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。     

分层网络模型在场面滑行规划中的应用研究

复杂的场面结构是制约算法运行效率和冲突调配的重要因素。该文介绍了分层网络的描述模型,同时引入了一种社团识别方法——Louvain算法对网络进行分割,并根据机场的场面运行特点提出了面向机场滑行网络的层次划分及修正方法。设计了基于分层网络的动态规划算法。根据实例建立了机场分层网络模型并对算法进行了实现。仿宾结果表明该算法处理速度较快,并且能够在避免滑行冲突的同时有效减少滑行时间。     

一类随机顾客车辆路径问题及其算法

针对一类随机顾客车辆路径问题(Vehicle routing problem with stochastic customer,VRPSC),探讨了VRPSC的实时动态规划机制,并结合运送货物需求量的不同特性,分析了车辆供货中遇到服务路线失败时的两种不同服务策略并构建了相应的模型.设计了针对VRPSC的蚁群算法,并选用60个节点的基准问题对VRPSC的动态模型进行了仿真计算.结果表明,对顾客信息进行数据挖掘以获取较精确经验概率以及采用部分服务策略均有助于缩短车辆总行驶路径,为有效降低车辆的运行成本提供了科学依据.     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中，电器元件对于外加激励，状态发生改变，同时在最短时间内恢复到初始状态的现象，将动态障碍物的实时变化类比为外加激励，提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析，然后采用状态更新的方式，对动态障碍物进行分析，最后利用叠加法，对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析，并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力，利用数值仿真模拟实验，结果表明，在该算法中，机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划

针对BINN算法所得路径存在无必要连续转折的问题,提出了基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划。使用迭代法从目标点开始向周围计算神经元活性值,将BINN算法环境建模微分方程离散化。基于环境的活性值分布,采用梯度上升算法生成路径,识别路径中具有一定特征的连续转折部分并做平滑。当直接平滑所得路径上存在障碍物时,将可平滑的部分分割为两段,分别做平滑,以避开障碍物。仿真结果表明,平滑BINN算法生成的路径转折较少,更有利于移动机器人的控制。     

电弧熔丝增材制造复合填充路径规划算法

合理的路径规划可以提高电弧熔丝增材制造成形零件的表面质量和强度。针对电弧熔丝增材制造的特点,将多种增材制造路径规划算法相结合,提出了一种复合路径规划算法,实现了单空洞截面的填充,并进一步讨论了其他类型截面的路径规划方法。在填充截面过程中,内外表面采用轮廓偏置路径填充,保证了零件的表面质量;零件内部采用改进的扫描线算法进行填充,减少了空行程,提高了成形效率。实验验证了本文算法填充复杂截面轮廓的可行性。     

三角网格面自动铺丝定角度路径规划算法

研究三角网格曲面上的路径规划问题,以局部测地线为补充,提出了改进的定角度初始路径规划算法。该算法避免了传统参数化求解过程的无解和多解情况,尤其适用于曲率变化较大的复杂曲面和拼接曲面。采用等距覆盖算法来获得均匀的满铺路径,并分别提出基于路径样条线末端延伸和芯模曲面整体延拓的两种边界处理思路,以解决偏移路径无法到达曲面边界的问题。以某机翼模型为算例对上述算法进行验证,利用计算机辅助三维交互应用(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)的逆向工程模块实现了完整的算法可视化,建立了三维建模软件与路径规划算法的系统关系。验证表明本文提出的算法可靠、系统、适应性强,具有工程应用价值。     

基于多目标协同进化算法的多机器人路径规划

提出一种合作型多目标优化协同进化算法,并应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划问题中.算法采用一种新型的子群体间合作方式,提高了候选解的多样性,且避免了在一般多目标进化算法中难以处理的适应值分配或非支配排序过程,减小了对计算资源的消耗.针对多机器人路径规划问题的特点,给出了多机器人间的协调策略,并在算法的群体初始化和进化算子的设计中,引入了基于问题专门知识的启发式方法.在复杂工作环境下的仿真实例表明了算法的有效性.     

基于极点与极性的车辆分割及阴影处理方法

视频交通参数检测中的车辆分割需要准确地检测与车辆连在一起的阴影和车灯产生的亮斑。一般地，路面与车辆的图像在灰度结构上存在显著差异。本文推导了图像在光照变化情况下的一种灰度结构——极点与极性分布图，并提出了一个基于该分布图的车辆阴影与亮斑检测算法。该算法能够精确地检测车辆阴影，车灯照射产生的路面亮斑和因其他原因被误为车辆的路面。该方法使用对光照变化不敏感的灰度结构，阴影检测准确而稳定，计算量小。     

异构无人机集群的分布式多智能体任务规划（英文）

本文针对具有不同能力的异构无人机集群提出了一种分布式任务规划算法,该算法扩展了基于共识的捆绑算法(Consensus-based bundle algorithm,CBBA),以解决更加现实和复杂的环境。扩展分为两个方面,一方面是处理需要多个无人机协同完成的多代理任务,另一方面是在任务场景中考虑避障路径规划。本文提出了一种新的共识算法来解决多智能体任务分配问题,并使用Dubins算法设计了无人机的避障并考虑运动约束的可行路径。实验结果表明,本文提出的CBBA扩展算法可以得到无冲突、可行的多智能体任务规划解决方案。     

