基于滚动窗口策略下场桥实时调度研究

在实施场桥调度方案时,总会出现各种不确定干扰因素使得原先的方案不能正常实行。对此,提出一种在滚动窗口策略下处理不确定干扰因素的场桥调度方案,即当出现干扰时,触发窗口再调度机制,以减少干扰的影响。并且建立以任务完成最小延迟量的混合整数规划模型,用改进的遗传算法求解。考虑到滚动窗口策略方法受到几个参数的影响,还对滚动策略的滚动窗口大小进行研究,通过算例分析得出较合适的参数搭配,使得场桥作业效率提高,达到任务完成最大延迟量最小化的目标。

基于滚动窗口的多目标动态调度优化研究

提出一种基于滚动窗口的多目标遗传算法调度优化策略,该策略采用基于周期和事件驱动的混合再调度机制将调度过程分成连续静态调度区间,在每个区间内用基于Pareto概念的多目标进化算法对窗口工件进行调度优化。根据动态调度问题的特性,设计了有效的解码和遗传操作,并以常用的动态调度性能指标(交货期、最大流经时间、最大完工时间以及初始调度的偏离程度)为多目标遗传算法为优化指标。此外,为了降低计算的复杂性和维持生产的稳定性,提出一种人机协同动态调度机制。基于上述策略开发出多目标动态调度原型系统,通过对动态实例进行测试,验证了该策略的有效性和可行性。

未知环境下智能汽车轨迹规划滚动窗口优化

为解决多约束条件下智能汽车在未知环境中生成全局最优轨迹的问题,引入滚动窗口优化策略,在研究车辆动力学模型特性的基础上,提出了一种能够同时满足行驶安全和全局最优的动态轨迹规划方法。为保证车辆在行驶过程中轨迹连续平稳,采用六次多项式生成曲率连续的轨迹,并将轨迹规划问题转化为求解单个多项式系数的过程。考虑车辆自身约束以及环境约束对轨迹生成速度的影响,对规划窗口中的障碍物按照度量函数进行分类,并根据最优指标决策出当前规划窗口下的局部最优轨迹和车速。利用Simulink-CarSim搭建了环境模型以及轨迹规划模型,最后通过仿真试验验证了该方法的有效性。

基于LSPI和滚动窗口的移动机器人反应式导航方法

结合最小二乘策略迭代(Least-squares policy iteration,LSPI)的算法特性和基于滚动窗口的实时重规划,提出一种新的基于LSPI和滚动窗口的反应式导航学习控制方法。仿真和实验结果表明:该方法对移动机器人在未知环境中的运动控制有效,并且对未知环境具有自适应性。

利用机器人行为动力学与滚动窗口路径规划

针对存在静态障碍物的未知环境下移动机器人路径规划问题,提出运用行为动力学与滚动窗口相结合进行路径规划的方法。首先根据所获得的窗口(局部环境)信息,采用启发式函数进行局部子目标优化选择;然后将路径规划问题即导航行为分解为趋于目标行为和避障行为,并对这两种行为分别建立了行为状态和行为模式动力学模型;在此基础上,以窗口为单位,利用导航行为动力学模型进行在线自主路径规划;将一系列窗口中的规划轨迹按照连续性条件首尾相接,最终完成了一条全局规划任务。该方法原理简单,计算量小,规划路径光滑,具有较强的实际应用价值。通过计算机实例仿真验证了该方法的有效性和适应性。

基于滚动窗口方法的风力机动态机会维修优化

以由多个部件组成的风力机为对象,针对此类系统存在的维护困难、停机损失大等特点,研究多部件系统动态机会维修优化问题。采用役龄回退因子描述部件不完全维修效果,在定义故障率函数的基础上建立单部件不完全维修平均成本模型;考虑预防性维修、最小维修和停机损失等维修成本,根据部件维修活动之间的经济相关性,以节省的总机会维修成本最大为目标,研究预防性维修活动安排,构建有限时间内多部件系统机会维修决策模型;考虑到风力机运行环境的严酷性和动态性,采用滚动窗口方法完成维修活动的动态调度,以随机停机事件作为风力机成组维修的机会,并动态更新原有的维修计划。以某风力机齿轮箱、转子、发电机和轴承等四个关键部件的维修决策为例,完成案例研究。研究结果表明,该模型能够实时更新风力机系统维修计划,实现维修活动的动态优化,有效地降低维修成本。

经济政策不确定性和股票收益的联动性——基于子样本滚动窗口估计法的研究

全样本格兰杰因果关系检验显示,经济政策不确定性与股票收益之间并不存在因果关系;然而考虑到结构变动的影响,采用协整检验和滚动窗口相关系数分析方法对这两者关系进行重新审视后,发现经济政策不确定性与股票收益存在长期均衡关系,而且相关性呈上升趋势。

社会融资规模与货币供应量:货币政策中介目标有效性分析——基于拔靴滚动窗口因果关系检验

基于2002-2018年的季度数据,运用拔靴滚动窗口因果关系方法,实证检验社会融资规模与货币供应量(M2)在不同经济时期作为货币政策目标的有效性。研究结果显示:在经济运行平稳时期,货币供应总量在未来的很长一段时间内,仍然是我国货币政策中介目标的主流标准,而社会融资规模在经济下行周期中具有较高的有效性,可以与货币供应总量相互补充,相辅相成,形成以货币供应总量为主、社会融资规模为补充的货币政策中介目标体系。社会融资规模不仅可以在经济平稳运行时期作为货币供应总量的参考因素,也可以在经济处于下行时期作为促进我国实体经济复苏和经济高质量发展的一项重要指标。因此,应依然坚持以广义货币供应量为主的货币政策中介目标;建立包括社会融资规模的货币政策中介目标体系;优化金融生态环境,切实加大和提高金融支持与服务实体经济的力度和效率;以社会融资规模为基础循序渐进推动利率市场化进程。

