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811.
基于实用性和合理性的角度, 研究了单个配送中心带时间窗的车辆路径问题。以行驶时间最短和客户等待时间最小为目标函数, 以服务时间窗与车辆载质量为约束条件, 建立了双目标优化模型, 采用基于整数编码的多智能体进化算法求解模型, 并将计算结果与利用遗传算法求得的结果进行对比。计算结果表明: 当客户需求点的数量为13, 需求点的服务时间为5min, 车辆最大载质量为3t, 初始智能体个数为49, 最大进化代数为200次时, 经过30次计算后, 采用遗传算法的最差值为121.8min, 最优值为110.3min, 采用提出多智能体进化算法的最差值为113.6min, 最优目标值为103.6min。可见, 采用多智能体进化算法能够获得更高质量的最优解, 而且经过多次反复试验, 最终解的变化不大。 相似文献
812.
以3种典型热轧H型钢截面简支梁为研究对象,分别采用初等梁理论模型和考虑剪切变形及转动惯量影响的高等梁理论模型,分析在不同长细比情况下H型钢截面简支梁前3阶自由振动频率的差异,得出了初等梁理论进行H型钢梁自由振动分析的适用条件,该结论可供结构动力分析及动力设计参考。 相似文献
813.
814.
讨论了实现Delaunay三角形剖分的新算法。该算法使用一个均匀的格子结构,并采用循环生成三角形的策略实现Delaunay三角形剖分。与其他算法相比,具有许多新特征。尤为重要的是,算法的时间复杂度随点数的增加呈线性增长,而不是固有的O(n^2)。文中给出了该算法及其实现的细节。讨论如何处理数据;描述如何基于均匀格子结构建立内部数据结构;通过一个例子描述如何实现三角形剖分进程的细节;给出算法思想的证 相似文献
815.
三种路面破损分类算法的仿真比较 总被引:2,自引:0,他引:2
路面破损分类是制约路面破损自动检测的发展和普及的重要因素之一。本文在前文提出的破损密度方法的基础上,提炼出两种基于密度因子方法的算法——基本密度因子算法和方向密度因子算法,并通过仿真,验证了其对常见的5种路面破损类型进行分类的可行性。文中作为对照的方法是由美国Lee,Byoung Jik博士提供的PROXIMITY算法。仿真结果表明:1)三种路面破损分类算法中,方向密度因子算法对5种常见路面破损类型的整体识别效果最好;2)对于常规算法最难区分的块状裂缝和龟状裂缝,基本密度因子的算法的识别效果最好。这充分验证了前文中我们提出的基于破损密度因子的路面破损分类方法的可行性和优越性。 相似文献
816.
港口口岸的物资流通是建设国际化港口的重要环节。在港口物流筹供决策系统的计算机应用中,使用狄杰斯特拉算法以求解最佳及最经济路径。但是,在决策系统的实际应用中,该计算模块往往消耗大量的内存空间和计算时间。结合“港口物流筹供决策系统”的开发,依实际应用情况,对狄杰斯特拉算法进行优化,这样就大大降低了内存消耗和计算时间。文章提出了一个优化设计方法,最后利用C++语言对算法进行详细的算法描述和运算,效果良好。 相似文献
817.
文章首先对目标噪声信号采用五种不同的方法提取特征矢量,然后采用基于自适应遗传BP算法的神经网络分别对五种特征矢量并发地进行分类,再采用遗传算法对分类器组合过程中的多参数进行优化,最后由五种分类结果最优组合产生最终的分类结果。实验结果表明该系统具有很好的分类效果。 相似文献
818.
全站仪导线测量平差研究 总被引:6,自引:0,他引:6
由于全站仪在公路工程中的广泛应用,全站仪导线测量的平差方法已成为公路工程技术人员普遍关注的问题之一,本文论述了全站仪导线测量按坐标平差的方法,并建议在全站仪导线测量中,以坐标平差代替传统的条件平差。 相似文献
819.
基于小波域谱相减算法的语音增强研究 总被引:1,自引:0,他引:1
谱相减算法是目前常用的语音增强算法,它常在处理宽带噪声中使用,具有运算量小、效果明显等特点,但该算法是基于短时傅立叶变换(STFT)基础上的,是一种单分辨率的信号分析方法。与STFT本质不同的小波变换是一种变分辨率的时频联合分析方法,当分析低频信号时,其时间窗口很大,而当分析高频时,其时间窗口减小,这恰恰符合实际中对非平稳信号进行分析的自然规律。基于小波域的谱相减算法,是将带噪语音信号进行Mallat多尺度分解,然后分别对各尺度下的信号进行谱相减运算,再逐一进行小波重构,得到去噪后的语音信号。仿真结果表明。该方法不但有效地提高了语音信号的信噪比,而且也在很大程度上改善了语音的失真程度,不失为一种有效的语音增强算法。 相似文献