基于Laguerre图的自优化A-Star无人机航路规划算法

为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进A-Star算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。

N皇后问题Las Vegas优化算法的实现

介绍了n皇后问题常用的回溯解决策略,分析了概率算法中拉斯维加斯(LasVegas)算法的特点及其在n皇后问题中的应用,并给出了两者结合解决n皇后问题的算法策略和效率分析.

改进关联规则算法LA在教务管理系统的研究

针对关联规则经典算法Apriori及众多改进算法进行分析后,提出一种基于逻辑数组的新改进算法LA。该算法通过将数据库存入逻辑数组,并及时删除无效关联,通过实验得出改进的LA算法可以有效减少原算法对数据库的扫描次数,通过对基于位向量改进算法和无向图改进算法进行事物平均项数和不同最小支持度进行运行时间的比较分析,结果均能反映出在最小支持度的情况和对于事务平均项数逐渐稠密的情况,LA算法都相对其他两种算法有较好的表现,有效提高算法的效率。将该算法应用于高校教务管理系统,进行教学效果与教师相关信息的关联规则分析,为学校的管理决策提供参考依据。

基于KDDA和SFLA-LSSVR算法的WLAN室内定位算法

针对接收信号强度(received signal strength,RSS)的时变性降低WLAN室内定位精度的问题,提出了一种基于核直接判别分析(kernel direct discriminant analysis,KDDA)和混洗蛙跳最小二乘支持向量回归机(SFLA-LSSVR)的定位算法,该算法通过核函数策略将采集的各接入点(access point,AP)的RSS信号映射到非线性领域,有效提取了非线性定位特征,重组定位信息,去除冗余定位特征和噪声;然后采用LSSVR算法构建指纹点定位特征数据与物理位置的映射关系模型,采用SFLA算法优化该关系模型的参数,并用该关系模型对测试点的位置进行回归预测.实验结果表明:提出算法在相同的采样次数下的定位精度明显优于WKNN,ANN,LSSVR算法,并且在相同的定位精度下,采样次数较大减少,是一种性能良好的WLAN室内定位算法.

改进关联规则算法LA在高校教务管理系统的应用

对关联规则经典算法Apriori及改进算法进行分析后,提出一种基于逻辑数组的新改进算法LA。该算法通过将数据库存入逻辑数组,并及时删除无效关联,有效减少原算法对数据库的扫描次数,提高算法的效率。将该算法应用于高校教务管理系统,进行教学效果与教师相关信息的关联规则分析,为学校的管理决策提供参考依据。

基于Landsat的香格里拉市高山松地上生物量动态研究

采用不同时期的Landsat5 TM卫星遥感影像数据和1987—2007年5期云南省香格里拉市森林资源连续清查样地调查数据,通过数据筛选,应用随机森林算法(RF)、梯度提升回归树算法(GBRT)等相关性分析模型,估测1987—2007年间云南省香格里拉市高山松地上生物量动态变化规律。结果表明,GBRT算法的估测模型效果最好,决定系数R^(2)为0.99,预估精度P为70.07%;RF算法次之,决定系数R^(2)为0.89,预估精度P为66.10%。1987—2007年的20年间,香格里拉高山松地上生物量总量经历了先减又增的过程,1987、1992、1997、2002、2007年地上生物量分别为1023.29、1022.38、1011.73、1018.02、1019.33万t。但截至2007年,高山松地上生物量仍然未恢复到1987年水平。结合20年的林业发展过程,对高山松地上生物量动态变化原因进行简要分析,对后续研究提出了建议。

低频LA-ICPMS分析技术应用性研究

极薄(<10μm)或易剥蚀样品的分析可通过低频(≤2 Hz)LA-ICPMS实验来获得足够长度的有效数据,从而克服高频激光实验对此类样品采集有效数据不足的缺点。由于低频LA-ICPMS分析实验信号强度低,数据离散度较大,因此很少被应用。本文分析了激光剥蚀过程中气溶胶的管道传输状态,设计了一套叠加积分匀化处理算法。虽然低频激光获得的灵敏度有待提高,但该方法仍可以极大地降低低频分析数据的离散度,提高分析精度。

