使用基于动态程序规划的时间延迟法分析直线磁化等离子体漂移波湍流角向传播速度和带状流结构

对等离子体湍流速度场的有效探测,有助于更加深入了解磁约束等离子体湍流以及实现对某些理论预言现象和结构(如带状流)的充分辨识.本文将基于动态程序规划的时间延迟估算技术成功应用于直线磁化等离子体装置中热阴极放电条件下的漂移波湍流角向速度涨落的实验分析,并且其结果清晰再现了漂移波湍流中通过非线性能量耦合自发产生的带状流结构.通过对采用不同频段等离子体湍流涨落通过基于动态程序规划的时间延迟估算分析所再现的带状流结构特征进行比较,进一步就该算法对载波信号中非相干噪声相对水平的抗干扰能力进行了定性评估.这些工作的成功开展,对于通过采用基于动态程序规划的时间延迟估算分析技术更为深入有效探索磁约束等离子体湍流行为特征,尤其是速度涨落场的演化提供了重要的借鉴和参考价值.

改进A*算法融合改进动态窗口法的移动机器人路径规划

针对机器人路径规划对于路径最短、搜索效率以及平滑度的性能要求,提出一种改进A*算法与改进动态窗口法(DWA)相融合的算法。针对传统A*算法在复杂场景下输出非最优路径、寻路效率低等问题,结合曼哈顿距离和对角线距离设计新的启发函数,并对其动态分配权重,实现全局路径最短,减少寻路时间。针对传统8邻域8方向搜索方式搜索效率低、耗时长等问题,提出一种基于8邻域改进的搜索策略,对当前节点实时动态分配最优的搜索方向。针对路径存在多余无用节点的问题,使用Floyd算法去除冗余节点,减少转向次数,缩短路径长度。针对传统动态窗口法规划的路径非全局最优、目标点附近存在障碍物时规划的路径长度增加或者规划失败的问题,加入全局关键节点信息和引入目标点距离评估子函数。针对关键节点距离较长导致融合算法规划的路径偏离全局最优路径的问题,提出关键点密集化策略。最后,将提出的改进A*算法、融合算法和已有的其他改进算法进行比较,仿真结果表明:改进的A*算法能够在复杂环境中生成最短全局路径,平均转向次数减少16.3%,平均寻路时间缩短55.66%;融合算法在临时障碍物环境下,平均路径长度和平均运行时间分别缩短6.1%和14.7%,在移动障碍物环境下,平均路径长度和平均运行时间分别缩短1.6%和39.8%。

一种改进时间效率的动态规划算法的设计与实现

跳格类游戏的时间复杂度是分析跳格得分的重要指标。当处理数据规模较大,根据跳格游戏的着法特征,可分解为若干个子问题,利用动态规划分别解决这些子问题,编程实验求出精确解。过去许多文献描述的跳格游戏的得分总和大都是小规模数据或规则较为简单。基于动态规划的计数方法可以用于计算棋类的时间复杂度,也能够用于寻找空间复杂度较低的跳格模型,为构建走棋类游戏的跳格模型提供依据。

基于动态蠕变性能的沥青延迟时间谱研究

为了更好地描述沥青的动态黏弹性能,通过动态剪切流变仪测定了沥青在不同频率下的动态蠕变性能,采用广义Voigt模型来拟合沥青的动态柔量曲线,根据多元非线性回归法计算出描述沥青蠕变性能的延迟时间谱,并且通过延迟时间谱将沥青的动态柔量转换为静态蠕变柔量。结果表明:延迟时间谱能很好地表征沥青的动态蠕变性能,根据延迟时间谱可以很好地转换沥青动静态黏弹函数,从而可以在更宽的频率和温度范围内研究沥青的黏弹性能。

面向网络生存时间的传感器网络融合延迟分配算法

融合延迟分配策略是影响数据融合效率的重要因素之一,而数据融合的目的是减少数据冗余,降低网络能量消耗,延长网络生存时间.提出了一种面向网络生存时间的延迟分配算法,该算法直接以网络生存时间为优化目标,根据对网络生存时间的贡献分配传输延迟;通过理论推导证明了该算法的有效性;引入动态规划方程,给出了该算法的具体实现;最后通过仿真实验给出了各参数对网络生存时间的影响关系.

