基于选择性合并频率分集的多载频盲均衡算法

水声信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了水声通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析频率分集技术和常数模盲均衡性能的基础上,提出了一种基于选择性合并频率分集的常数模盲均衡算法(SC-CMA).该算法利用了频率分集来减少衰落的影响,克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.     

遗传算法在船舶电缆布局优化设计中的应用研究

船舶电缆布局优化是实现船舶布线自动化的一项技术难题,这一问题的解决可节省大量电缆布局设计的时间和费用。建立优化模型,并对传统遗传算法中初始种群的产生方法、选择算子及变异算子进行改进,增加检测操作,从而构造求解该模型的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法是一种具有全局寻优能力的布局优化方法,具有高效性、实用性,并可扩展于解决船舶设计中的其它优化问题。     

基于遗传算法的企业间协同制造战略伙伴选择的方法

协同制造是一种能够实现快速响应市场的生产模式,该生产模式已经成为21世纪制造业发展的必然趋势．为了实现当前制造环境下制造资源共享与优化配置,描述了企业间协同制造的基本概念,提出了协同制造任务的分配和资源发现,分析了协同制造的策略与运行模式及战略伙伴的选择,比较了几种算法的优缺点,给出了应用实例,用遗传算法对事例进行了论证并对事例进行了优化,得出了可行性的结论．     

基于切片技术的点云数据预处理研究

针对扫描点云杂乱无序的特点,讨论了点云数据预处理的问题,提出了一种新的基于点云切片的数据预处理迭代算法．通过对点云最小包围盒进行均匀分割及分割后点云的密度分析,对密度过大的分割块进行迭代分割,建立了3个方向的点云切片和截面线．结果不仅大大减少了点云数据量,并且在点云密度过大的区域很好地保持了模型的原始特征,同时将原始的无序数据点集转化为具有层列结构的有序组织形式,确定了各点之间的相互关系,为后续曲线曲面拟合做了很好的准备．     

Workspace analysis to generate a collision-free torch path for a ship welding robot

We propose a method to determine the optimal initial location and to generate torch paths for a ship welding robot with 6 degrees of freedom (DOF). The optimal initial location is determined using an objective function, which is set up by combining constraints on the torch posture, manipulability, and the range of each joint angle to avoid collisions. A genetic algorithm (GA) is used to optimize the objective function because it does not require additional derivatives. After the initial location is determined, torch paths are generated by interpolating the starting point, endpoints and torch postures using inverse kinematics. Our method can be applied to automate the welding job for each block during ship building, irrespective of the shape of the robots, by changing the objective function.     

基于遗传算法优化模糊控制器的船舶航向控制

针对模糊控制器中的量化因子、比例因子、积分系数、模糊规则之间互相耦合,人工整定困难的问题,提出了一种基于遗传优化的船舶航向模糊PID自动控制算法。仿真对比试验表明,经遗传优化后的船舶航向模糊PID控制性能得到了极大的提高,系统无超调,上升快,工作稳定,具有较强的鲁棒性。     

AIS与VTS的雷达／ARPA信息融合的研究与实现

分析了信息融合的必要性,并在信息融合基本原理的基础上,提出了信息融合的步骤,采用模糊数学中正态型隶属度函数算法实现AIS与VTS的雷达/ARPA信息融合,解决了不同设备处理同一信息的差异问题。     

基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化研究

文章针对城市交通信号控制中的动态路径优化问题,综合考虑相邻交叉口间距和路段交通饱和度两个参数的影响,提出了一种基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化算法模型,并通过仿真实验,对比分析了该算法模型的有效性。     

多工序加工单元的移动机器人调度优化

为合理分配动力电池生产线容量确定单元中移动机器人的任务,优化机器人调度路径,提高调度效率,在考虑设备加工工时、物理位置等约束下,以最小化调度任务时间为目标,建立多工序加工单元单轨约束下多移动机器人调度模型,设计遗传算法并采用MATLAB进行求解,给出不同机器人分配方案下的目标函数值和收敛情况。结果表明,采用所提出的调度方法对单轨多机器人服务范围进行规划能够减少调度时间、提高调度效率。