数字化城市交通向导仿真的蚁群优化算法

以求解旅行商问题的蚁群算法为基础,充分考虑交通向导最佳路径的具体要求,对算法的选择机制、更新机制以及协调机制作进一步改进,引入自适应的转移策略,并融入节约法,以克服基本蚁群算法计算时间长、易出现停滞等缺陷。以湖北荆门地区车辆选择路径为研究对象,采用蚁群优化算法建立了车辆最佳路径的模型,并对其进行了仿真分析。仿真实验结果表明,优化算法比基本蚁群算法的路径更优,寻路时间更短。     

基于无线传感器网络的机场特种车定位算法研究

机场停机坪内特种车辆的定位是机场场面监控的重要部分,基于无线传感器网络实现对机场特种车辆的实时定位。针对RSSI值易受环境影响问题,采用高斯模型对采集的RSSI值进行筛选,通过空间补偿模型将节点映射到同一平面,并提出了修正加权质心定位算法,修正权重系数,提高定位精度。仿真结果表明,该算法能够满足机场特种车定位精度的要求。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

基于改进烟花?蚁群算法的海流环境下水下无人潜航器的避障路径规划

针对有海流和障碍物影响的环境中的水下无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV）的二维自主路径规划问题,应用改进烟花-蚁群混合算法进行了求解。首先,建立了含有随机分布障碍物的二维Lamb涡流海流环境模型,将圆形障碍物等效为方形栅格。其次,综合考虑能量消耗代价、航行时间代价、航行距离代价等优化目标,建立了路径规划数学模型。最后,应用改进烟花-蚁群混合算法对该非线性优化问题进行了求解,并进行了仿真实验。实验结果表明,该算法能够快速寻找到全局最优解,为水下无人潜航器的自主路径规划提供了一个新途径。     

基于因子图的状态估计方法运算实时性研究CSCD

对因子图算法及其理论基础进行研究,使用消元算法分析了一元观测因子图模型的稀疏结构,得到了一种适用于该模型的增量推断算法;并对固定滞后平滑算法进行了研究,实现了滑窗在该增量推断算法中的应用;最后通过仿真验证了基于因子图的状态估计方法的估计能力、该增量推断算法在求解一元观测因子图模型的状态估计问题时运算速度的提升能力,以及滑窗维持该增量推断算法运算速度稳定的能力。     

基于蜂群算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面滑行路径动态规划问题,将三种滑行冲突作为约束条件,建立了场面运行模块化模型。基于蜂群算法给出了问题的优化算法,并进行了计算机仿真实验,结果表明可以大大减少滑行时间。算法既可以用于滑行路径的动态规划,也可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

卫星网络动态资源图多QoS约束路由算法

针对高动态卫星网络拓扑变化导致的网络更新期间可用路径失效，QoS需求难以满足的问题，提出了一种基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟节点动态资源图多QoS约束路由算法（DRGVN-QR）。根据节点的切换状态、缓存以及链路的剩余带宽、时延等信息，结合虚拟节点的网络拓扑方式，建立虚拟节点动态资源图模型。根据资源图模型，建立最小路径代价的优化模型，利用蚁群算法（ACO）并发地为每个连接请求找到一段时间范围内的最优路径集合，并对信息素挥发系数的取值问题进行了讨论，以提升路径质量和算法性能。最后，为了适应卫星网络的时变性，设计一种幂数加权公式求出一段时间范围内的最优路径。仿真结果表明：DRGVN-QR算法能够规避路径失效带来的传输中断问题，提高网络QoS，与其他算法相比，该算法降低了平均端到端时延、网络丢包率和时延抖动。     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

路径约束的时间最短多脉冲交会全局优化

不同于现有的多脉冲最优交会研究多集中于交会时间固定的最省燃料优化,研究了路径约束和脉冲受限的多脉冲最短时间交会问题。综合考虑了交会测量视场角、脉冲总量和脉冲作用时刻等约束,基于Lam-bert交会算法,建立了多脉冲交会最短时间优化的非线性规划模型。为了高效获得全局最优解,采用了模拟退火算法用于非线性优化问题的求解。最后,通过解决一个寻的三脉冲交会问题验证了模型和算法的有效性。该研究方法可寻找满足特定约束条件的最优交会轨道。     