基于协同进化的复杂低空下多飞行器协同航迹规划方法

由于低空空域环境复杂，威胁通用航空器运行安全。复杂低空多飞行器航迹规划方法是保障安全、提高效率的关键技术。在特定空域范围内，依据地形特点、环境威胁以及飞行器自身物理条件等约束和安全效率等性能指标，为飞行器规划出最优航迹。然而，多飞行器的航迹规划问题存在多约束、强耦合、多目标等难点，现有方法缺乏对问题先验知识的挖掘和利用，导致难以兼顾安全与效率。针对多飞行器航迹规划问题，建立了多飞行器航迹优化 多目标模型。为了进一步提升优化效率，基于启发式算子的自适应差分多目标进化算法，引入多种群协同进化，每个飞行器通过不同种群独立进化，建立合作机制提升种群进化质量，避免陷入极值。最后通过二维与三维仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。     

移动Ad Hoc网络中一种前向机密的匿名路由方案

传统移动Ad Hoc网络匿名路由方案主要基于公钥加密手段构建匿名路径.然而,一旦参与通信的节点私钥泄满,则匿名路径也会连带泄漏.针对这一问题,本文提出一种具有前向机密性的匿名路由(Forward secureanonymous routing,FSAR)方案.在FSAR中,节点通过基于伪名和双线性对的密钥协商机制动态协商会话密钥,并以此构建前向机密的洋葱路由完成匿名通信.理论分析和仿真实验表明,FSAR可有效解决传统匿名路由方案的前向机密隐患,同时在网络性能方面有更好的表现.     

基于加权PCR证据融合的多传感器Lamb波损伤成像

为提高基于Lamb波损伤定位成像的对比度和可靠性,提出了一种基于证据理论多传感器信息融合的损伤成像方法。基于连续小波变换,确定了传感路径的时间延迟,进而采用椭圆定位法进行损伤成像。以信号时频带能量变化率为指标,确定了传感路径的权重值,提出了一种基于加权比例冲突再分配(Proportional conflict redistribution,PCR)证据融合算法,并以此对多组传感路径的定位成像进行融合。试验结果表明,该方法具有较好的成像对比度,且能降低因部分传感路径时间延迟判断失误对成像结果造成的影响。     

基于方向匹配的装配路径规划算法

描述了装配规划中的最短无碰装配路径的自动生成问题。首先由零件在装配体中的几何约束生成局部拆卸方向,在考虑局部拆卸方向的前提下,运用位姿空间方法推导当前装配零件在固定姿态下由装配起点到装配最终位置的最短无碰路径。文中用具有位置分量和方向分量的特征元素描述物体,用方向分量相互匹配的特征元素对,即所谓方向匹配法计算三维离散物体的C-空间障碍。搜索空间用具有动态密度的栅格表达,以改进的具有目标可见性测试和变步长的A算法搜索最短无碰装配路径。该算法可处理复杂结构的装配体,且具有较高的计算效率     

基于路径的数字系统功能测试

本文介绍基于路径的数字系统功能测试方法。路径表示系统在输入信号作用下状态的转换。文章提出并实现了遍历路径的测试矢量生成算法;讨论了利用数字系统硬件描述语言及其模拟器生成被测系统在测试矢量序列激励下的无故障响应序列的方法;并介绍运用无故障响应序列与实际响应序列进行比较测试的故障定位法。应用上述方法,笔者在研制的NAT-403Ⅰ型数字设备自动测试仪上对三种板级数字系统进行了测试,获得预期的效果。     

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。     

非对称广义特征值问题的拟-Eberlein算法及其并行化

非对称广义特征值问题的并行计算，目前在国内外研究得很少， Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 和 Ｐ． Ｊ． Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 曾分别研究非 Ｈｅｒｍ ｉｔｅ 矩阵标准特征值的并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法，１９８９ 年 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 和 Ｐ． Ｖａｎ Ｄｏｏｒｅｎ 在 Ｇ． Ｗ ． Ｓｔｅｗ ａｒｔ 的工作基础上提出了求解非对称广义特征值问题的拟 Ｊａｃｏｂｉ算法（简称 Ｃ Ｖ 算法）与并行拟 Ｊａｃｏｂｉ算法。文中以 Ｊ． Ｐ． Ｃｈａｒｌｉｅｒ 等人的工作为基础，提出求解大型非对称广义特征值问题的拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法与并行拟 Ｅｂｅｒｌｅｉｎ 算法， Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ Ｌ 并行系统上的数值试验表明，不仅并行效率很高，且敛速远优于 Ｃ Ｖ 算法     

求解最小费用流的复合标号法

本文在求最短路和求最大流标号法的基础上,提出了求解最小费用流的复合标号法。利用这种方法可以在一次标号的过程中找到具有最小费用的增广链。该算法具有简单、易行、迭代次数少,而且易于理解的特点。