无线网络规划的改进——在规划软件中引入新的技术

信号盲区和严重干扰区在现代的无线网络中广泛存在。怎样才能减少乃至消除这些不良区域呢?那么我们就必须在基站规划初期就引入精确的模拟方法,以便在实施建设前就预测这些区域。从而改进规划方案。目前这个任务主要通过规划软件来完成。然而,现在没有任何一款规划软件能精确的反映出基站的覆盖范围,从而表示出信号盲区和严重干扰区(也叫信号恶劣区)。因此,本文对原有规划软件提出了改进的方法及其必要的算法,为能够精确反映基站的覆盖区并检测到信号的不良区打下了基础。     

情报信息动态规划优化网络算法软件研发与应用

动态规划是处理情报信息领域信息获取方式与路径选择,网络信息的传递与交换途径等阶段决策问题的重要方法。本研究介绍一种动态规划方法,给出了Java网络算法软件,该软件可在兼容Java的网络浏览器上运行,可用于计算最优策略和目标泛函的阶段最优和总最优值。同时,用该算法进行了用例分析,以期为有关情报信息研究与应用提供一种在线计算工具。     

基于改进Dijkstra算法的自驾游最优路径规划研究

自驾游时,由于时间有限且旅游景点较多,因此游客要想在最短的时间内游览更多的景点,就需要预先规划好外出旅游的最优路径。目前常用的地图导航软件一般只提供从游客位置到单个旅游景点之间的最优路径,并不能规划多个旅游景点间的最优路径。针对上述问题,该文对Dijkstra最短路径算法进行了改进,在算法中加入了指导函数h,实现了多个景点间最优路径的计算。最后该文以河南省部分代表性景点为例,采用改进后的Dijkstra算法,成功实现了多景点间最优路径的规划,验证了该算法的科学性和实用性。     

数字图像处理课程教学方法研究

本文针对数字图像处理课程章节多、算法复杂、学科跨度大、知识体系庞大的特点,提出了基于内容关联性的课时规划方法、基于权重的算法学习法、基于期望目标的仿真软件选择法以及关键问题多角度诠释的方法来提升教学及学习效果。实践表明,这些教学方法的实施对数字图像处理课程教学具有良好的效果和积极的现实意义。     

数字图像处理课程教学方法研究

本文针对数字图像处理课程章节多、算法复杂、学科跨度大、知识体系庞大的特点,提出了基于内容关联性的课时规划方法、基于权重的算法学习法、基于期望目标的仿真软件选择法以及关键问题多角度诠释的方法来提升教学及学习效果。实践表明,这些教学方法的实施对数字图像处理课程教学具有良好的效果和积极的现实意义。     

基于VC#的图像处理算法集成软件设计

数字图像处理技术是目前研究的一个热门领域,而算法的管理仍然是一个较为困难的问题。将常用的处理算法改写为统一的规范格式,通过软件进行集成管理,是解决这个问题的较好途径。对算法集成软件功能进行了设计,主要包括算法演示、多算法合成与代码添加引导,并阐述了软件的基本结构和处理流程,对该类软件的开发有很好的参考价值。     

电动汽车基础设施选址定容研究——以南京河西新城为例

根据中心地理论对各级电动汽车充电站的选址网络布局,通过Arc GIS软件的空间分析功能及以规划成本最小且盈利为目标的经济性分析,得到充电站的具体选址方案;以供需平衡为原则,借助Arc GIS软件的分析功能确定按需定容的步骤和算法;综合上述方法可得到一个多时期的电动汽车选址定容计划。最后通过对南京市河西新城区域电动汽车充电站的选址定容进行案例分析,验证该计划的合理性和可行性。     

一种基于多目标优化的无人机航迹规划算法

考虑电磁环境约束建立无人机航迹规划模型,采用多目标模拟退火优化算法完成航迹规划。经仿真验证,该算法可有效完成航迹规划,实现无人机飞行过程中电磁环境最优、航路最短等多目标优化。     

智能手机动作识别系统线性反馈控制算法

智能手机动作识别系统设计中,设计线性反馈控制算法,提高手机对动作识别的灵敏度和准确度。传统的智能手机动作识别控制算法采用分层子维空间运动规划,提出一种加权最小范数广义逆RRT规划算法,提出一种改进的智能手机动作识别系统线性反馈控制算法,但存在对智能手机动作识别控制精度不高,控制延迟较大等问题。为此,提出一种改进的智能手机动作识别系统线性反馈控制算法,进行了智能手机的动作识别系统模型构建,构建智能手机动作识别系统的运动方程。然后采用线性控制策略,提高对智能手机动作识别的稳定性和精确性,构建智能手机动作识别的闭环系统,求得动作控制矩阵两边相应的元素,构成时变时滞函数,得到改进的线性反馈控制输出。在算法设计的基础上,进行软件编译,在应用层运行Android的应用程序,由此实现了对智能手机的动作识别控制。仿真结果表明,设计的智能手机动作识别系统具有较好的控制精度,抗干扰能力较强,稳定性好,控制精度较高,能准确跟踪动作变化情况,避免了迟延控制和差错控制。     

不完全信息素下无人平台的在线实时路径规划

基于进化计算概念,本文提出了一种新的在规划环境不完全已知情况下无人平台的在线实时路径规划方法 -自适应进化算法。该算法兼具离线规划和在线导航功能,具有普适性、灵活性和自适应性。在该算法中,离线规划和在线导航使用相同的进化算法,该算法可以做到以下几点:(1)适应不同的最优化目标和优化目标条件变更;(2)吸收特定领域的知识;(3)在近似最优路径寻找、路径规划效率、处理未知威胁的有效性上都比较好。更重要的是,自适应进化算法可以根据不同的任务环境和环境变化自适应的调整算子的使用概率,在飞行过程中不断调整路径。     

