限制搜索区域的距离最短路径规划算法

提出一种时间复杂度为O(n)的限制搜索区域距离最短路径规划算法(n为路网节点数).算法设计的基础是,经典Dijkstra算法搜索时的无方向性及实际城市道路网络特有的空间分布特性.算法实现采用邻接表数据结构和限制搜索区域的搜索机制,即利用实际城市道路网络的空间分布特性,合理限制算法的搜索区域.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出了该算法的应用实例,实验结果表明,该算法能将路网中任意两点间的最短路径解算时间控制在3s以内.

一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法

提出一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法,它是根据实际道路网络的空间分布特性,动态限制搜索区域,以降低算法的搜索规模,降低算法的时间复杂度和空间复杂度,提高算法的运行效率。实验证明,对于实际城市道路网络结构相对比较规则的最短路径规划,此算法极大地提高了规划的效率。

变搜索区域多种群遗传算法

针对孤岛型多种群遗传算法存在的缺陷,提出一种变搜索区域多种群遗传算法.首先,依据各种群最优个体的分布给出搜索区域动态变化的条件和策略;其次,基于搜索区域的测度和搜索粒度给出种群规模自适应调整方法;再次,从搜索区域的测度和种群规模等角度定量分析算法的性能;最后,通过两个典型函数优化验证算法的有效性.

一种限制搜索区域的最短路径改进算法

最短路径算法效率是许多应用领域普遍关注和迫切需要解决的问题。该文在深入分析经典Dijkstra最短路径算法优化途径的基础上,从控制路网规模入手,提出了矩形限制搜索区域的最短路径算法。根据路网分布的特点,采取比值系数分段取值的方法,进一步提高了算法效率。原型系统实验显示了改进算法的高效性和可行性。

限制搜索区域的分层路径规划算法

依据城市路网独特的空间分布特性及不同道路等级特性,提出一种限制搜索区域的分层路径规划算法.与文献[2]相比,文中算法新增了对路网空间分布特性的利用,引入了限制搜索区域的搜索机制.结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出该算法的一个应用实例,通过对实验结果的分析验证了其有效性.

一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法

针对现有大区域范围路径规划算法存在的一些问题,提出一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法。该算法在进行路径规划时,一方面根据路网的多比例尺信息对路网进行分级,另一方面对搜索区域进行合理限制。测试实验表明此算法可以提高路径规划的效率。

基于并行遗传神经网络算法的限制搜索区域最优路径方法

在大规模路网的路径诱导中,研究了基于神经网络的交通信息实时预测方法,构造了具有时变性的路阻矩阵,解决了传统静态路阻存在的局限性问题;探讨了基于并行遗传算法的最优路径求解问题,给出了相应的遗传、变异算子和群体更新方式,提出了矩形限制搜索区域方法,降低了并行遗传算法的搜索范围,解决了遗传算法在大规模路网中求解最优路径时存在的实时性差、收敛速度慢等问题;仿真实验表明该方法满足大规模路网路径诱导的准确性、实时性和快速性要求。

动态限制搜索区域的带约束K则最优路径算法

为了有效解决分布式动态诱导系统中存在的拥挤漂移问题,有针对性地根据城市交通网络的空间分布特性提出了适合于导航用户使用的动态限制搜索区域的带约束K则最优路径算法。该算法基于MAPX控件编程实现,并采用VISSIM仿真软件进行了模拟和测试。实验结果表明:该算法一方面合理限制了路网的搜索规模、显著提高了路径优化算法的执行效率;另一方面又有效均衡了路网上的交通流,预防了拥挤漂移现象的发生,为个体出行者和整个交通系统带来效益。

限制搜索区域的分层路径规划新算法

依据城市路网独特的空间分布特性及不同道路等级特性,提出一种以源节点和目的节点为椭圆焦点的限制搜索区域分层路径规划算法.通过对小型网格模型统计及回归分析,建立了一个鲁棒性椭圆形搜索区域模型参数,可以满足道路交通路径规划的要求.结合路径规划算法在实时车辆诱导系统中的实际应用,给出该算法的一个应用实例,对实验结果的分析验证了其有效性.

限制搜索区域的航线设计两级规划算法

受天气和海况预报时效限制,在航船舶通常需根据最新的气象预报信息对计划航线进行动态修正,以保证安全经济航行。对此,基于海域环境模型构建矩形限制搜索区域,对潜在碍航物进行提取,以有效减小航线搜索规模。引入直线正负划分性函数对传统Z3-2算法加以改进,快速求解碍航区多边形凸壳,通过凸壳和公切线构造局部最短航线。试验结果表明:算法具有较高的搜索效率,能够满足在线规划的实时性要求;同时,该算法能够处理各种复杂海域,具有稳定性好、求解规模大的特点。

自适应搜索区域的微粒群优化算法

基于基本微粒群优化算法搜索后期,众多微粒都拥挤在历史最优位置周围进行重复性无效搜索这一现象,提出一种改进的微粒群算法——自适应搜索区域的微粒群优化算法,其主要思想为:每当搜索进行到当前设定的一个最大迭代次数时(即,微粒在全局历史最优位置周围徘徊进行无效搜索时),在原搜索区域的基础上,重新构造一个较小的搜索区域,并重新初始化微粒,继续进行搜索,最终获得最优解。对3个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明,该算法具有比基本微粒群优化算法更好的优化性能。

支持动态搜索区域的运动估计硬件结构设计与优化

提出一种支持动态搜索区域的可变块大小运动估计硬件结构,弥补固定大小搜索区域的不足,可同时降低外存带宽、计算复杂度和功耗.使用循环分布式存储结构来支持动态搜索区域的数据存取.此外,对耗时的SAD(sum of absolute differences)计算阵列进行均衡的流水线划分和加法逻辑优化.实现结果表明,相比同类设计,该设计以少量的吞吐率损失,换取面积效率和功耗效率的明显提高.

