基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足，提出了一种改进的遗传算法。首先，采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后，提出一种生成初始种群的方法和精英策略，设计出自适应变异概率，提高了算法的求解质量。同时，在规划过程中，将全局路径规划与局部路径规划相结合，并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同，提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法，能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障，获得无碰最优或次优路径。     

航班进场调度的改进捕食搜索算法

为高效解决航班进场调度问题,采用以航班总延误时间最小为目标的规划模型,设计了一种改进的捕食搜索算法.区别于传统捕食搜索算法,新算法采用变化的局部搜索和全局搜索限制,从而避免陷入局部最优和解的退化.为测试新算法解决航班进场调度问题的性能,采用10架航班和双跑道数据进行仿真验证,并与传统捕食搜索算法和遗传算法进行比较.结果表明,新算法在最优解的获得率和计算时间上均优于传统捕食搜索算法和遗传算法.     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...     

基于改进NSGA-II算法的风力机叶片多目标优化设计

一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。     

基于遗传算法的飞机着陆调度

使用遗传算法对飞机着陆进行优化调度。算法以所有飞机的排列次序作为个体编码,适应度函数的构建综合考虑了飞机的各种约束条件,通过选择、交叉、变异得到优化输出。仿真结果表明遗传算法用于飞机着陆调度可行、有效。     

结合遗传算法和优化Q-law算法的小推力轨道转移

提出了一种将遗传算法和优化的Q-law算法相结合的新轨道转移算法.为了合理利用能源,文中引入相对推进效率作为是否施加推力的门限.遗传算法用于搜索最短时间的优化轨道转移路径,将轨迹优化问题转化成有约束的参数优化问题,从而避免了两点边值求解难题.在轨道转移末端,为了提高目标转移精度并避免高频振荡,文中采用了结合模糊逻辑的优化Q-law算法.针对某一卫星轨道转移进行了数字仿真.结果表明,本文算法能够在实现最优时间轨道转移的同时,兼顾能源的消耗,并提高轨道转移精度.     

灾变机制下的元胞遗传算法

文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法.该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式.在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂甬数优化问题,获得了较好的效果.     

改进蚁群算法在移动机器人避障中的应用

在移动机器人路径规划中,由于基本蚁群算法具有进化缓慢、易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蚁群算法。建立了静态环境下的路径规划栅格模型,通过对信息素启发因子及期望启发因子实时调节,自适应改变挥发因素,在初始时刻扩大蚁群的搜索范围,以免陷入局部最优。针对凹型障碍物,当机器人陷入凹型障碍并且在复杂环境搜索效率低的情况下算法也能较好的收敛。与其他算法的仿真结果表明,此算法在栅格地图模型中,能快速地避开障碍找到最优解。     

改进遗传算法的纵列式直升机总体参数优化设计

研究纵列式双旋翼直升机总体参数的优化设计方法,在分析双旋翼气动干扰对旋翼气动特性影响的基础上,采用改进的遗传算法,以运输效率为目标、以飞行性能和重量效率等参数为约束条件,建立优化设计模型,优化纵列式直升机总体参数。以CH-47D纵列式直升机为优化算例,计算结果表明,本文提出的优化方法是可行的,优化效果良好。     

基于非欧式距离的可能性C-均值聚类

改进型可能性C-均值聚类(Improved possib ilistic C-means,IPCM)是在综合了模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和可能性C-均值聚类(Possib ilistic C-means,PCM)的基础上得到的。在IPCM的基础上,利用鲁棒统计观点和影响函数,引入一种新的距离度量以代替IPCM的目标函数中的欧式距离度量,提出了一种新的可能性C-均值聚类模型(A lternative improved possib ilistic C-means,A IPCM),并给出了该模型的具体实现算法。A IPCM具有良好的鲁棒性,更适合对含有噪声或野值的数据进行划分聚类。仿真实验表明,A IPCM能克服噪声敏感性问题,获得合适的聚类中心和高的聚类准确率。     