不可微规划算法的统一研究

Zangwill 等人应用点到集映射,对非线性规划(尤其是可微规划)算法进行了统一研究。本文将这种思想方法应用到不可微规划中,定义了一种集到集映射,并依此提出一个算法模型,从而统一了几种不可微规划算法。     

基于关键设备和工序的ERP系统主生产计划算法实现

随着企业资源规划（ERP）软件在我国制造企业中得到了越来越广泛的应用,为适应众多的生产类型,满足企业复杂多变的生产计划管理需求,文章采用闭环控制的思想,提出了以关键设备和工序为基础的主生产计划算法,解决了车间加工的不确定性和调度的计划性的矛盾,与传统的方法比较具有提高编制调度计划的速度,改善调度计划的优化程度等特点,算法在任何时刻都能对生产进行重排（再调度）,不影响正在加工的零件组的工序。最后以企业应用实例详细介绍了算法的实施效果和优势。     

采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法

针对传统的蚁群算法设计机器人避障路径规划,自适应能力差,全局优化能力和搜索速度不好的问题,在传统算法的基础上,提出一种采用奖惩规则格栅建模的机器人避障规划算法。提出构建模型主体的行为规则和避障规则,通过在栅格环境中设置量子遗传进化的多个有效的行为规则,设计了信息素更新的奖惩规则,修改其路径上的信息素,改变量子本身携带的信息素,得到优化避障最小距离。最终获得了复杂环境下的最优路径。仿真实验表明采用该算法进行机器人避障路径规划,在未知复杂环境下能够快速地规划出安全的优化路径,机器人避障路径规划具有很好的自适应性,相比传统的蚁群算法,其全局优化能力和搜索速度都得到了显著提高。     

改进的模糊控制算法在机器人路径规划中的应用

针对模糊控制算法存在局部最小值问题,提出了基于行为的模糊控制算法。首先将移动机器人的运动规划行为分解为避障行为和目标趋向行为,然后通过设定相关的模糊规则,设计避障行为和目标趋向行为,从而完成路径规划,最后采用MOBOTSIM对算法进行仿真实现,验证了该算法的有效性。     

电动汽车基础设施选址定容研究——以南京市河西新城为例

根据中心地理论对各级电动汽车充电站的选址网络布局,通过Arc GIS软件的空间分析功能及以规划成本最小且盈利为目标的经济性分析,得到充电站的具体选址方案;以供需平衡为原则,借助Arc GIS软件的分析功能确定按需定容的步骤和算法;综合上述方法可得到一个多时期的电动汽车选址定容计划。最后通过对南京市河西新城区域电动汽车充电站的选址定容进行案例分析,验证该计划的合理性和可行性。     

基于音乐墙的多机器人路径规划研究

针对复杂环境下机器人与目标任务之间分配不稳定,导致机器人路径规划优化度降低的问题,建立音乐墙模型,结合匈牙利算法,构建机器人与目标任务之间分配的相应路径,并利用MATLAB软件进行仿真。仿真结果表明:构建的机器人路径在兼顾效率和成本的条件下,有效地完成了目标任务的分配。     

蚁群算法优化和路径规划问题的应用研究

基于智能仿生计算的蚁群优化算法在路径规划问题中具有较好的应用前景,通过蚁群算法优化,实现机器人路径规划和应急救援的路径规划等。传统的基于蚁群算法的路径规划在信息素转换中容易导致信息丢失,产生局部收敛,提出一种基于信息素多目标Pareto支配的蚁群优化算法实现路径规划,利用信息素多目标Pareto集合序列的均匀遍历特性和逻辑差分变尺度特征,进行变尺度搜索,根据蚁群优化算法一次次地更新搜索空间,结合负反馈机制,通过蚂蚁的信息素转化进行路径分析,采用Pareto支配集记录下最优的食物源,蚁群在寻找食物过程中,避免了局部寻优和局部收敛,仿真结果表明,采用该算法进行蚁群优化后的路径规划避障效果较好,以较快的收敛速度和较少的迭代次数找到最优路径,收敛性好。     

基于退避机制的软件可靠度属性覆盖算法

软件的可靠度评价是度量软件质量和效率的核心要素,设计可靠度属性覆盖算法,从信任管理的框架内研究软件的可靠性增强方法。传统的软件可靠度属性增强和覆盖方法采用轮换调度算法,对软件质量属性的度量效果不好。提出一种基于退避机制的软件可靠度属性覆盖算法,把对整个覆盖区域的覆盖拆分成对覆盖区域内每一个网格点的覆盖,进行软件可靠度信息覆盖,根据分配原则得到新增数据的所属分区信息,由此实现软件的网格点信任度模型构建,基于信任度的退避机制选择策略,对软件的样本进行聚类,进行软件可靠度属性覆盖改进。仿真结果证明,该算法保证较高的覆盖质量的前提下,对软件的可靠性评价更加的安全可靠,软件总体的能量消耗更慢,延长软件可靠性寿命周期。     

基于ROS系统自主路径规划与避障小车的研究

自主导航与避障是目前移动小车的发展趋势,本文采用的Fast-SLAM算法,导航和避障阶段采用的全局路径规划A*算法和局部路径规划DWA算法。Arduino支持ROS主题的发送和接收,并执行算法所发下来的指令,间接驱动电机的运转速度。     

动态规划求解最优化问题之优越性分析

本文从四个方面阐述了动态规划求解最优化问题的优越性,第一是易于确定全局最优解,第二是能得到一族解,有利于分析结果,第三是能利用经验,提高求解效率,第四把动态规划与其他算法相比较。文章还简要介绍了动态规划算法的不足之处。为建模时选择规划方法提供了重要依据。