基于聚类的Web用户访问模式的算法研究

用户对Web站点的访问代表了用户对Web站点上页面的访问兴趣,这种兴趣程度可以通过用户对Web站点上页面的浏览顺序及页面上的浏览时间表现出来.通过对Web用户访问路径的分析,提出一种基于浏览路径及浏览时间的相似度的度量方法.然后,把粗糙度的概念引入Leader聚类算法中,提出粗糙Leader聚类算法.最后使用标准数据集进行了试验,证明基于此种相似度计算方法,应用粗糙Leader聚类算法Web用户的有效性.

基于聚类分析的武器目标分配问题求解

利用伪并行遗传算法与K-均值聚类算法结合解决武器目标分配问题,将目标威胁值的分配问题转化为目标的分类问题。在采用聚类分类算法的基础上,使用伪并行遗传算法对分类结果进行优化,克服了K-均值聚类算法分类局限性,提高了全局搜索能力,达到了局部收敛速度与全局收敛性能的统一。在已知目标威胁值的情况下,利用遗传算法完整解决了WTA问题。通过仿真程序实现,验证了算法的可行性,由此为作战仿真CGF技术中的武器目标分配问题的解决提供了方法。

改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题

针对最小化最大完工时间目标的柔性作业车间调度问题,提出了一种改进的遗传算法。在染色体编码方式上,与众多相关研究中所采用两级编码的方式不同,仅采用了基于操作的编码,极大简化了遗传操作。提出一种以最早完成时刻为规则的解码算法解决机器指派决策问题,并充分利用机器空闲时间。将算法应用在BRData基准算例上进行仿真验证。通过与其它文献中的实验结果进行对比,验证了所提改进遗传算法的正确性、可行性和有效性,且具有较高的求解效率。

拓展A*算法的机器人室内三维地图路径规划

为解决室内三维地图场景中移动机器人的路径规划与避障问题,将机器人实际体积纳入考虑范畴。定义机器人为正方体包围盒,讨论了机器人体积与周围障碍物的关系,提出了安全区域的概念,并对A*路径规划算法进行拓展。为解决三维点云节点数量大难以进行处理的问题,将数据格式转换成了八叉树结构,并在八叉树上创建了最优路径搜索方案,以提升数据处理效果。通过室内三维地图场景中移动机器人的最优路径搜索,实验结果表明上述方法能够在三维场景里有效解决机器人的路径规划与避障问题。