基于sweep法的自动引导车路径追踪调节器设计与仿真

提出了一种基于sweep法的自动引导车路径追踪调节器的设计方法。根据自动引导车的状态空间模型,采用成本函数最小的标准来推导求解反馈矩阵的最佳控制问题．并对该两端点边界值问题引入sweep法解得要求的时变最佳控制。仿真实验结果表明,自动引导车在该路径跟踪调节器的速度及加速度补偿作用下可以很快消除3个追踪误差量,保证自动引导车具有准确跟随预定路径的能力。     

User/tutor optimal learning path in e-learning using comprehensive neuro-fuzzy approach

Internet evolution has affected all industrial, commercial, and especially learning activities in the new context of e-learning. Due to cost, time, or flexibility e-learning has been adopted by participators as an alternative training method. By development of computer-based devices and new methods of teaching, e-learning has emerged. The effectiveness of such programs is dependent on powerful learning management systems. In this paper, a neuro-fuzzy approach is proposed based on an evolutionary technique to obtain an optimal learning path for both instructor and learner. The neuro-fuzzy synergy allows the diagnostic model to imitate instructor in diagnosing learners’ characteristics, and equips the intelligent learning environment with reasoning capabilities. These reasoning capabilities can be used to drive pedagogical decisions based on the learning style of the learner. The neuro-fuzzy implementation helps to encode both structured and non-structured knowledge for the instructor. On the other hand, for learners, the neural network approach has been applied to make personalized curriculum profile based on individual learner requirements in a fuzzy environment.     

基于蚁群系统算法的地图全遍历路径规划

清扫机器人进行全遍历路径规划要求机器人能够遍历环境中所有的可清扫区域,因此提出一种基于蚁群系统算法的地图全遍历路径规划算法。使用搭载单线激光雷达传感器的机器人进行环境建图,对每个栅格赋予不同概率值反映环境状态信息;采用 Boustrophedon 细胞分解方法将栅格地图划分为若干相邻子模块,并让机器人从起始点开始遍历所有子模块后再回到起始位姿。为了提高各子模块之间的衔接效率,引入蚁群系统算法实现机器人在到达每个子模块的起始位姿后,对每个子模块进行高效的区域全覆盖。实验结果表明,该算法相比传统生成树算法,清扫覆盖率达到了 96%,清扫效率提高了两倍。     

基于动态时间弯曲技术的流数据处理方法

提出基于动态时间弯曲技术的流数据处理方法,将一段时间内采集到的流数据作为一个时间序列来进行处理．由于同一时间段内数据流变化的影响因素基本相同,导致一些数据流变化存在错位相似,具体表现为数据流形状大致相同,但在时间上有所超前或延迟．对于这种错位相似的数据流采用常用的欧几里得测度法是无法识别的,而采用动态时间弯曲技术却可以很好地判断数据流的这种相似性．在采用动态时间弯曲路径法得到两个时间序列对应点的基础上提出了用预测法估计两个时间序列的关系,从而确定时间序列最佳匹配点的算法．     

利用复合网格进行电磁场分析

本描述了对有需要看重分析的局部区域的电磁场进行有限元分析的复合网格法．这种方法基于通常的有限元方法，有总体分析，局部分析和修正后的总体分析3个基本步骤．在前2步中，利用较粗的网格进行总体分析，得到节点的电势，将其作为后续进一步分析的局部区域的人工边界条件．将这些有了边界条件的局部区域用更精细的网格进行分析，得到更为精确的电势与密度分布．在第3步中，进行修正后的总体分析，通过迭代不断改进结果，直到满足给定的求解精度，得到更好的电势与密度分布的结果．数值实验表明，与通常的有限元方法相比，复合网格法在得到同样求解精度的结果时所耗的计算时间要少得多．     