一种基于模糊逻辑的滚动窗口路径规划方法

在原有滚动窗口路径规划方法基础上,结合移动机器人与障碍物之间的距离、动态障碍物运动速度、移动机器人与障碍物和目标点的位置关系,提出基于模糊逻辑的滚动窗口路径规划方法。通过对算法的仿真,证明该算法的有效性。

人民币名义有效汇率波动与房地产价格的联动关系研究——基于拔靴滚动窗口因果关系检验

基于拔靴滚动窗口因果关系检验方法,对人民币名义有效汇率与房地产价格的互动关系进行的实证检验结果表明,二者具有明显时变特性。人民币名义有效汇率波动对房价既有正向影响也有负向影响;房地产价格对人民币名义有效汇率的影响不显著,在某些区间存在负向影响。这主要受到国际短期资本流动、货币流动性以及国内外投资者预期等因素影响。基于此,中国应加强对国际短期资本流动的监管,继续实行稳健的货币政策,并稳定房地产价格。

基于滚动窗口的多机器人协调规划算法与仿真

该文利用滚动规划策略 ,研究了多机器人系统的协调规划问题。文中提出的基于滚动窗口的多移动机器人协调规划方法充分利用各机器人实时测得的局部环境信息 ,以滚动方式进行在线规划 ,不仅大大减小了在线运算量 ,而且使系统具有很强鲁棒性。大量仿真结果都表明了该方法对多机器人系统协调规划的有效性。

上证综合指数波动情况研究——基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新地给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并首次给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究显示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。

上证综合指数波动情况研究——基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新的给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究揭示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。

基于滚动窗口马尔科夫链预测模型的股票指数波动情况研究

文章运用基于滚动窗口的马尔科夫链预测模型,对上证综指的变动进行研究,创新地给出概率转移矩阵、极限概率以及预测准确率的时变特征,并首次给出马尔科夫链预测模型的最优窗口长度和状态定义阀值。研究揭示,大盘波动幅度与大盘的极限概率有着密切的关系;股指期货推出后大盘平盘概率占据主导地位,平稳性显著提高,马尔科夫链预测模型的预测准确率也有了较大提高。

基于VB的WindowsXP滚动窗口的设计

该文通过VB编程,设计一个WindowsXP的滚动窗口。

基于正态密度函数的滚动窗口路径规划方法

路径规划是移动机器人智能化的标志。在原有滚动窗口路径规划方法基础上,提出基于正态密度函数的滚动窗口路径规划方法。通过实时检测滚动窗口内的环境信息,结合移动机器人与障碍物之间的距离关系,利用正态密度函数改变机器人偏转角度,实现避障。通过对方法的仿真,表明了所提方法的有效性。

基于滚动窗口算法的机器人路径规划应用研究

研究了未知环境下,特别是动态环境下,移动机器人基于滚动窗口的路径规划避障策略。着重分析了如何利用探测的有限信息进行场景分析和场景预测的过程,阐述了如何在保证安全性的前提下机器人利用启发信息进行局部最优规划,结合窗口滚动和反馈机制实现机器人的全局规划。该算法以机器人为中心,具有很强的可操作性和实际应用价值。仿真结果证明了本算法的实时性和有效性。

引导滚动窗口方法对金融变量全样本时变关系的修正研究

在检验金融变量之间的联动性时,通常较多地先利用全样本引导格兰杰因果检验,然而,金融变量结构不稳定和参数不恒定的问题突出,即金融变量之间往往并不是全样本的序列相关。基于此,通过引导滚动窗口方法来解决一定时期内金融变量的部分阶段联动性。通过此种研究方法,结合当前供给侧改革中去金融杠杆的背景,以影子银行与股票市场的样本数据建模,通过图形观察出了二者间的阶段联动性。结果表明:从1996至2015年间,影子银行对中国股票市场存在阶段时变特性。

基于滚动窗口的足球机器人传球路径搜索

为了解决足球机器人传球路径的搜索问题,提出了与比赛双方队员控制区域有关的机动圆的概念,并用遗传算法来进行搜索空间较大情况下的传球点的搜索,从而完成了单步传球路径的优化,利用滚动窗口法解决了在实时动态环境下且环境信息无法预测时,足球机器人全程传球路径的搜索.仿真实验和比赛结果证明了该方法的有效性.

一种基于滚动窗口的移动机器人局部路径规划方法

区别于传统的栅格法,提出了基于滚动窗口的移动机器人局部感知环境下的局部栅格法进行局部路径规划。这种方法使得机器人能够进行局部路径规划,随着窗口的滚动进而达到全局的路径规划,避免了传统的栅格法环境分辨率低、信息存储量大的缺点,具有一定的研究和应用价值。该方法不仅适用于静态障碍物,也适用于动态障碍物,最后用Bezier曲线优化路径。仿真验证了算法的有效性。