无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。     

多约束条件下机械臂关节轨迹模糊控制算法

将单一约束条件下冗余机械臂关节角速度向量算法与模糊推理方法有效结合,实现多个约束条件下冗余机械臂关节角速度向量轨迹的控制。根据末端执行器的方向、灵活性、机械臂与障碍物的距离等约束条件的重要性,将多个约束条件排定先后次序。综合所有传感器的信息,由模糊推理确定某一时刻需要优化的约束条件,以及对每个约束条件的执行程度,使得在完成主要任务的前提下,所有约束条件都得到最大限度满足。仿真结果证明了所提出算法的有效性。     

群智能机制启发的传感器网络能量感知服务质量路由树

提出一种理论优化路由树的启发式算法,实现地理信息辅助的传感器网络服务质量数据收集架构.算法采用群智能蚁群优化机理进行设计:首先通过构造基于流量的能量有效性权将网络划分为不同的功能区域,使得路由的选择过程能够低延时地自适应网内不均衡性的能耗状况;然后,设计了新颖的启发式因子和信息素更新规则,赋予人工蚂蚁代理感知网络局域能量状况和逼近理论优化树的能力,从而提高路由构建的自适应性和能量有效性.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制能够在数据收集的应用背景下,有效提高收集质量和降低传输时延,并在健壮性和节能效果方面优于许多经典的传感器网络路由算法.     

非静止轨道卫星网络中Hopfield神经网络路由算法

应用Hop fie ld神经网络路由算法能够解决全球无缝覆盖的W a lker de lta卫星通信网络中的路由问题。模拟退火算法作为一种全局优化的方法能够解决神经网络迭代运算中的振荡环问题,消除Hop fie ld神经网络计算局部稳定状态。Hop fie ld神经网络路由算法需要大量的神经元,消耗大量的运算时间。本文提出一种适合卫星网络运算的神经元数量减少的神经网络路由算法,根据卫星网络半径,削减神经元数量、加快运算时间。根据中轨和低轨卫星网络卫星数量的差异,在仿真过程中选择Hop fie ld神经网络的最优参数,比较不同源-目标节点对、不同时刻和不同收敛判决门限时的算法性能。     

一种基于RSEA的AODV路由算法研究

论述了移动自组织网络中AODV路由协议的基本原理和工作流程。提出一种基于路由稳定和能量感知的AODV路由协议改进算法。通过对全网路由能量消耗的定期检测,主动增加本地维护策略并建立替代路由。实验结果表明,改进的路由算法能有效降低丢包率,提高路由可靠性和传输效率,在控制开销和时延方面有较好效果。     

基于蚁群和粒子群的混合光网络路由优化算法

基于蚁群算法和粒子群算法的特性,提出解决光网络路由问题的混合算法。研究了将粒子群算法生成的信息素作为蚁群算法的初始解,然后利用蚁群算法寻找更优解,再由粒子群算法进行变异、交叉操作,得到了"三阶段"的混合算法。仿真结果表明,在解决光网络路由问题时,混合算法比其他几种优化算法效果较好。     

一种应用于水流的纹影特性光流测速算法

本论文基于光流优化算法，发展了一种适用于水流的纹影特性光流测速算法。在存在密度梯度的条件下，纹影图像的亮度反映了流场折射率的一阶导数，结合纹影亮度方程和流体连续性方程推导了适用于水的物理约束条件，采用二阶散度–旋度正则化作为空间平滑约束条件，基于两个约束条件构建了能量方程，通过变分法对能量方程进行最小化求解获得速度场。以热羽流为例，使用该算法对浮力羽流纹影图像进行了计算，并与互相关算法和传统光流算法的结果进行了比较。结果显示:本研究提出的算法能更好地体现流动特性，得到更高的空间分辨率。该方法基于纹影图像，无需在流场中添加示踪粒子，对流场无干扰，具有结构简单、使用方便等优点。     

单目视觉车道线识别算法及其ARM实现

首次将ARM技术应用于汽车的自动导航,使用Intel公司生产的基于ARM10的PXA255作为核心处理器,详细讨论了硬件平台与接口的设计.结合单目机器视觉实现了一种基于像素的图像处理算法,该算法能成功地提取道路中的白色车道线,为车辆自动导航提供了准确的图像信息,并将处理时间控制在70 ms以内,取得了很好的实时效果.同时,建立了一种简单有效的透视投影模型,实现图像坐标系与摄像机坐标系之间的映射,不仅为图像处理算法提供了有效的约束条件,而且获取了道路的深度信息.在沪宁高速南京段的实验结果表明该算法的实时性与精确性已基本满足安全行驶要求.     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

嵌入式网络管理代理系统的设计与实现

网络管理的目标是满足网络经营者以及用户对网络的需求,保障网络设备可靠、安全、高效地运行.文中在引出SNMP的基本理论后,主要介绍了嵌入式设备高端路由交换机网络管理代理系统的设计与实现.同时也详细说明了为不同的管理者访问所有被管对象所提供的一个公共接口IDB ENGINE的设计.     