基于扩散性搜索区域的车道线检测与跟踪算法

针对现有的车道线检测与跟踪算法在复杂环境下实时性和鲁棒性较差的问题,提出了基于扩散性搜索区域的车道线检测与跟踪算法。该算法在搜索车道线的起始阶段引入了扩散性搜索区域,搜索过程中对该区域进行不同层次的划分,缩小了算法搜索范围,提高了算法检测速度及准确率;跟踪过程中将扩散性搜索区域与动态感兴趣区域相结合,使算法在最小的区域内得到足够的车道线信息,保证了算法的实时性。对实测数据进行仿真,结果表明该算法正确检测率高、实时性好、鲁棒性强。

基于自适应搜索区域的相关滤波目标跟踪

基于相关滤波的目标跟踪算法通常只利用目标的自身特征,未能充分利用目标周围的背景特征,容易将目标特征误判为背景,从而导致漂移现象的发生.提出一个自适应搜索窗口的相关滤波模型(RIACF),自动调整搜索窗口并有效地利用目标周围的背景信息,显著减少误判情况的发生.为验证算法的有效性,与传统相关滤波算法KCF,CSK及其他优秀的目标跟踪算法Staple,DSST,Struck,TLD,CT进行对比.实验表明:该模型可以显著地提高跟踪器的跟踪效果,虽然该模型引入的背景信息对算法的运行速度有所影响,但该算法仍能保证足够快的运行速度,不影响目标跟踪的实时性.

基于多级搜索区域的协同进化遗传算法

针对传统多种群协同进化算法仍然存在收敛速度慢、计算复杂性不能随进化过程有效降低等问题,提出了一种基于多级搜索区域的协同进化遗传算法,给出了一种衡量种群进化停滞的标准。通过聚类分析将搜索区域划为三个等级,对于较高等级的区域加强搜索粒度,逐步缩小搜索范围,提高了收敛速度并降低了算法复杂度。实验结果表明,该算法是求解最优化问题的一种有效方法。

限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划

为克服简单遗传算法易陷入局部最优解的缺点,减小路径搜索范围,提出了限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划方法,该方法将分层遗传算法引入无人机路径规划的优化搜索问题中,将路径节点的二维坐标作为基因进行编码,根据威胁的分布情况缩小路径规划算法的搜索范围,使子种群可以获得包含不同优良模式的新个体,为子种群提供更加平等的竞争生存机会,使优化搜索有较为明确的搜索方向。仿真结果表明:与基于分层遗传算法的路径规划方法相比,该方法提高了路径寻优算法的性能,减少了绕行路径的出现几率,缩短了最优路径的长度。

基于蚁群算法的搜索区域受限的WSN路由协议

针对无线传感器网络中节点使用寿命短和能量不均衡使用的问题,提出一种基于蚁群算法的搜索区域受限的无线传感器网络路由协议(SACACO)。该协议在选择下一跳节点时,不仅限定了节点的选择范围,而且根据节点周围的能量密度情况,设计了新的蚂蚁前向选择概率模型,均衡了全网的能量消耗。仿真结果表明,SACACO算法在路由查询成功率,网络的生存时间有了明显的提高。

搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪

海面目标跟踪任务是实现水面无人艇自主化航行、智能化作业的重要基础。相比于普通场景的目标跟踪,海面目标跟踪需要面对目标抖动剧烈及目标尺度变化大等问题。针对海面目标在图像画面中抖动剧烈的问题,本文提出了搜索区域自适应算法,该方法通过对海面场景的分割完成了海天线位置的提取,然后通过海天线运动模型自适应地确定了每帧图像中目标搜索的区域;针对跟踪过程中海面目标尺度变化较大的问题,本文通过分割搜索区域的方法实现了目标尺度变化的自适应跟踪。基于相关滤波跟踪框架并结合上述两种改进策略,在真实的海面目标图像测试序列中,本文算法相比传统的相关滤波算法在跟踪精度上至少提升了26%,有效地解决了目标抖动剧烈和尺度自适应问题,提高了海面目标跟踪任务的精度。

方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法

为了解决Criminisi算法在图像修复过程中无法保证修复块的优先级顺序,从而导致修复质量不佳的问题,提出了方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法.首先,将待修复块分割为两个子块,通过子块的方差构建方差约束因子,并利用方差约束因子改进Criminisi算法中的优先权函数;然后,在二维直角坐标系中对损坏区域进行测量,根据测量结果选取损坏基准值,以构建搜索区域判定模型,确定最优匹配块的搜索范围;最后,引入SSD(Sum of Squared Differences)模型在搜索区域中选取最优匹配块,利用最优匹配块中像素点与待修复块中对应像素点的像素差值构造置信度更新模型,对置信度进行更新,实现图像的修复.实验结果表明,与其他图像修复算法相比,本文算法具有更好的图像修复视觉质量.

低轨预警卫星引导下的相控阵雷达搜索区域研究

在弹道导弹防御过程中,相控阵雷达在预警卫星的引导下能否快速捕获并跟踪目标是开展拦截的关键。该文针对低轨预警卫星引导精密跟踪雷达搜索探测弹道导弹的搜索区域确定问题开展研究。以美国STSS低轨预警卫星为研究对象,首先分析了双星联合观测时的探测精度,提出以定位误差克拉美罗界作为跟踪卫星的定位精度,进而研究了测量误差在不同坐标系下的表达式及传递形式。最后,结合相控阵雷达搜索方式,提出并确定了相控阵雷达在指向坐标系下的搜索范围。仿真结果表明,采用该文的分析方法将有助于减小相控阵雷达搜索范围,提高雷达搜索针对性。