一种信息时效性判定算法在列控系统中的应用

在列控系统中各种信息都有其寿命周期,这些信息都必须在允许的时限内传递给信息的使用者.列控系统中信息的时效性对系统安全有重要影响,超时的信息如果被系统使用,则可能出现安全隐患.因此如何判定信息的时效性是系统设计人员亟待解决的问题.本文综合目前列控系统中信息传输延时的因素,引入一种信息时效性判定算法.概述算法的基本原理,描述算法的流程.用定理证明的方式,论证它的正确性和安全性.通过计算机仿真,评估算法的快速性和稳定性,并且分析算法的可用性.研究结果表明,这种信息时效性判定算法在理论上是安全的,在实际应用中是可用的,即使在要求更为苛刻的参数条件下,其可靠性可达到99.15%,能够满足列控系统的要求.     

基于贪心退火遗传算法的车辆图像分割研究

针对交通流实时检测系统图像分割的阈值自动优化选取问题,通过将贪心思想和模拟退火思想引入到遗传算法中,设计了贪心退火遗传算法(GAGA),以最大类方差函数作为遗传算法中适应度的评价函数,利用贪心算法局部搜索能力强和退火遗传算法全局搜索能力强的特点 ,实现图像阈值的自动优化选取.MATLAB仿真数据表明,贪心退火遗传算法较基本遗传算法具有更强的寻优性能.将其应用于交通流检测系统,可增强整个系统的实时性和鲁棒性.