基于Landsat时间序列的香格里拉市土地覆盖变化检测

基于Google Earth Engine平台,使用Landsat Level遥感影像,利用归一化燃烧指数作为LandTrendr时间分割算法的光谱数值,对香格里拉市进行土地覆盖变化检测。结果表明:1986—2016年,林地、未利用地、永久性冰川雪地面积持续减少,草地、水体和建设用地面积持续增加;林地为香格里拉最主要的土地覆盖类型,总占比超过80%。香格里拉土地覆盖的变化动态度总体较低,土地覆盖变化过程较为平缓;大部分林地未发生变化,在31 a内以中度干扰和轻微恢复为主。但香格里拉林地总面积多年来持续减少,按干扰和恢复的持续时间来看,1986—2016年林地发生变化的主要类型为持续1~5 a的干扰和持续21~31 a的恢复。自然灾害与人为采伐的消耗速度远大于林分的自然增长速度,如果不健全林地保护的措施,林地资源将日益稀少。

一种含分布式电源的配电网网损分配算法

分布式电源(DG)的规模化接入已成为我国区域配电网发展的必然趋势和核心特征,输电网损耗分配方法难以直接应用于配电网。提出一种LA算法。该算法首先分别计算负荷和分布式电源对电力网络线路注入有功和无功功率,然后基于计算结果对配电网中负荷和分布式电源的损耗进行优化分配。具体来讲,在该算法中,需对不考虑分布式电源时,各个负荷产生的有功和无功线路损耗以及不考虑负荷线损时,各分布式电源上产生的有功和无功线路损耗分别进行计算,并基于归一化因子进行叠加,得出电力网络的总损耗,基于计算结果进行网损分配。最后将该算法与Z-bus算法、BCDM算法、PR算法的计算结果进行对比,验证了该算法的正确性和有效性。

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·

基于免疫粒子群算法的电力系统无功优化

为提高粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的收敛性能,将免疫算法(immunity algorithms,IA)的免疫信息处理机制引入到标准粒子群算法,形成一种新的优化算法,即免疫粒子群算法。该算法将免疫算法的免疫记忆和自我调节机制引入PSO,并采用基于粒子浓度机制的多样性保持策略;同时,用免疫算法的"接种疫苗"和"免疫选择"来指导搜索过程。改进后的算法可以很好的保持优化过程中粒子群的多样性,抑制优化过程中出现的退化现象,保证算法的收敛精度和收敛速度。IEEE30节点系统算例仿真表明,IA-PSO算法与标准PSO算法相比,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快、精度高。

GA- LVW算法在化工过程故障诊断中的应用

针对田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)化工过程中故障特征难区分、诊断方法易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)改进的拉斯维加斯包裹式(Las Vegas wrapper, LVW)特征选择方法GA-LVW。利用GA算法改进LVW算法搜索盲目性的缺点,使得特征组合能够快速有效地收敛到近似最优,进而集成机器学习的分类器对TE过程进行过程监控,发现异常状态,从而实现故障诊断。通过TE化工过程的故障诊断实验验证,将GA-LVW算法与未改进的LVW算法及未进行特征选择的分类算法进行对比,结果表明所提GA-LVW方法提高了LVW特征选择的稳定性和寻求近似最优解的迭代速度,从而提升了分类器故障诊断发现异常状态的准确率。

自适应微调扰动和声搜索算法几何约束求解研究

几何约束求解的方法关系到特征造型系统的性能,为提高几何约束求解的速度,将和声搜索算法应用于几何约束求解中。通过优先选择较小的和声库,利用最好解的评价值确定微调扰动的幅度,并将其嵌入到拉斯维加斯算法中,提高了和声搜索算法的性能。实验结果表明,改进的和声算法具有自适应性,能有效克服局部收敛问题,提高了求解速度。

