带障碍物惩罚因子的多机器人路径规划

轻载环境中,复杂障碍物区域将引起机器人之间局部冲突加剧,进而导致路径求解效率下降,针对该问题,提出轻载环境下带障碍物惩罚因子的多机器人路径规划方法。在基于冲突搜索(conflict-based search,CBS)算法框架的下层单机规划过程中,通过对即将拓展机器人位置的周围障碍物分布类型进行判断,赋予与之对应的障碍物惩罚因子;对路径规划过程中的惩罚因子进行累加,作为单机规划的启发值对路径进行选取;结合CBS算法框架的上层冲突消解策略进行多机器人的路径规划与冲突协调。测试结果表明,在10%障碍物分布的轻载环境中,所提算法的求解时间约为CBS算法的81.38%~83.67%,二叉约束树(constraint tree,CT)拓展量为CBS算法的60.14%~71.66%。在Gazebo中仿真表明,所提方法可减小通过复杂障碍物区域的次数。

融合词法句法信息的方面级情感分析模型

为解决现有方面级情感分析方法缺乏句法约束和词义信息的问题,将句法依存树和知识图谱融合起来对句子编码,提出一种词法句法相结合的图神经网络模型。利用图神经网络分别提取句法依存树中的句法信息和知识图谱中的词法信息,经过位置编码模块和掩码加权模块捕捉重要性更高的单词;将两种特征进行结合获得融合句法词法信息的文本表示,进行情感分类。在3个公开数据集上的实验结果验证了该模型的有效性。

基于稀疏和稠密图像匹配与对极约束的树高提取改进算法

树高是监测森林状况的重要参数,摄影测量法具有低成本、灵活的特性,是树高采集的重要方法之一.作为一种被动遥感方式,传统的摄影测量方法往往需要数量较多,重叠率较高的图像数据,这与传统图像特征的稀疏性有关.为了提高图像数量受限条件下的树高提取精度,提出将稀疏特征匹配和稠密像素匹配相结合,并使用对极约束过滤外点的方法,得到稠密且精度较高的匹配结果,并通过三维重建算法得到森林场景点云.该方法在少量图像的情况下就可以较为完整地重建森林场景并提取树高,将提取的树高与机载激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)点云的结果进行对比,相关系数为0.91,最大误差为1.64 m.该算法只需要少量的重叠图像,这表明了该算法在处理高分辨率卫星图像方面具有一定潜力.

数字报版面布局自动生成方法

报纸版面对新闻有一个价值排序合理且美观新颖的展示,让读者面对众多新闻,在短时间获取最具价值的讯息和浏览乐趣。然而,对于排版人员而言,手动制作美观易读的报纸版面布局需耗费大量时间成本。本文结合贝叶斯网络推断和约束规划技术,提出一种数字报版面布局自动生成方法。该方法首先基于历史版面数据驱动和专家经验对数字报版面的结构和属性建立推断模型,使得新生成的版面具有历史特定风格;然后利用推断结果建立混合整数约束规划模型计算版面布局,从而显著减少模型求解空间,提高布局质量。此外,推断模型提供多种可用候选结构为生成结果提供多样性,规划模型具有良好的对齐性能。为了训练和验证模型,本文构建并公开了一个中文版面数据集,包括详细版面新闻属性标签数据。用户研究结果表明版面布局自动生成方法的有效性。

A Dimensional Reduction Approach Based on Essential Constraints in Linear Programming

This paper presents a new dimension reduction strategy for medium and large-scale linear programming problems. The proposed method uses a subset of the original constraints and combines two algorithms: the weighted average and the cosine simplex algorithm. The first approach identifies binding constraints by using the weighted average of each constraint, whereas the second algorithm is based on the cosine similarity between the vector of the objective function and the constraints. These two approaches are complementary, and when used together, they locate the essential subset of initial constraints required for solving medium and large-scale linear programming problems. After reducing the dimension of the linear programming problem using the subset of the essential constraints, the solution method can be chosen from any suitable method for linear programming. The proposed approach was applied to a set of well-known benchmarks as well as more than 2000 random medium and large-scale linear programming problems. The results are promising, indicating that the new approach contributes to the reduction of both the size of the problems and the total number of iterations required. A tree-based classification model also confirmed the need for combining the two approaches. A detailed numerical example, the general numerical results, and the statistical analysis for the decision tree procedure are presented.

