基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

一种基于年龄和性别特征的遗传算法

提出了一种基于年龄和性别特征的遗传算法。标准遗传算法（SGA）已经被成功的应用到很多进化优化问题上，但是对于复杂的多模态函数寻优时，会出现早熟收敛现象。为了解决这个问题，结合自然界最常见的有性繁殖现象，赋予了遗传个体年龄和性别特征，提出了基于年龄和性别特征的遗传算法的框架以及实现。通过建立年龄和有性遗传进化算子。对不同年龄和不同性别的个体赋予不同的进化控制参数，克服了早熟收敛问题且保持了群体的多样性，使算法能顺利的收敛到全局最优值。     

光流场重建线性算法的实验模拟

由光流场重建三维运动和结构是计算机视觉研究中的热点和前沿，它分为线性算法和非线性算法。非线性算法的初始值选取非常重要，否则会导致算法失败。本文提出了一种由光流场重建三维结构线性算法的实验模拟新方法，该方法巧妙地利用合成数据和图像序列验证了重建的线性算法，该思路也适用于其它算法。     

管制扇区的最优划分方法研究

在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上，利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析，验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。     

射线跟踪法的改进及其应用

研究复杂组合体目标后向散射场问题，并对射线跟踪法的典型算法进行改进，以提高计算精度和运算速度。推导精确的积分公式，用典型体目标对改进的算法进行验证，进而计算复杂组合体目标的后向散射场。矩形截面直进气道的计算结果不仅比学者Hao Ling的计算结果更为精确，而且计算速度提高了两倍。三面角反射器的计算结果与实验结果基本吻合。最后，计算了某型航母甲板上复杂目标组合体目标的RCS，并与近似法和像素法的计算结果进行了比较分析。     

改进的BP神经网络技术在平面叶栅气动性能实验中的应用

将多维实验方法应用于平面叶栅正反向流动实验中,避免了单参数实验方法中的缺陷,大大提高了实验数据的可靠性。同时采用改进的BP神经网络技术,对气动性能实验数据进行分析。实验发现：低雷诺数下,翼型的流动状态很复杂,附着涡在确定翼型边界层行为和失速特性中起着重要作用。在反向流动中,翼型的吸力面常伴随有旋涡的流动,类似于薄翼流动,翼型在较小的迎角下就会发生薄翼失速。     

求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

风力机叶型增升技术

介绍了利用栅片改善风力机叶型大迎角下气动性能的研究结果。通过对风力机专用翼型的数值模拟,研究了栅片对翼型流动分离的控制效果,并在数值模拟结果的基础上对栅片进行基因算法优化。优化过程采用多岛基因算法,以N-S方程为控制方程,以升力最佳为目标,对栅片进行多参数优化。结果表明:栅片可以有效控制翼型的失速特性,抑制翼型大迎角下的流动分离,推迟失速攻角和增加升力;基因优化算法能更大地提升栅片的控制效果。     

一种基于多维空间超球体的快速聚类算法

提出了一种基于多维空间超球体的快速聚类算法。这种算法结合密度聚类和层次聚类两种思想。首先利用密度聚类方法将小范围内的数据对象聚合成超球体,然后再按照层次聚类中的凝聚思想,根据超球体之间的位置关系产生最终聚类。实验表明,该算法对于数值型数据集不仅在效率、噪声敏感性等方面均有较好的表现,同时还可以通过诸如“双环测试”等带有刁难性的特殊测试集。以往,常常简单的以距离来刻画的数据间“相似性”,而所提出的快速聚类算法则改由超球体之间连接的紧密程度来描述这种性质。实验表明,这种修改使得算法的性能得到了很好的改善。     

一种改进的微粒群优化算法

标准微粒群优化(PSO)算法是一种群体智能算法,它容易陷入局部极值点,进化后期收敛速度慢且精度较差,而且参数的选择对算法的优劣影响很大。针对这些缺点,首先提出了一种在位置进化方程中引进动态参数的方法,改进了标准微粒群算法收敛速度;然后通过在速度、位置进化方程中同时引进动态参数来提高算法收敛速度和收敛率。经J．D．Schaffer函数和LevyNo．5函数对改进算法的测试表明,相比于标准微粒群算法,该方法的收敛速度和平均收敛率均有大幅度提高。