基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

基于Memetic算法的动态武器目标分配问题研究

考虑时间和空间的影响,动态武器目标分配是一个复杂的问题。针对时间和空间对武器目标分配过程的约束,建立了动态武器目标分配数学模型;提出了一种Memetic算法来解该问题,采用遗传算法作为全局搜索策略,模拟退火算法作为局部搜索策略,根据Any-time算法的特性,设置了一种有限时间元级控制策略来响应分配动态过程。最后,通过仿真实例,验证了该算法的有效性和实用性。     

一种基于优先级的TDMA动态时隙分配算法

根据帧结构的不同对现有的时隙分配算法进行了分类,并结合各自的特点对其综合性能进行比较分析。参考美军Link-22的现有资料和动态时隙分配算法的特点,提出了一种适用于Link-22的动态时隙分配算法,并设计了帧结构与算法流程。     

动态武器目标分配问题的DWTA—GA算法

首先介绍求解静态武器目标分配问题的贪心算法,它是求解动态武器目标分配ＤＷＴＡ问题的基础。然后,笔者提出了基于遗传算法ＧＡ态武器目标分配策略ＤＷＴＡ－ＧＡ。实验结果表明,新提出的基于遗传算法的动态武器目标分配策略是有效的。     

船舶电站负荷扰动下动态建模与仿真

船舶电站受到大扰动后,系统的结构或参数将发生较大的变化。本文设计并建立了电站柴油机系统、负载静态和动态计算、发电机及励磁调节系统的数学模型;依据有限容积法模型建立了电站柴油机仿真的实时算法,从恒定阻抗法、电动机机电暂态过程动态特性、负荷的静态特性三方面对船舶电站负荷进行归类计算,提高了负荷的动态和静态仿真性能;励磁系统采用三阶模型进行建模。通过matlab/SIMULINK进行了系统的稳态和暂态仿真建模,并用Visual Basic语言在Windows 2000操作系统上开发了仿真模型的算法和人机对话界面系统。     

实时交通控制和交通分配整合的研究进展

实时交通控制是现代城市交通管理的有效措施之一，它可以有效引导和调节交通流量，达到缓解城市交通拥挤的目的。交通分配和交通控制分属于宏观和微观两个不同的领域，但它们之间是相互影响的。本文综述了实时交通控制和交通分配整合的发展过程，包括它的理论研究进展，并提出了今后进一步的研究方向。     

动态武器目标分配问题的DWTA-GA算法

首先介绍求解静态武器目标分配问题的贪心算法,它是求解动态武器目标分配DWTA(Dynamic Weapen Target Assignment)问题的基础.然后,笔者提出了基于遗传算法GA(Genetic Algorithm)的动态武器目标分配策略DWTA-GA.实验结果表明,新提出的基于遗传算法的动态武器目标分配策略是有效的.     

船舶空调负荷动态与稳态算法比较与分析

基于热反应系数法,重点考虑太阳辐射和航速的影响,构建了船舶空调动态负荷计算模型。以某远洋航线的典型工况,选取船舶居住舱室为研究对象,应用动态和稳态方法,分别计算分析了其空调负荷变化规律。结果表明,动态算法得出的围壁传热、窗户得热、人员和照明散热冷负荷、新风冷负荷、舱室总冷负荷仅分别为稳态算法数值的45.4%、35.2%、40.2%、39.7%和40.6%,用动态负荷计算模型可以实时掌握船舶空调负荷变化规律。     

船舶无线通信信道动态子载波分配仿真研究

现有的船舶无线通信信道动态子载波分配方法存在信道容量较小的问题,为此,进行船舶无线通信信道动态子载波分配仿真研究。利用自下而上的建模方式构建船舶无线通信信道模型,根据无线通信链路组特性,采用SGA算法确定动态子载波分组情况,通过傅里叶转换选择动态子载波组,采用GA算法复用所有动态子载波组与链路组资源,根据复用信息优化动态子载波分配。实验结果表明,与现有方法相比,提出方法极大地提升了信道容量,具有实用性。     

GPS动态定位中自适应卡尔曼滤波模型的建立及其算法研究

采用描述机动载体运动的“当前”统计模型，建立了一种新的ＧＰＳ动态定位自适应卡尔曼滤波模型。为了进一步提高滤波器的动态性能，提出一种改进的自适应滤波算法，大大提高了ＧＰＳ动态定位卡尔曼滤波器的跟踪能力，改善了滤波效果。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于动态规划算法的舰空导弹火力分配模型研究