改进双向快速搜索随机树的无人艇路径规划

针对双向快速搜索随机树(bidirectional rapidly-exploring random tree, BI-RRT)算法在全局路径规划时存在搜索效率低、路径拐点较多等问题,提出一种改进BI-RRT的水面无人艇(unmanned surface vehicle, USV)全局路径规划算法。该算法采取了极度贪心的思想、高斯偏置随机点采样方法以及启发式的节点扩展策略,同时对节点扩展和搜索树连接进行角度约束,将生成的路径进行剪枝和3次B样条优化处理。结果表明,相对于改进前,改进的BI-RRT在平均时间、随机采样点和平均路径上分别减少了40.5%、65.0%和24.0%。改进后的算法时间、采样点和搜索树扩展大幅度减少,路径平滑度提高且路径更短。

基于CRS-RRT算法的无人机航迹规划

针对快速搜索随机树(RRT)算法在航迹规划过程中存在采样点扩展随机性强、航迹曲折不平滑等问题,提出了一种基于约束随机采样点的RRT(Constrained Random Sampling-based RRT,CRS-RRT)算法。该算法引入人工势场法中的引力场势能函数约束随机采样点在目标点附近采样,引导随机树朝着目标点生长,提高算法的规划速度,并结合去除冗余节点策略和Minimum Snap航迹平滑方法,在复杂三维环境中可快速生成一条安全、平滑且满足无人机动力学约束的航迹。仿真结果表明,该算法有效提高航迹规划速度并缩短航迹长度。

作战任务分配建模及求解方法研究

针对作战任务规划中的战前作战任务分配问题,构建了多约束作战任务分配模型以描述作战任务与作战单元之间的动态映射关系。提出了决策空间剪枝和约束条件判断等求解策略;阐述了决策变量编码、分配方案解码和分阶段适应值计算的方法,利用差分进化算法进行求解。实验表明:多约束分配模型及求解算法,能够有效降低决策空间规模,提高了分配方案的合理性和实用性。

基于RRT的无人机动态航路规划算法

针对传统航路规划算法存在速度慢、航路可飞性差、动态调整能力不足的问题,提出一种基于改进快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)的无人机动态航路规划算法。首先,引入RRT方法进行全局航路规划,同时为加快算法收敛,在随机树待扩展节点的选取上引入目标启发信息,并在新节点生成和添加过程中融入无人机动力学约束,确保生成的航路具有现实可飞性;其次,为了应对突发威胁情况,提出一种动态扩展随机树的方法来对原有随机树进行剪枝和重构,进而快速避开威胁,生成一条安全航路。实验结果表明,相较于传统RRT算法,改进算法的规划速度提升约20%,节点扩展数减少32%,且规划所得航路符合无人机基本动力学约束条件;当面对突发威胁时,其可以快速进行航路动态调整,实现航路重规划。

基于方向引导的智能车VFH+路径规划算法研究

针对矢量场直方图(VFH+)算法在路径规划过程中容易陷入环境死区,生成的路径不能满足车辆运动学限制的问题,提出方向引导的VFH+路径规划算法。首先在双向快速随机树(Bi-RRT)节点扩展中引入车辆的运动学约束,在去除路径冗余节点的基础上,使用三次B样条曲线得到平滑引导路径。其次,在VFH+算法中引入车辆的最大转角约束与引导路径的离散点方向,来限制VFH+的候选方向范围,并修改代价函数获取合适的前进方向。最后,在MATLAB软件上进行算法的仿真对比以及基于ROS平台的实验验证。结果表明,改进后的VFH+算法能够在满足车辆运动学约束的情况下,生成一条避开环境死区的有效路径。

一个改进节点生成与连接机制的城市路网生长模型

城市路网生长模型是取得其高度非线性行为和动态进化规律,进一步提升交通管理水平实现和谐宜居家园的基础,复杂网络理论为其提供一种新方法。在采用叶脉生长模型计算各区新增节点数基础上,提出“先确定可使用土地范围,再根据距离阈值确定新增候选节点,然后基于距离成本改进竞争机制保留优胜节点”的节点生成规则;增加中介中心性约束优化连接概率函数,调整路段连接机制;选择中介中心性累计概率分布曲线斜率为路网形态结构评价指标,基于方向和度双重约束最小生成树和贪婪三角网建立改进的城市路网生长模型。以邯郸市为例的应用表明:本方法能克服模型建立时的土地利用和各区发展不均衡问题,模拟路网与实际形态结构一致,网络复杂性指标相对误差小于7%,路网动态演化规律和进化机理得到较好映射,为城市路网规划提供决策支持。

基于改进RRT算法的狭长空间无人车辆路径规划

针对狭长空间无人车辆路径规划系统,提出一种基于改进的快速搜索随机树(rapidly-exploring random trees,RRT)路径规划算法,以解决传统RRT算法随机性较大、路径缺乏安全性的问题.该算法通过加入自适应目标概率采样策略、动态步长策略对传统的RRT算法进行改进,同时考虑到实际情况中无人驾驶车辆的动力学约束,该算法加入车辆碰撞约束和路径转角约束,并针对转角约束会导致迭代次数激增的问题提出了一种限制区域内随机转向的策略,最终得到一条安全性较高的路径.采用计算机仿真对所提算法和现有算法的性能进行对比验证.所提算法在狭长空间相较于传统人工势场引导下的RRT算法迭代次数降低了33.09%,规划时间减少了6.44%,路径长度减少了0.06%,并且在简单环境和复杂障碍物环境下规划能力均有提升.所提算法规划效率更高、迭代次数更少.