矩形环境分解机器人遍历算法

提出了一种矩形分解的环境建模方法．该方法模型用环境分解出的节点及节点之间的连接关系网络来表示．环境建模首先将环境分解为正方形区域,区域中心点代表该区域位置．在邻近区域有障碍物情况下,扩大正方形边长形成矩形区域,有利于提高局部遍历效率．在这种环境建模思想下,提出了一种包含局部和全局2层结构路径规划下的机器人遍历方法．在全局路径规划中子区域之间的探索采用了基于知识规则的方法,定义了决定局部子区域向周围区域移动的一维优先权数组,该数组综合表征了本区域与相邻区域的遍历情况、连通关系和用户定义优先权级别．局部子区域根据环境形状采用模版匹配法实现遍历．仿真实验结果说明,该方法简单、高效,并适合解决复杂二维环境遍历问题．     

Neural network and genetic algorithm based global path planning in a static environment

INTRODUCTION The path planning problem of a mobile robot is to find a safe and efficient path for the robot, given a start location, a goal location and a set of obstacles distributed in a workspace. The robot can go from the start location to the goal location without colliding with any obstacle along the path. In addition to the fundamental problem, we also try to find a way to optimize the plan, say to minimize the time required or distance traveled (Wu et al., 1996; Sadati and Ta-he…     

预测线长驱动的二分布局算法

为了有效提高布局质量,提出一种基于预测线长的二分布局算法HJ—P1．该算法对长、短互连线都有很好的预测效果．通过将预测线长嵌入到布局框架中,使算法可以预先控制布局后可能产生的长互连线,有效降低它们在布局过程中被分割的几率,从而达到减小总线长的目的．另外,该算法通过最小化关键通路时延,得到了较好的时序优化效果．实验表明,与现有的Capo10.5,NTUplace和mPL6算法相比,该布局算法可分别减小线长13％,3％,9％．将预测线长目标集成到Capo10．5中可减小线长3％．带有时序驱动功能的HJ-pl可以减小关键通路时延23％左右．     

基于元胞自动机理论的变压器经济运行

提出了一种基于元胞自动机理论的2台或多台变压器经济运行的新决策方法。根据变压器在各种运行模式下功率损耗曲线之间的交点,一个运行日可划分为若干个时段。基于这些时段构造一种一维不规则元胞自动机,建立元胞自动机转换规则,考虑到所构建元胞自动机的收敛特性,经过迭代,使处于不同状态的所有元胞之间达到一种平衡,以确定变压器在各时段内的优化运行模式。根据所提方法,短期负荷预测曲线被充分利用,变压器的综合能耗及投切次数都能被尽量降低。仿真算例及测试案例结果显示,该方法相较于遗传算法或神经网络等方法具有计算量少、效率高等特点,且具有较强的适应性。     

地面搜索问题最优模式研究

基于一个假设的搜索问题,采用一种完全遍历算法,通过路径规划寻求若干条连接起始点到终点的运动轨迹,即最优或次优有效路径,并通过把要搜索的区域环境分解成为路径带,然后建立全局最优路径规划模型,力求在这个分块区域环境中寻找一种搜索时间最短的最优路径。     

基于改进蚁群算法的QoS约束云任务调度

在研究现有云环境下独立任务和工作流任务调度模型的基础上,提出一种满足QoS约束的部分相关任务调度模型,并改进蚁群算法为每个子群选择信息素更新方法,通过小范围局部优化从而获得整体最优解。CloudSim仿真结果表明,该调度模型具有较高的收敛性和寻优能力,适用于云环境下任务调度。     

鲁棒区间算法在能源规划中的应用

采用鲁棒区间算法解决目标函数和约束条件中的不确定性问题,开发一个鲁棒区间能源系统规划模型,通过求解得到模型全局最优解,以获得最小的能源成本及最优的能源分配方案．案例研究结果显示。通过此优化模型进行的综合环境约束的规划,能使城市能源消费整体结构得到优化,能源利用效率明显提高,可实现城市的能源经济环境的协调发展．     

Cooperative co-evolution based distributed path planning of multiple mobile robots

This paper proposes novel multiple-mobile-robot collision avoidance path planning based on cooperative co-evolution, which can be executed fully distributed and in parallel. A real valued co-evolutionary algorithm is developed to coordinate the movement of multiple robots in 2D world, avoiding C-space or grid net searching. The collision avoidance is achieved by cooperatively co-evolving segments of paths and the time interval to pass them. Methods for constraint handling, which are developed for evolutionary algorithm, make the path planning easier. The effectiveness of the algorithm is demonstrated on a number of 2D path planning problems.     