简要介绍火力最优分配问题中4个基本要素,并在此基础上,给出了舰空导弹火力分配模型数学表达式及其约束条件。运用动态规划算法,以对目标的最大毁伤值为目标函数,给出了动态规划的递推公式,并举例予以说明。     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

港口发电系统电力动态负荷自动测试方法

传统舰船电力动态负荷测试方法,无法对动态下强烈性非线性电力负荷做精准化走势运算,导致轴带发电系统运行负荷与生成实际电力负荷误差增大、运算速度减慢的问题。针对此问题,提出舰船轴带发电系统电力动态负荷自动测试方法。首先,通过对传统方法问题产生原因进行分析,找出误差产生参数。然后,通过引入NDHFR向量优化算法,对现有动态负荷测试参数进行优化替换提升计算速度,并利用替换后的形参数据建立检测模型,完成动态负荷的自动测试。最后,通过对比试验证明,提出的舰船轴带发电系统电力动态负荷自动测试方法切实有效解决了误差大的问题。     

大型自主水下机器人全局静态与局部动态融合路径规划方法

针对大型自主水下机器人在做全局路径规划时面临环境建模复杂,算法求解能力弱以及面对局部动态障碍时自主性低,避障路径规划困难等问题,采用极坐标表示形成路径同心圆,在严格机动性约束下提出基于改进粒子群算法和速度障碍法的全局静态与局部动态相融合的路径规划方法。在极坐标表示的环境模型中,在全局静态规划中引入最优粒子"变异"过程提升算法求解能力;在局部动态规划中利用速度障碍法求解局部碰撞范围和安全路径区域以保证避障路径最优。实验结果表明,与传统粒子群和遗传算法相比,改进方法在全局静态规划中路径更短、求解能力更强,局部动态规划能够得到出最优避障路径。     

混合动态系统故障诊断研究进展

混合动态系统是指离散和连续特性共存且相互作用的一类复杂关系。本文对这类系统的故障诊断问题及其研究进展作了综合评述,主要包括描述混合动态系统故障诊断问题的模型和混合动态系统的故障诊断方法,尤其对于Petri网、混合键图和混合逻辑动态模型的故障诊断算法作了较为详细的介绍和评论。     

动态规划和模糊算法在船舶航速最优调度中的应用

随着海洋网络复杂度及对船舶节能性要求的提高,对船舶航行速度的控制要求也越来越精确。目前的航速调节主要是基于经验,不能够最大限度地提高航行效率和降低能源消耗。因此为了获得船舶行驶的最优速度,本文将动态规划算法和模糊算法应用于船舶,通过对船舶航行建立动力模型,然后使用优化的算法模型进行处理,获取船舶航速最优调度方法,使得船舶在有效航程中油耗最少。     

基于混合算法的城市交通连续网络设计问题的研究

对采用均衡分配的双层最优化模型描述的城市交通连续网络设计问题,本文给出了遗传算法和变尺度法相结合的混合算法,通过实例,说明该算法可行、简单.     

应用于捷联惯性姿态测量系统的EFRLS算法研究

在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散。针对这一问题,在分析扩展遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)算法的稳定性基础上将EFRLS估计误差与带系统相关噪声的卡尔曼滤波器估计误差进行了比较,并针对大型测量船动态环境采用EFRLS算法对变形参数进行了估计,仿真结果验证了EFRLS算法在噪声信息未知情况下的有效性。     

船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法

为了解决传统船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法准确性与适应度低的缺陷,提出船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法研究。为了简化信息节点寻优的过程,采用相似权方法对船舶无线移动网络进行加权处理,得到信息节点强度值,以此为基础,依据结构洞理论计算信息节点重要度,以得到的信息节点重要度数据为依据,搭建信息节点寻优模型,以此为工具实现了船舶无线移动网络动态混乱信息节点的高效寻优。通过测试结果得到,与传统船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法相比较,提出的船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法极大地提升了准确性与适应度,充分说明提出的船舶无线移动网络动态混乱信息节点高效寻优算法具备更好的寻优效果。     

捷联惯性姿态测量系统的扩展遗忘因子递推最小二乘算法研究

在实际大型动态测量船动态变形测量应用中准确确定捷联惯性姿态测量系统噪声模型和相关性比较困难,采用常规卡尔曼滤波(KF)会导致较大的状态估计误差,甚至使滤波器发散.针对这一问题,在分析扩展遗忘因子递推最小二乘(EFRLS)算法的稳定性基础上将EFRLS估计误差与带系统相关噪声的卡尔曼滤波器估计误差进行了比较,并针对大型测量船动态环境采用EFRLS算法对变形参数进行了估计,仿真结果验证了EFRLS算法在噪声信息未知情况下的有效性.