基于时间栅格法和免疫算法的机器人动态路径规

本文提出了一种机器人动态路径规划方法 ,该方法首先采用时间栅格法来标识动态障碍物 ,建立机器人的环境信息 ,然后使用免疫算法实现在动态环境下机器人的全局和局部路径规划 ,达到避障和避碰的目的。文中定义了免疫算法的多因素适应度函数由碰撞系数、距离、转角和安全系数决定。实验表明所提方法可以提出的高路径规划的效率 ,满足机器人实时导航要求。

动态规划算法在基于子区间消除的随机点定位问题中的应用

针对原有基于判决方程的子区间消除算法中所存在的判决结果与决策表不相符,以及当子区间划分规模增大时运行时间呈平方次增长的问题,提出了一种全新的基于动态规划的子区间消除算法。新算法充分利用动态规划在多阶段决策问题中的卓越性能,将子区间的消除问题划分为合理性判断和新区间生成两部分,这两个部分均可以利用动态规划中子问题分割的思想来解决;证明了通过解决这些子问题可以构造得到原问题的最优解,分析了算法的时间复杂度和空间复杂度。为了检验新算法的性能,从理论和实验两种维度进行了新旧两种算法的对比,实验结果表明,该方法大大降低了算法的时间复杂度,有效克服了子区间规模增大所导致的问题,提高了算法的灵活性和运行速度。

一种用水总量控制指标的时间分配方法

为加快推进最严格水资源管理制度的实施,基于区域供需规律建立水量优化配置模型,利用动态规划法推求区域年内各月(旬)用水总量控制指标的初步分配方案,并根据每月(旬)的实测资料提出逐月(旬)调控法,滚动调整预留月(旬)的用水总量控制指标。利用该方法,按75%、95%两种设计频率分别对西宁市甘河工业区2015、2020年的用水总量控制指标进行年内分配。

绿色农产品封闭供应链动态成本分析方法研究

总结了供应链成本的类型与构成,利用动态规划法求解在一定成本标准下供应链不同环节和不同阶段的成本值,利用时间序列法对未来的作业成本进行更新预测。同时,利用计算机编程可快速地计算出不同阶段下的最优成本以及成本变动趋势,从而为绿色农产品封闭供应链动态成本分析提供了新的思路。

应用比例导引法的探测机器人机械臂路径规划

为加快机械臂路径规划速率、提升作业效率,在比例导引法的基础上,提出了探测机器人机械臂路径规划方法。通过RRT算法探索机器人的作业环境,经过滤和分配确定机械臂转动边界点信息;根据机械臂与探测目标间位置关系,计算二者在运动状态下相对距离变化率和视线角变化率,即可得到二者相对运动方程;引入比例导引法,计算探测目标的动态轨迹,在确保机械臂动态跟踪时间和路径最短的前提下,实现目标的探测。实验结果表明,所提方法具有较强的通用性,同时在路径规划和时间成本的控制上也展现出了明显的优势。

基于时间动态因果图的复杂工业过程故障预测方法

故障预测技术有力地保证了生产过程的平稳有序和人员安全.但在实际操作过程中,过程数据的定性与定量信息并存,模型较为复杂.此外,在生产过程中,利用在线收集的数据进行故障预测时存在时序延迟问题.对此,建立一种基于时间动态因果图(TDCD)的故障预测模型.在模型建立过程中,提出参数的延迟时间间隔学习算法,即移动搜索最大信息系数(MIC)算法,充分考虑了时序方面的延迟问题.在推理过程中,加入趋势分析和延时信息排序以优化推理过程,减少因延迟时间造成的故障误报率.最后,使用某浮选过程因果图网络进行算法验证,并将所提出的策略应用于湿法冶金浸出过程,与单值/多值不确定动态因果图进行对比,以表明故障预测策略的先进性和有效性.

两个带有分批费用的平行分批排序问题的算法

本文研究两个带有分批费用的平行分批排序问题.平行分批是将工件集分割成若干批在机器上成批加工,机器可同时加工在一批的多个工件,每批的加工时间等于该批中最大的加工时间.假设每分一批都产生一个固定的分批费用,本文目标是将工件分成若干批且排出各批的加工顺序,使目标值最优.这里假定工件和批处理机都在零时刻到达,一旦开始加工就不允许中断.本文利用动态规划方法分别给出下面两个问题的多项式时间算法:一是最小化总加权完工时间与分批费用之和;二是最小化最大延迟与分批费用之和.

