提高链式Lin-Kernighan算法性能的策略

Lin-Kernighan算法作为一种高效的组合优化问题优化算法,普遍应用于各种求解组合优化难题的算法中,尤其是旅行商问题的求解。通过对该类问题的可化简性论述,分析并建立了该类问题初始边集的概率化简模型,经实验分析方式确定了模型中的先验性概率值,并建立旅行商化简初始边集的随机算法。将该算法建立的边集作为链式Lin-Kernighan算法的参照优化边集,大幅度提高了链式Lin-Kernighan算法的求解性能,在与多种智能算法结合中取得了较好的收敛效果。

LIN总线数据打包算法

针对LIN总线的特点,分析了数据打包算法对LIN总线带宽利用率性能的影响,提出了一种LIN总线带宽利用率最优的算法——完全搜索树算法。研究结果表明,该算法能够实现LIN总线带宽利用率的最优解,并能进一步降低LIN总线的总线负载率。

Brandt-Lin神经网络算法改进及应用于直流拖动

随着电力电子技术,微电子技术和新型电机控制理论的快速发展,无刷直流电动机(BLDCM)得以迅速推广。BLDCM不仅保持了直流电动机的动静态调速性能,而且避免了有刷结构带来的固有缺陷,具有体积小、效率高、控制简单等优点。无刷直流调速系统快速性、稳定性和鲁棒性的好坏成为决定电机性能的重要指标。介绍一种将神经网络控制方法应用于一个要求更快更精确的BLDCM控制系统以提高动态响应和鲁棒性。神经网络自适应控制算法的使用,使得参数整定无需繁琐的手动过程,能够根据系统工况变化自动辨识被控参数、自动整定控制器参数,便于显著提高控制精度,减少调节时间,使控制过程具有较高的控制品质。神经网络自适应控制算法采用Brandt-Lin算法,并且对激活函数、学习速率做了一些改进,提高了控制速度及精度。在此算法中还加入了一个非线性函数提高了此神经网络的在高阶系统中的适应性。

应用LK算法求解旅行商问题的混合蚂蚁算法

目前求解TSP问题效果最好的混合算法是最大最小蚂蚁算法和局部搜索算法,文章通过对几种局部搜索的灵活运用,并结合改进的接受准则接受局部优化解,提出了一种高效的混合蚂蚁算法。算法前期使用3-opt这种简单高效的局部搜索的解初始化信息素矩阵,加快收敛速度,后期采用改进的Lin-Kernighan算法生成局部优化解然后依Metropolis接受准则概率接受,有效地避免陷入局部最优,理论分析和TSPLIB中部分实例仿真结果表明,此算法能比其他改进蚁群算法具有更多优越性。

基于隶属云模型蚁群算法与LK搜索的TSP求解

提出一种求解TSP的算法,采用"问题无关的进化算法与问题相关的局部搜索相结合"的策略。采用基于云模型的蚁群算法来产生足够好的解;改进传统的LK算法,新加入5种搜索删除集与添加集元素的准则,以此细化搜索。将该算法用于求解TSPLIB中不同类型、城市数从48到33810内变化的TSP,比较该学派与其他学派算法的偏离率与运行时间,结果均显示该算法更优,有效求解了TSPLIB中的非对称TSP、哈密尔顿圈问题。

基于指纹识别与LIN总线的汽车车门系统设计

为了提高汽车的安全性能,完善传统汽车的防盗问题,提出了一种新型的汽车门门锁控制方法,该方法将指纹识别技术结合LIN(local inerconnect network)总线网络对车门锁进行控制;其中通过主控节点微控制器ST792F150JDV1QC和从节点控制器ST2124J完成LIN网络数据通信,实现LIN网络的通信功能和对网关的控制,从而实现对车门锁系统的控制;该方法的指纹识别部分Gabor滤波器指纹识别方法,使用八通道的Gabor滤波器对预处理的指纹图像进行滤波,提取指纹图像的局部和全局指纹特征,使用欧氏距离方法对提取的指纹特征数据进行匹配;匹配结果经过LIN从节点控制器串行口接收,转化成LIN帧格式,传递至总线,主节点控制器接收分析,发送对应命令,实现门锁的开关;对系统进行实物搭建和系统测试,实验结果表明该方法能够有效的通过指纹实现对车门锁的开关控制,验证了提出方法的可行性。

三种经典复杂网络社区结构划分算法研究

社团结构是复杂网络的重要特征之一。针对复杂网络中社团划分问题,文章给出了三种经典的社团划分算法,阐述了各种算法的基本原理,并对各算法进行了适当的分析和比较,为实际应用中社团划分算法的选择提供了参考。

一种神经网络自适应控制算法及其改进

Brandt和Lin提出了一种没有反馈网络的自适应神经网络控制器。由于这种算法结构简单,很适合于用硬件来实现,具有相当的使用价值。但是,经过仿真表明,这种自适应神经网络控制器在被控对象的阶数比较高时会产生不稳定现象,这就限制了其应用范围。通过在Brandt-Lin算法中引入一个死区非线性环节,使得神经网络当控制误差小于一定范围时停止学习,从而在一定程度上克服了不稳定现象。经过改进后的控制算法可以使其应用范围进一步扩大。

单芯片LINLED驱动器

单通道MLX81112和双通道MLX81115完全符合LIN2．x和SAEJ2602标准，为通过恒流源驱动LED提供了鲁棒、可靠的低BOM解决方案。这两款新IC都是基于一个带32KB闪存和纠错码的16位微控制器设计。额外的存储器资源由一个16KBROM（其中包含必要的RGB混合算法和LIN驱动器）、一个2KBRAM和一个380BEEPROM提供。

电动车窗防夹系统的建模与实现

针对电动车窗防夹系统的功能需求,给出了电动车窗防夹系统的物理模型,并建立了电动车窗防夹控制系统的二阶控制模型,提出了简易的控制系统估计器;设计并实现了基于LIN总线的电动车窗防夹系统。实验结果证明,针对相应结构的车窗,该算法具有较高的自适应性,并具备稳定性好、可行性高、成本低等特点。

Lin-Kernighan算法初始解的启发式构造策略

Lin-Kernighan算法被认为是求解旅行商问题效率最高的启发式算法之一,而初始解构造策略是影响Lin-Kernighan算法路径改进效率重要环节。以往的研究中通常采用某一种启发式策略构造初始解,但目前尚无相关研究对不同启发式构造策略在Lin-Kernighan算法中的性能给出对比。以经典的旅行商问题为对象,分析了8种常用启发式构造策略解的生成情况,得出其中最远插入法,最近插入法,最邻近法和节约算法适用于Lin-Kernighan算法的初始解构造。通过对TSPLIP中6个经典TSP实例仿真,进一步验证了这4种启发式构造策略均可以在保证解具有较高质量的情况下,显著缩小搜索空间和计算时间,提高寻优效率。此外,实验结果表明节约算法由于初始解构造效果较好,较其他启发式构造策略具有更快的收敛速度,而最近插入法在寻优率方面优于其他策略。

电动防夹车窗技术探讨

现在汽车大多采用电动车窗,但单纯无防夹功能的电动车窗在自动上升期间存在着较大的安全隐患,因此很多汽车都采用了电动防夹车窗。本文结合汽车车门控制模块设计的项目实践,深入探讨电动防夹车窗的控制策略和功能实现,以提高电动防夹车窗的稳定性、可靠性、高自适应性。