基于尺寸约束离线形成的参数化驱动方法

本文提出并实现了基于尺寸约束离线形成的参数化驱动方法，即通过对尺寸的识别理解，自动形成尺寸对图形的约束及尺寸之间的相互约束，达到尺寸约束的自动组织，从而实现参数化尺寸驱动图形．实验证明该方法具有兼容性好，通用性强，方便用户等优点．

基于基本树的网络拓扑放射性快速判断方法及配网重构

网络重构是配网运行及优化的重要功能之一,随着智能电网建设的进展,其重要性越发显现。基于随机优化技术(如粒子群方法等)的网络重构算法中,为保证重构解满足拓扑的放射性约束,往往采用图的遍历方法进行确定,当网络规模比较大时,遍历的计算量很大且繁琐。根据配网的结构特点,首先根据配网重构解所需满足放射性约束的必要条件,对配网进行化简,而得到相应的等效简化网络;然后提出基于基本树的拓扑放射性快速判断方法;进而把该快速拓扑判断方法应用于基于粒子群优化方法的配网重构中,以加快其计算速度。算例表明,所提拓扑快速判断方法相对于全网络遍历方法,在计算速度上有明显优势,且随着系统规模的增大,所提方法的优越性更明显。

基于属性树的Web服务访问控制模型

提出了基于属性树的Web服务访问控制模型,引入属性树来描述结构化属性,使用限制树来描述结构化属性的各种限制,解决了结构化属性的描述、属性的限制评估以及策略描述等问题。

一种改进的FP-Growth算法及其在业务关联中的应用

基于FP-树的FP-Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要递归地产生大量的条件FP-树,效率不高,并且不太适合应用在移动通信业务交叉销售等具有业务约束的关联规则挖掘中。因此,提出了基于项目约束的频繁模式树ICFP-树和直接在此树上进行挖掘的新算法——ICFP-Mine。理论分析和实验结果表明,ICFP-Mine算法在内存占用和时间开销等方面比FP-Growth算法更优越,在移动通信业务交叉销售领域的应用中取得了较好的效果。

周期运行图编制模型与算法研究

在周期运行的运输组织模式下,所有列车在车站到发都是周期循环发生的。将安排列车运行线的问题看作周期事件安排问题,并借助周期约束图及周期势差模型,可以建立周期运行图网络模型。模型充分考虑到列车不同情况下的停站时间、到发安全间隔等各项周期约束,并将列车的总停留时间最小作为目标函数。当约束图顶点和弧的数量众多时,模型的求解将比较困难。通过选择合适的约束图生成树,找到变量的合理取值范围,并对模型进行一些预先简化处理,可以降低模型的求解难度。最后求解一个区段不同列车开行方案的周期运行图,验证模型的可行性。

基于角色的细粒度访问控制模型的设计与实现

为有效解决目前权限管理中存在的授权复杂、不灵活等问题,提出了基于角色的细粒度访问控制模型。改进基于角色的访问控制模型,在其中引入属性约束和用户组,从访问控制的粒度出发分析并设计出基于角色的细粒度模型。新模型有效减少了角色和权限的授予数量,降低了权限管理复杂性,确保了细粒度的访问控制。通过将新模型具体运用到基于J2EE的Web系统并以用户权限树和存储过程实现,表明了新模型的可行性、灵活性和高效性。

基于参数树状约束的零部件族结构模型研究

为保证复杂机械产品具有良好的设计结构和高效的配置求解,提出了一种基于树状约束的零部件族结构模型。该模型以参数化的方法描述了产品结构中零部件族的特征属性域及装配结构域,并表达了零部件族成员及零部件族自身特征参数间的依赖约束关系。最后,以桥式起重机零部件族的约束建模为例,验证该零部件族结构模型的适用性。

WDM全光网络中Multicast的寻径与波长分配算法

在WDM全光网络中实现实时Multicast功能是计算机网络的应用要求,也是现代计算机网络的重要特征。该文提出了一种在WDM全光网络中实现实时Multicast的算法。该算法以辅助的波长图为基础,将寻径与波长分配统一进行,构造满足延迟约束的、具有较低成本的Multicast树,实现Multicast功能。