“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。     

基于QR分解的低复杂度RLS算法研究

为避免RLS算法在迭代过程中的数值发散现象,研究了复数域下基于QR分解的RLS估计算法,推导了基于Givens旋转的免开方、免除法的逆QR-RLS算法,通过变换可直接得到滤波系数更新所需增益向量,避免了QR-RLS算法的回代运算,同时消除了逆QR-RLS算法在每次迭代时的N次开方、2N次除法运算,有效降低了运算量。     

基于蚁群“觅食”机制的深海自组织网络路由算法F—ACO

根据蚁群“觅食”机制的生物习性,提出一种应用于水下自组织网络实时通信路由选择的蚁群算法-FACO。该算法与传统蚁群算法相比,增加了食物自身散发的“气味”信息素一独立于蚁群释放的信息素,并根据不同的信息素设立了不同的释放和寻优机制。     

基于蚁群算法优化的EPS系统PID控制

汽车电动助力转向系统是一个非线性时变的复杂系统,在对它进行控制时,单独采用常规PID控制难以达到平稳准确的效果,在此加入蚁群算法(ACO)对其进行优化而得到稳定的最优参数解.根据车辆动力学关系,建立了两自由度整车模型、电动助力转向系统模型以及带有蚁群算法优化的PID控制器模型.通过Matlab,对该模型进行仿真分析.仿真结果表明,蚁群算法和PID控制的结合,使系统控制更精确、运行更加平稳.     

改进差分进化算法在舰船电力系统网络重构中的应用

针对舰船电力系统的网络重构,建立了以负载恢复量、开关操作数和发电机效率均衡为多优化目标的舰船电力系统故障恢复模型,提出了一种带自适应离散断点算子和动态变异、交叉因子的改进离散差分进化算法进行求解。改进后的算法能有效地提高收敛速度,并克服传统差分进化算法收敛精度不高、易陷入局部最优的问题。舰船电力系统网络故障恢复算例表明,该方法能获得更好的系统重构方案,并具有较好的优化性能。     

基于模拟退火算法的汽车悬架最优控制研究

设计了一种基于模拟退火算法优化常规线性二次最优控制器权值矩阵的方法。利用该算法的随机搜索特点,以主动悬架性能指标为目标函数对权值矩阵进行优化设计,提高了LQR控制器的设计效率和控制性能,解决了常规线性二次最优控制器的权值矩阵确定问题。应用该方法进行了汽车悬架主动控制仿真。研究结果表明:基于模拟退火算法优化的LQR控制器的汽车主动悬架相对于应用常规LQR控制器的主动悬架和被动悬架,能够大大改善主动悬架的性能;同时在充分利用常规LQR控制器优势的基础上,改善了其权值矩阵确定存在的问题。     

基于BP神经网络的卷烟零售量价控制研究

针对烟草营销中卷烟货源投放总量难以准确控制的问题,通过分析各区域货源投放量、实际销售量与零售价格之间的相互关系,采用BP神经网络预测,建立了卷烟零售量价控制模型,据此来调控各品类的投放量,测试结果表明有较好的预测准确度。     

基于ST-MRF的自适应车辆跟踪算法研究

可靠的车辆跟踪是实现交通事件自动检测的重要前提,车辆跟踪中的车辆相互遮挡则是影响车辆跟踪结果的关键因素.为了解决这一难题,文中提出一种基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法.在ST-MRF模型中,把图像分成块,将相邻图像间的块通过它们的矢量联系起来,建立运动序列图像的时空马尔可夫随机场模型并且构造其相应的能量耗费函数,然后利用松弛算法实现目标地图最小化能量计算,从而解决车辆跟踪中的遮挡问题.实验结果表明,跟踪不遮挡的车辆时达到的跟踪成功率为95%,遮挡情况时成功率也可达到91%.通过实验得出以下结论:基于ST-MRF模型的自适应车辆跟踪算法能在交通量比较大,且车辆出现相互遮挡的情况下,能较准确地获得车辆跟踪数据.为以后的交通事件检测提供重要的数据基础.     

基于 ECDIS 的雷达与 AIS 信息融合的算法与工程实现

为达到雷达与AIS（船舶自动识别系统）优缺点互补以提高航行安全性的目的,提出AIS目标信息与雷达目标信息融合算法。采用多因素模糊综合决策算法进行目标关联,并且基于ECDIS （电子海图显示系统）实现雷达与AIS目标信息融合。工程研究与实现最终验证了融合算法的可靠性及有效性。     

Research on geological structure inversion method with acoustic computed tomography and borehole data

This article firstly proposes two problems related to geological structure inversion with acoustic computed tomography (CT): ① the results surveyed are different from true stratum layers; ② the existing acoustic CT inversion methods are based on wave’s travel route and velocity analysis, which is short of comprehensive analysis of the revealed geological data. Then, it puts forward the method of applying the borehole data to revise acoustic CT investigation result through controlling the boundary velocity. This method comprehensively uses acoustic data and borehole data to invert the rock masses’ shear wave speed. Comparing to calculating the rock mass’ wave speed with acoustic data alone, it makes full use of the information, and the results obtained are closer to real stratum. Finally, it applies the method to engineering project and the results gotten with the method are more accurate, which shows the reliability and accuracy of the method.