基于LINGO 11.0的会议筹备最优化模型

通过置信区间估计得到与会代表总人数的预测值,给出了合理的住宿安排方案使得空房费最低,并建立了预订宾馆房间的多目标最优化模型。安排会议室和客车时,使用了等概率假设并给出了费用的最优化模型。数学软件上,选用LINGO 11.0得出了会议筹备总费用的全局最优解。     

适用于应用层多播的建树算法的设计

设计一个新的建树算法,该算法适用于应用层多播。考虑到应用层上两点间代价的不对称性和实时性要求,设计出一种基于源端的多播树建立方法,以保证组内每个成员都能及时收到组内其它任何一个成员发送的报文。多播组的成员通过测量应用层的点到点的瓶颈带宽和往返时延获得链路代价,并分别以自己为根节点建立多播树,以便在报文转发时确定最优路径。     

基于货运时间和成本的运输方式组合方法

在货物起运地和目的地之间构建运输方式组合虚拟网络有向图．并将各种可选运输方式的总成本赋予在相应的虚拟网络图的有向路径上．将运输方式组合问题转化成该虚拟网络的最短路问题,然后通过集成运用Dijkstra启发式算法和k最短路算法,搜索检验出满足运输总时间要求的第七最小总成本,以实现运输总成本和运输总时间的最佳统一,可得出运输时间限定条件下的运输总成本最低的运输方式组合方案。     

基于改进蚁群算法的 AGV 路径规划研究

近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。     

APL-based flexibility analysis of manufacturing grid

With the characteristics of diversity, randomness, concurrency and decomposability, tasks in manufacturing field are very complicated, and so manufacturing grid(MG)should have considerable flexibility to deal with this problem. With the definition of node and arc, MG structure is converted into a small-world network. Given construction cost constraint, the problem of shortest task waiting time is transformed into the constrained optimization problem, and a corresponding flexibility analysis model based on average path length(APL)is proposed, and the premise of arc-length and node-distance are defined. The results of application example show that the analysis model is effective.     

基于FDTD方法的2.4/5.2/5.7 GHz穿戴式躯域传感器网络体表信道特征分析

应用基于时域有限差分法(FDTD)的XFDTD仿真工具分析研究2.4/5.2/5.7GHz穿戴式躯域传感器网络(W-BSN)的体表路径损耗和时延特性.仿真环境为置于自由空间中的简化三维人体模型.分析结果表明,当工作频率较高时,路径损耗相对较小;当发送点和接收点都置于主躯干时,路径损耗与最小等效体表距离遵循对数拟合模型,并且2.4,5.2,5.7GHz下的衰减指数分别为4.7,4.1和4.0.另一方面,各接收点的首径延迟约小于2ns,而最大时延扩展为10ns.为避免多径延迟引起的码间干扰,建议W-BSN的传输速率应小于108符号/s.     

Time Collocation Method for Structural Dynamic Problems

In order to achieve highly accurate and efficient numerical calculations of structural dynamics, time collocation method is presented. For a given time interval, the numerical solution of the method is approximated by a polynomial. The polynomial coefficients are evaluated by solving alge-braic equation. Once the polynomial coefficients are evaluated, the numerical solutions at any time in the interval can be easily calculated. New formulae are derived for the polynomial coefficients, which are more practical and succinct than those previously given. Two structural dynamic equations are calculated by the proposed method. The numerical solutions are compared with the traditional fourth-order Runge-Kutta method. The results show that the method proposed is highly accurate and computationally efficient. In addition, an important advantage of the method is the simplicity in software programming.