图论中最短路径问题的解法

图论在解决运筹学、网络理论、控制论等领域的问题中显示出优越性。特别是最短路径问题被广泛的应用在工程、运输等方面，尤其在运筹学模型中最短路径问题已是不可缺少的一种方法。因此就其运算解法进行了编译，并用VC 、Madab两种程序完成其算法以寻求较快捷的解法。     

基于RNP的A＊算法动态航路规划研究

介绍了A＊算法的基本思想,建立了基于RNP的航路模型,利用A＊算法对航路进行了优化,并利用MATLAB程序对航路进行了算法实现,得到了满意的结论。通过实例分析得出基于RNP的A＊算法对航路进行规划研究的可行性和有效性。在MATLAB环境下进行航路规划问题的A＊算法程序,能够利用其强大的运算能力,并且易于其他工具包结合进行算法仿真实现对其中参数进行优化研究。     

恶劣天气条件下航路网络修复优化

针对恶劣天气条件下可用空域资源不足导致的航班大面积延误问题,基于复杂网络修复理论和交通流分配理论,借鉴交通网络设计思想提出了一种航路网络修复优化策略。首先,建立了航路网络修复场景,基于气象信息生成了恶劣天气飞行受限区。然后,建立了上层模型以修复成本最低为目标函数、下层模型为多约束交通流分配模型的双层规划修复模型,应用改进粒子群算法对模型整体进行求解,结合K最短路径算法对下层模型进行求解。最后,提出局部和全局两类指标对航路网络修复效果进行评估。基于典型航路网络,以两类基础修复策略为对比方法,同时对比了实际运行结果,研究了不同修复策略的修复效果和适用性。仿真结果表明：航路网络修复优化策略既能弥补原有拓扑结构修复策略的结构受限不足,又能解决拓扑结构调整修复策略带来的巨额协调费用问题,能够保证在对正常运行航班干扰最小的同时,以最小的修复成本使所有受影响的航班都恢复正常运行,对于减缓航路拥堵和航班延误有极大的意义。     

无人飞行器航迹规划方法综述

首先从不同角度给出航迹规划的两种定义,把航迹规划问题拆分为规划空间、航迹表示、约束条件、目标函数、规划算法五个子问题,提出了适用于各类无人飞行器航迹规划问题分析求解的过程模型。对规划空间构造方法、目标函数、规划算法进行分类比较,并给出每种方法的优、缺点及适用范围,辅助规划人员针对具体需求快速明确规划思路并选择算法。最后指出了航迹规划未来面临的新问题、新挑战。     

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

WDM光网络中动态波长分配算法综述

WDM是光网络中的重要技术之一,而路由与波长分配问题是其在应用中的关键问题。本文以WDM光网络的相关研究为背景,综述了该领域已有的波长分配算法,对该领域的研究成果进行了总结,同时为下一步研究提出了新的思路。     

Update Chain-based Approach for Checking Route Oscillation of BGP

This paper presents a novel approach for checking route oscillation of border gateway protocol(BGP) quickly,by which the privacy of routing policies of autonomous system(AS) can be respected.Firstly,route update chain tag(RUCT) is constructed to track the forwarding of update report,and local routing library is made to record the changing history of update report.Then route oscillation can be identified by analyzing correlative state of RUCT and local routing library.The characteristic of this approach is that an arbitrary AS can check route oscillation alone only by sharing its network ID,which greatly respects the pri-vacy of routing policies for each AS.This paper shows that both looping in RUCT and consecutive positive-negative report in local record are sufficient conditions for route oscillation.Comparative experiments demonstrate the availability and efficiency of the proposed approach.     

用相关参数实现参数多步预测的神经网络方法

对相关参数预测的非线性时间序列进行分析,提出了用相关参数实现多参数、多步数预测的神经网络方法,建立了神经网络实时预测模型,并对预测参数进行了综合处理,不仅弥补了预测信息的不足,而且能够使故障状态提前得到多次警报,克服了传统预测方法所遇到的困难,提高了预测模型精度