一种改进的基于FXRLS的反馈式振动主动控制方法

在实际的振动主动控制中,由于条件限制无法获得较为精确的参考信号,通常会导致会产生控制性能的下降.针对这类问题,文中在一种FXRLS主动控制算法的基础上,进行了改进,通过归一化技巧,提出了一种改进基于FXRLS算法的反馈式振动主动控制算法,相比原先的振动主动控制算法,它具有较强的鲁棒性能,能够有效处理此类的参考信号频率与振源信号频率不精确引起的性能下降的问题.通过对此算法的研究和仿真分析,验证了该振动主动控制算法能够在无法获得较为精确的参考信号时,有效进行振动主动控制.     

自相似流量随机早期检测方法

自相似流量环境下的随机早期检测（RED）算法可以充分考虑网络流量特性,提高网络拥塞控制的效率.研究了自相似流量环境下RED算法的参数设置问题,根据网络流量自相似性的特点,探讨了自相似流量环境下RED算法的参数设置方法,给出了算法的基本构架及其实现步骤.基于分形布朗运动及其包络过程,导出了自相似流量环境下RED算法最大队列长度阈值和丢包概率的计算公式.仿真结果表明,所提出的自相似流量RED算法能明显减少队列长度波动,提高链路利用率,在相同包丢失概率条件下可接纳更多的连接.     

基于OPNET的分布式WLAN网络性能仿真研究

介绍了无线局域网的基本概念以及它的一些优缺点,分析了无线局域网中IEEE 802.11系列标准。基于网络仿真平台OPNET,构建了分布式无线局域网网络模型、节点模型和进程模型。为了优化网络性能,通过设置不同的网络参数(包括速率、信息包分组大小),对IEEE 802.11系列标准下的无线局域网网络性能进行了分析研究,减小了网络时延和丢包率,提高了系统吞吐量。对今后无线局域网部署中IEEE802.11系列标准的选择以及参数的设置有着重要的参考价值。     

图像处理对影像法检测改进算法的研究

在数字万能工具显微镜上进行影像法测量,提出一种基于CCD图像技术的万工显改进方法.针对工件影像的特点,提出一种基于灰度变换,Sobel边缘检测和改进Hough变换的图像处理方法提高了工件轮廓线检测的精度,并在计算机上对工件参数进行自动评定计算,改进了读数系统的性能.检测结果表明改进后的系统有效地提高了测量的精密度.     

改进的光照不变道路检测算法

针对大多数道路检测方法存在光照变化敏感,阴影导致误检、漏检等问题,提出了一种改进的光照不变道路检测算法.首先将道路图像RGB空间转换为几何均值对数色度空间;然后根据Shannon熵确定相机轴标定角θ,利用Chebyshev理论去除θ奇异值,得到光照无关图Iθ;其次通过随机抽样方法提取道路样本点,包括道路基准样本点和道路参考样本点;最后建立道路置信区间分类器,将道路从背景中分离出来.实验结果表明,该算法能很好地消除光照变化和阴影对道路检测的影响,检测精度高,能满足实际道路检测实时性要求.     

一种改进的形态学边缘检测方法

对经典形态学进行了3点改进,提出一种多尺度多级级联自适应加权图像边缘检测算法.经实验结果表明,与其他方法相比,该算法抗噪性能更优,得到的边缘图像具有良好的边缘细节特性,算法比较简单,具有一定的实用性和可行性.     

改进的遗传算法求解柔性作业车间调度问题

以柔性作业车间调度问题为研究对象,最小化最大完工时间为性能指标,提出了一种基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法.该方法对初始种群进行了改进,即初始种群在进行机器选择时采用轮盘赌方式,以提高种群初始化质量,并保证了初始种群的多样性,同时采用了精英保留策略,以保证优良个体可以遗传到下一代.通过与基本遗传算法的仿真比较,验证了该算法在最优值和收敛速度上的优越性.     

改进动态克隆选择算法在邮件过滤中的应用研究

提出了可控变异和随机变异方法,改进了动态克隆选择算法,建立并实现一种改进的基于人工免疫系统的邮件过滤算法.并采用SpamAssassin垃圾邮件样本对算法性能进行测试.实验结果表明,引入改进的动态克隆选择算法后,该算法对具有变异特性的垃圾邮件能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性和多样性.     

基于SPN-PF模型的行人跟踪算法改进

结合粒子滤波和神经网络方法提出了一种新的自适应的行人跟踪改进算法.根据行人跟踪经常出现的遮挡,失跟,误跟等问题,提出了一个SPN-PF模型,通过Sigma-Pi网络将行人的多个特征联系在一起,经过学习和计算,进一步讲结果运用到粒子滤波方法中,从而达到可靠准确的跟踪行人目标的目的.实验结果表示该文提出的方法能够更准确的对行人进行跟踪.     

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．