物流基础设施网络节点的动态选址研究

物流基础设施网络节点的选址决策是一个长期决策,而随着时间的推移,需求和成本模式会随之变化,那么原来的选址决策就可能不是最优的,这时就需要确定一个随时间变化的选址方案,这个过程就是物流基础设施网络节点的动态选址。本文采用时间序列平滑预测法对需求进行预测,并据此用静态选址模型(重心法)得出结论,再运用动态规划技术,找出一个物流基础设施网络节点动态最优选址—再选址方案,使得计划期内的累积总利润现值最大化,并引入预测准确性因子来提高预测的准确性。

0-1背包问题的算法决策分析

0-1背包问题是算法中的经典问题,现实中应用广泛,它是属于NP难问题。该文就0-1背包问题的三种策略:动态规划、贪心算法、回溯和分支限界策略进行了分析。主要从三种策略的基本思想、求解方法包括主要关键代码和算法时间复杂度几个方面进行阐述,从而分析了当遇到具体问题,如何决策使用哪种策略解决问题。

背包问题的算法设计与分析研究

背包问题是算法设计分析中的经典问题，本文采用贪婪法、动态规划法及递归法三种方法分别对背包问题、0-1背包问题及简单0-1背包问题进行算法设计和时间复杂度分析，给出具体算法设计和实现过程，并以具体实例详细描述不同方法求解问题解时算法基本思想，总结三种方法实现的优缺点并得出结论。

有时间窗的危险品道路运输路径选择研究

为了选择一条合理的路径,确保危险品安全经济地运输到目的地,本文在分析时间对运输风险和运输成本影响的基础上,建立了基于风险最小和成本最少的有时间窗限制的双目标运输路径选择模型,并针对建立的模型采用动态规划和标号法进行求解.最后应用算例验证了该模型的正确性和可行性.

最大子段和问题的算法分析与比较

随着经济的发展、社会的进步和科学研究的深入,要求用计算机解决的问题越来越复杂,规模越来越大。对求解这类问题的算法进行分析具有特别重要的意义,下面通过分别使用分治法和动态规划法来求解最大子段和问题,并分析算法的优劣。

计算机圈定露天煤矿境界方法评述

国内用计算机圈定露天煤矿境界一般采用的方法有以下几种类型。第一类:模似手工露天煤矿境界圈定方法。它包括:1、剖面法;2、楔型法;3、投影法等。第二类:模似露天开采程序的露天煤矿境界圈定方法——移动圆锥法。

求解0-1背包问题的多种算法策略的分析

0-1背包问题是一个经典的组合优化问题,常常被应用于资源分配、物流管理等领域,并且在计算机科学和数学中具有重要的理论价值。解决0-1背包问题有多种策略,常见的策略为动态规划法、回溯法和分支限界法,为了确定对该问题求解的最有效方法,研究三种算法求解的性能表现是十分必要的。通过探讨求解0-1背包问题的三种不同算法,并给出该问题的动态规划法、回溯法和分支限界法的求解思路和算法设计,然后通过实验对比和分析三者的运行时间效率。实验表明,三种算法各具优缺点,要根据问题特点和需求来灵活选择算法。

精确动态规划算法求解绿色单机调度问题

针对一类生产实际中广泛存在的绿色单机调度问题,即带释放时间的低碳单机调度问题,提出一种精确动态规划算法(exact dynamic programming algorithm,EDPA)进行求解,优化的主要和次要目标分别为最小化最大延迟时间和总碳排放量.首先,建立问题的排序模型,该模型可用三元法表示为1|agr(rj,dj)|TCE/Tmax,属于NPhard问题;其次,通过分析排序模型的性质,提出基于工件排序和机器状态选择的交货期最早优先规则(earliest due date,EDD),可确保得到问题最优解;再次,根据所提出规则构建状态递推方程,进而基于该方程设计可对问题解空间执行状态树搜索的EDPA,该算法为具有伪多项式时间的精确算法,可以获取问题的最优解;最后,通过在测试问题和企业实例上的仿真实验,验证所提出算法不仅可以最小化最大延迟时间,而且还能有效地减少总碳排放量.