热力耦合试验中加载杆的改进设计

热力耦合试验中,加载杆在靠近加热元件的地方受到较强的辐射,在热流上升阶段容易使加载杆的温度迅速上升,强度迅速下降,导致试验失败。对此试验现象进行了数值模拟,对加载杆进行改进设计,通过添加热防护部件而解决此类问题,并利用数值模拟方法验证了此方法可行性。     

改进的等残余高度加工自由曲面刀具路径生成算法

提出了改进的等残余高度算法用于加工自由曲面刀具路径生成。算法在生成相邻刀具路径轨迹时分两步,首先根据当前刀具路径轨迹,采用了Newton-Raphson迭代法精确求取刀具运动包络体上的点到自由曲面的距离,结合给出的Newton迭代法的迭代角度初值计算方法,精确求取满足要求的等残余高度点构成等残余高度线;然后根据求取的等残余高度线精确求取相邻刀具路径轨迹,求取过程类似。验证实例表明,该方法可极大地减少刀具路径轨迹长度,均匀曲面加工残余高度,提高曲面加工质量。     

一种月球样品容器承力结构的改进设计

月球取样是我国探月工程三期的核心计划内容,月球样品容器是获取样品的关键部件之一,月球样品容器在整个飞行过程中要经受各种复杂动力学环境,它的承力结构是保证样品容器不会因力学环境而失效。为了减轻重量,样品容器采用了一种框架式承力结构,本文对这种承力结构的设计进行了改进,通过理论分析和仿真验证,证明了这种改进后的承力结构的合理性。     

改进Kmp算法在模糊查找中的应用

在改进KMP算法的数据结构和算法的基础之上，本文提出了一个模糊匹配的函数mhcheck。根据该算法实现分级别模糊。最后实现了一个实用的模块模糊查找模块。并应用于学生工作管理辅助系统（ASSAM）。     

基于TOP-HAT滤波器算子的红外弱小目标检测算法

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,设计了一种基于改进神经网络优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子.其中形态学滤波器的结构元素采用两层前馈神经网络,通过大量样本训练优化,将Top-Hat运算作为一个整体当作一层,输出层节点定义为Top-Hat运算后图像矩阵的最大值.实测数据的处理结果表明:针对低信噪比(RSN≈2)图像,在虚警概率≤5%情况下,优化的修正Top-Hat形态学滤波器算子对复杂图像检测概率≥75%,与固定结构元素的Top-Hat形态学滤波器相比检测概率提高了近8%,算法的运算时间仅增加了0.7ms.     

磁流变弹性体隔振器的非线性滞回动力学模型

根据磁流变弹性体隔振器的试验数据，利用Bouc-Wen模型，建立磁流变弹性体隔振器的非线性动力学模型。通过遗传算法对Bouc-Wen模型进行参 数识别，验证了模型精度。同时提出了改进的Bingham模型，并对磁流变弹性体隔振器进行动力学建模和参数识别。比较了Bouc-Wen模型与改进的Bingham模型的优缺点。     

基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度

对于多先进战机协同作战资源调度问题,需综合考虑先进战机的攻击能力和防御能力,以作战收益最大和代价最小为目标,给出最优资源调度方案,从而实现作战效能的最大化。本文针对资源调度问题中存在的先进战机间相互不信任进而导致作战效能降低的问题,提出了基于区块链的多先进战机协同作战资源调度框架,并基于智能合约建立了多先进战机协同作战资源调度数学模型,同时利用改进遗传算法进行求解。仿真结果表明,基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度方法在保证先进战机间相互完全信任的基础上,确保了战场信息交互的安全性和可靠性,间接提升了作战效能。     

光学傅里叶变换轮廓术的新型改进方法

针对传统光学傅里叶变换轮廓术(FTP)在测量表面形状复杂、曲率较大的物体时其条纹频谱存在混叠,无法获得被测物体表面准确的轮廓信息这一缺陷,在总结分析了窗口FTP、伸缩窗口FTP的基础上,提出了自适应窗口FTP.并对这3种改进型FTP的测量精度作了对比分析,证明自适应窗口FTP的测量精度最高,比传统FTP提高了近100倍.改进后的FTP可广泛应用于工业、生物医学、航空航天等领域.