旋转迭代量子搜索算法

为提高Grover算法的搜索效率,基于Grover算法,提出了一种新的量子搜索算法.该算法充分利用各状态之间的结构信息,根据不同的初始量子态和所搜索的基态设计旋转量子门,并用提出的量子门进行旋转迭代.结果表明,与Grover算法相比,该算法的搜索迭代次数减少.实例分析验证了算法的可行性和有效性.     

光伏并网发电系统参数协调优化方法研究

光伏并网发电系统的参数设计对其稳定运行具有重要意义,为此,提出了一种光伏并网发电系统参数的协调优化方法。该方法通过建立包含光伏电池、并网逆变器、变压器和电网的光伏发电系统小信号数学模型,利用特征值分析（根轨迹图）得到各个特征值稳定情况下的系统参数边界值;在此基础上,建立了计及小干扰稳定性、阻尼比和稳定裕度的协调优化目标函数,并采用回溯搜索算法（backtracking search algorithm,BSA）对系统参数进行优化;通过仿真测试,对比分析了参数优化前后系统的动态响应。研究结果表明,在系统遭受到小扰动后,经过参数优化的光伏并网系统能够在0.1s内达到新的平衡点稳定运行,比未优化参数的系统动态响应提高了50%。      

一种新的分区回溯算法

在传统回溯算法及其时间和空间复杂性的研究基础上,提出了一种通用混合回溯方法——基于分区的回溯算法,在空间和时间代价较小的情况下,它能找到全部解,并且通过N皇后问题进行了实验,获得了较好的结果,说明该算法是可行的和有效的。     

基于滑动窗搜索算法在车道线检测方面的改进

车道线检测在自动驾驶和智能交通系统中扮演着至关重要的角色,它直接关联到这些系统的安全性和有效性。尽管传统的车道线检测算法,如基于边缘提取的方法,已被广泛应用,但它们存在一些局限性。[1]特别是在复杂的道路环境中,这些方法常常难以准确识别车道线,从而影响整体系统的性能。针对这一挑战,本文提出了一种新的车道线待选点提取方法,该方法基于Sobel算子和Hsv颜色空间模型,并结合霍夫变换,形成了一种综合的三模型方法。Sobel算子在边缘检测方面表现优异,能够有效识别车道线的形状和边界;Hsv颜色空间模型则有助于处理在复杂光照和天气条件下的车道线识别;霍夫变换则能在边缘信息的基础上进行直线的检测和确认。这三种方法的结合不仅弥补了单一方法的不足,还大大提升了车道线检测的准确性和鲁棒性。     

集装箱码头卸船作业调度方案的两阶段禁忌搜索算法

为提高集装箱码头卸船作业效率,建立了堆存位置-集卡调度一体优化模型,设计了集装箱码头卸船作业调度方案两阶段禁忌搜索算法。在第一阶段,通过禁忌搜索算法决定集装箱的堆存位置;在第二阶段,基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再计算卸船时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化卸船调度方案。计算结果表明两阶段禁忌搜索算法可以平均减少卸船作业时间6.78%,结果稳定。     

基于万有引力搜索算法优化支持向量机的软土路基参数反演

理论计算沉降误差较大的一个重要原因就是其涉及的土体参数取值不够准确,因此,参数反演成为减小参数测试误差的一种有效手段。为此,结合数值分析和智能优化,提出一种基于万有引力搜索算法优化支持向量机的软土路基参数反演方法。根据均匀试验设计方法,对加载过程中的路基沉降进行数值模拟,并根据数值计算结果构造出支持向量机的训练样本。同时选择适用性强且应用广泛的径向基函数作为核函数,建立支持向量机沉降代理模型,从而减少有限元计算沉降的次数和耗费的时间,提高运算效率。运用万有引力搜索算法对支持向量机的2个重要参数进行寻优,进一步提高支持向量机的拟合精度,获得优化后的沉降代理模型。利用优化后的沉降代理模型计算得到随荷载与时间变化的沉降序列值,并将路基的实测沉降序列数据作为比较依据,根据实测沉降序列值与计算沉降序列值之间的残差平方和最小的原则获得需反演的参数。运用该反演方法对广东某高速段软土路基的工程实例进行分析,将2个计算断面反演得到的参数再代入数值模型中计算。研究结果表明,得到的沉降计算值与实测值的相对误差分别为3.68%和4.76%,说明该反演方法行之有效且精度较高,为岩土工程参数的反演提供了一种新手段...     

市域轨道交通线路快慢列车停站方案研究

为解决市域通勤客流欲快速到达目的地的需求问题,以乘客的出行时间节约值最大为优化 目标,建立大小交路条件下的快慢列车停站方案模型。基于乘客出行时间效益优先原则,考虑乘客候车时间、乘客在车区间运行时间、乘客在车等待时间以及越行对慢车乘客的延误和快车乘客 的时间变化影响等因素,构建了目标函数,同时以列车开行密度、满载率等作为约束条件,建立 0-1 整数规划模型。通过在实际算例中运用遗传-禁忌算法对模型进行求解,得到快车的最佳停站方案,并将计算所得方案的乘客出行时间与相同交路条件、发车间隔以及开行比例下的普通站站 停开行模式的时间进行了对比分析。结果表明,该方案可以节省总出行时间约8 062h,节省人均出行时间约8.5min,人均延误时间约0.86min,总体提高了乘客出行效率和服务水平,具有有效性和合理性。     

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

考虑便乘的地铁乘务任务配对的约束优化模型研究

为了提高地铁正线的运营效率和保障乘务人员的身心健康,针对便乘情况下的地铁乘务任务配对问题,综合考虑了乘务人员总的工作量、乘务人员连续工作量、乘务任务的班次划分、出勤和退勤地点、轮换休息时间和地点、用餐时间和地点、乘务任务完整性、乘务任务的均衡性等因素,以形成的乘务任务数量最少为目标,建立乘务任务配对的约束优化模型.为提...     

三维数据重建中距离图的优化计算

拟合模型与三维数据间距离图计算是三维数据重建中的主要计算之一。决定了重建算法的实时性，本文设计了基于优化k-d树的三维空间k个最近点（k-NN,k-Nearest Neighbour)搜索算法，提高了搜索效率。使距离图计算时间大大减少，满足了三维数据层次式重建的计算实时性要求，作为三维空间最近点搜索的最佳算法之一，基于优化k-d树的最近点搜索算法可在更广泛的领域应用。