两种类型车辆随机需求路由问题

主要研究两种类型车辆随机需求路由问题。因为两种类型车辆随机需求路由问题的处理不同于单类型车辆随机需求路由问题，引进了单位容积和路程的花费的新概念，在服务仅能失败一次的情况下，结合车辆的容积和最大服务结点数，根据平均花费和最大服务结点数之间的关系，得到了两个派车策略，节约了计算量，使得两阶级的模拟退火算法能更有效地解决问题。对需求为二项分布下的VRP（Vehicle routing prolem）问题作了数值实验，给出了派车方案和总的平均花费，得到了较好的结果。     

随机需求情形VRP的Hopfield神经网络解法

在涉及物资分发与收集或提供服务的诸多部门中有着各种各样的ＶＲＰ（车辆路由问题），现有的对于ＶＲＰ的研究主要集中在需求是确定性的情形。由于实际情况中需求往往是随机的，随机性需求情形ＶＲＰ的研究近年来得到了国内外学者的重视。本文利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络解组合最优化问题时计算量不随维数指数增加这一优点，针对一类随机需求情形ＶＲＰ给出了一种Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络解法。文中描述了相应于该ＶＲＰ     

VLSI积木块布图设计中一种提高布通率的总体布线算法

论述了积木块布图设计中一种旨在提高布通率的总体布线算法。该算法以求解最小斯坦纳树算法为基础，采用总体布线资源动态调整，不断优化的方法，获得很高的布通率，该算法在ＶＬＳＩ－ＣＡＤ系统中应用取得很好的效果。     

多媒体通信网络中基于优先队列的包调度算法的改进

多媒体通信网络的服务质量(Quality of Service，QoS)很大程度上依赖于包的调度算法，调度算法根据一定的服务原则来决定会话队列中包的优先级及其在输出链路上的发送顺序。本文针对一类以优先队列为基础的包调度算法．通过引入临界时间点和临界区间的概念．改进堆搜索方式，优化队列操作，提出了一个分步建堆算法。该算法在通常情况下具有一般堆搜索算法的高效率，但在会话突发情况下将建堆操作延迟分步完成，增加了建堆操作的动态性和灵活性，从而有效地提高了包的搜索效率和输出链路的利用率。     

基于能量均衡的助航灯光单灯监控WSNs路由协议

机场助航灯光无线传感器网络能量 有限,但部分灯光所处位置不规则,导致该区域设置的簇头节点因消耗较大过早死亡从而形 成传输过程中的区域空洞,破坏了整个无线传感器网络的能量均衡,影响网络工作寿命 。在分区路由协议的基础上提出能量均衡、簇头位置均匀分布的WSNs路由协议。该协 议由两部分组成,针对不规则区域（对应单排长排灯位置）采用链式传输协议,对其他区域 采用逻辑分区的分簇路由协议,在簇头选举算法中加入候选簇头节点分布区域限制和节点能量 约束。为验证协议的有效性,按照机场灯光进近区灯光位置分布进行了MATLAB仿真。仿真结 果表明,该协议具有良好的网络能量均衡能力,传感器网络可以获得较长的生命周期,适宜 机场助航灯光监控类应用场合。     

复合材料层压板热屈曲优化设计的自适应免疫遗传算法

复合材料层压壁板的热屈曲优化问题是高速飞行器结构设计的重点考虑内容。通过对免疫遗传算法引入自适应交叉和变异,构造了一种自适应免疫遗传算法(AIGA),并将该算法应用于考虑强度约束的层压板热屈曲铺层顺序优化设计。并将算法的优化结果与简单遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)的优化结果进行了比较,结果表明该算法收敛速度快,优化解的质量最好,并有效的克服了SGA易于早熟收敛,IGA收敛缓慢的缺点。同时研究了抗体调节系数对AIGA算法性能的影响。     

基于NFTET的高超声速飞行器鲁棒轨迹重构设计

考虑高超声速飞行器故障下安全再入飞行问题，针对飞行器发生较大故障的情况，提出了基于相邻可行轨迹存在定理(Neighboring feasible trajectory existence theorem,NFTET)的鲁棒在线轨迹重构算法。在标称情况下基于反馈线性化预测校正制导算法生成满足各种约束条件的再入轨迹；由于NFTET只适用于发生较小故障的情况，为保证较大故障下飞行器仍能以较高精度安全着陆，基于NFTET理论设计了鲁棒轨迹重构算法，得到了较高落点精度的飞行轨迹。仿真结果表明，本文所提出算法能有效解决飞行器较大故障下的安全再入轨迹重构问题，提高了飞行器的自主容错能力。     

A Combined Arrival and Departure Scheduling for Multi-airport System

A combined arrival and departure scheduling problem is investigated for multi-airport system to alleviate the problem of airspace congestion and flight delay.Firstly,the combined scheduling problem for multi-airport system is defined through in-depth analysis of the characteristics of arrival and departure operations.Then,several constraints are taken into account,such as wake vortex separation,transfer separation,release separation,and separation in different runway operational modes.Furthermore,the scheduling model is constructed and simulated annealing algorithm is proposed by minimizing the total delay.Finally,Shanghai multi-airport system is chosen to conduct the simulation and validation.And the simulation results indicate that the proposed method is able to effectively improve the efficiency of arrival and departure operations for multi-airport system.