定位-运输路线安排问题的两阶段启发式算法

重点研究了集成化物流中一类特殊的定位-运输路线安排问题(LRP)的解决方法.LRP问题包括设施定位和运输路线优化两方面决策,属于NP-hard难题.由于问题的复杂性,提出基于假设前提的LRP模型及其两阶段启发式求解算法.该方法分两步实现:首先,采用基于最小包络聚类分析的启发式方法确定被选择的潜在设施及由每一个选中的设施所要提供服务的客户群;其次,运用带有控制开关的遗传算法求解每一确定客户类中的优化运输路线.提出利用两阶段启发式算法求解LRP问题,此方法实现容易、运算简单,一定程度上避免了遗传算法中的"局部最优现象".仿真实验证明了该算法求解单目标LRP的有效性和准确性.

现场总线周期信号的实时调度算法

对基金会现场总线FF(foundation fieldbus)集中式介质访问控制方式中的周期信号所采用的总线调度算法进行了分析,并提出了改进算法。该算法首先对每个子节点总线占用时间进行分割,通过增加average判断环节使得微周期分配更加均匀;然后,采用最终节点自动调度环节减少了最终节点的调度次数,节省了系统开销,并利用改进算法制定了调度表,提出了调度表验证公式,搭建了实验平台模拟总线调度;最后,通过实际案例对比分析了原算法与改进算法的使用特点。结果表明:改进算法生成的调度表具有更大的调度范围和更高的时间利用率。

拉斯维加斯方法解n后问题的研究

拉斯维加斯算法是解n后问题的有效方法之一,但此算法的效率还有待提高.本文首先简单介绍了拉斯维加斯算法解n后问题的算法效率,进而提出了拉斯维加斯算法解n后问题的改进算法,并对改进算法进行验证,结果表明该算法能够达到比较好的算法效率.

分班问题的拉斯维加斯算法实现

介绍了蒙特卡罗和拉斯维加斯两种随机算法的概念、特征,比较了两种算法在求解时的区别.利用分班问题实例,探讨了两种算法的解决方法,并重点介绍了拉斯维加斯算法的实现方案.

序列模式算法研究——类Apriori方法

基于关联规则的Apriori算法 ,对序列模式挖掘的规则类Apriori算法的思想对性能进行了研究 。

基于TVDI的滇西北土壤水分反演研究

以香格里拉为研究区,以2002年、2005年、2009年、2013年以及2015年的Landsat系列影像和气象数据为数据源,利用单窗算法反演地表温度。以Ts-NDVI特征空间原理为基础,应用温度植被干旱指数(TVDI)反演香格里拉的土壤水分。通过GIS空间分析法完成对香格里拉2002—2015年的土壤水分动态反演。结果表明:2002年土壤水分含量最高,2005年土壤水分含量大幅度降低,2005—2015年呈持续上升的状态。宏观上比较典型的房屋建筑区及裸地处于严重干旱的状态,典型的耕地林地处呈现出中度干旱或轻度干旱的状态,植被覆盖度高的地区则受干旱影响较小,土壤较湿润。TVDI反演结果切合研究区的下垫面性质,与土地覆被类型密切相关。

基于“天河一号”的并行电磁计算求解器

阐述了基于"天河一号"超级计算机的并行电磁计算求解器。该求解器采用并行有限差分算法,并行有限差分算法是求解电大目标的有力工具,它具有天然并行的优点,能够充分利用集群的计算资源。"天河一号"是世界上最快的计算机之一,它提供了强大的计算资源,充分利用其丰富计算资源的电磁求解器在工程上有着迫切的需求。基于"天河一号"建立的电磁计算求解器,能够用以求解复杂、电大目标的电磁计算问题。在测试中利用7200个进程花费少于48小时解决的电磁问题在普通PC机上要花费几年甚至十几年的时间。通过定标体和复杂电大目标的案例测试,求解器的准确性、计算规模和并行效率都得到了验证。