基于最大最小蚁群系统的车载自组网路由策略

城市车载自组织网络中具有拓扑变化频繁,车辆分布不均匀等特性,因此如何选择下一跳车辆和确定最优传输路径是在复杂城市环境下设计高效路由协议的两个具有挑战性的问题.针对目前车载自组网中基于地理位置的算法具有下一跳车辆选取不合理,数据的传输路径缺少整体规划等问题,提出了一种基于最大最小蚁群系统的车载自组网路由策略.首先,采用基于分段连通度的最大最小蚁群探索机制进行路径探索.其次,采用基于接收节点驱动的转发机制优化数据包在车辆之间的多跳转发方式.仿真结果表明,与经典的基于地理位置的GPSR协议和基于GPSR协议改进的MM-GPSR算法相比较,本算法在数据包投递率和平均端到端时延方面均优于对比算法.

基于集群优化蚁群算法的加工空行程优化方法

针对航天壁板结构件空行程优化的大规模非对称性,提出一种将最大最小蚁群系统与节点集优化算法和3-opt局部搜索算子结合的集群优化蚁群算法。在该算法中,以腔体特征为单位进行编码,通过节点集优化算法在多项式时间内计算当前腔体序列的最佳进/退刀点的选择方案;腔体间的启发式信息跟随当前蚂蚁已访问过的路径而变化,其值为当前腔体的所有进/退刀点组合相对于前一腔体的空走时间的增量期望值;提出一种非对称问题的3-opt局部搜索算子,在Hamilton回路的邻域重组中不倒转路径方向,进而通过复用相邻节点集间的最短路径计算结果降低算法复杂度。该算法将两阶段问题作为一个整体进行求解,使得每次迭代都能找到当前最优解的最佳邻域,保证了求解效率和精度。

一种基于多阈值的形态学提取遥感图象海岸线特征方法

在利用遥感数据进行海洋监测、海事救援、海洋污染监控等应用时 ,往往需要首先确定图象的海岸线特征 ,也就是说 ,需要对图象中海岸线进行分割提取 .阈值方法是一类简洁而有效的图象分割方法 ,其虽可以用于检测遥感图象中的海岸线特征 ,然而用传统的阈值方法来对光学遥感图象进行海岸线检测时 ,对于图象中沿海岸线的物体阴影、散射特性很弱的植被、很暗的人工设施、受噪声影响的海湾水域等往往缺乏足够的区别辨识能力 .为此提出了一种基于多阈值的形态分割方法 ,该方法首先将阈值检测后的孤立区域划分为内陆、外海和沿海岸线 3种孤立区域 ,然后根据区域距离和最小路径的定义 ,并利用形态学算子来对沿海岸线的孤立区域进行处理 ,以提高海岸线检测的精确度和降低误检率 ,实验结果表明 ,该方法不仅提高了对上述物体阴影、植被、暗的人工设施的准确检测率 。

闽-粤东族大黄鱼生长性状的相关与通径分析

研究大黄鱼各形态性状对体重的影响,测定了272尾7月龄闽-粤东族大黄鱼的全长(x1)、体长(x2)、头长(x3)、眼后头长(x4)、躯干长(x5)、体高(x6)、尾柄长(x7)、尾柄高(x8)和体重(y),计算相关系数,采用通径分析方法计算了以体重(y)为依变量、其它性状为自变量的通径系数和决定系数。结果表明:全长、体长、头长、眼后头长、躯干长、体高、尾柄长、尾柄高和体重两两之间的相关系数均达到极显著水平(P<0.01);头长对体重的直接影响(0.429)最大,其次分别为体长(0.242)、躯干长(0.136)、体高(0.113)和尾柄高(0.079),全长、眼后头长和尾柄长对体重的直接影响不显著(P>0.05)。剔除直接影响不显著的自变量建立的以体重为依变量的多元线性回归方程为^y=-4.676+0.374×2+2.270×3+0.503×5+0.519×6+1.254×8,其决定的数为0.940。

基于Min-Max方法和移动轨迹融合的车辆无线定位算法

针对无线信号易受外界因素干扰而造成定位突变的问题,提出一种融合Min-Max方法和移动轨迹方法的车辆无线电定位算法,并进行外场实验验证。结果表明,该算法的定位精度高于其它算法;超过90%的样本数据定位误差小于2m。

基于时间耗费的城市轨道交通乘务排班优化

乘务排班问题一直是城市轨道交通运营部门面临的既关键又具体的问题之一,合理的排班对于减少运营中乘务费用支出,提高运营效益有着极其重要的意义。文中以上海城市轨道交通为背景,研究了城市轨道交通乘务排班软件中的优化方法。在以总时间耗费最小实现多目标优化的基础上,将优化过程分为两步,首先对列车运行线在乘务换乘点上划分为乘务作业段,这个过程归结为一个径路选择问题,通过最短路算法实现。然后将划分好的乘务作业段组合成乘务任务,这个过程是一个匹配问题,通过最小费用最大流算法来实现。本文对乘务作业段的定义与划分、时间耗费的计算及整个排班计算的实现过程进行了详细阐述。

基于改进的最大最小蚁群算法求解电力线路最佳抢修路径

电力线路最佳抢修路径就是一条物资点到故障点耗费时间最少的交通路径。最大最小蚁群算法改善了基本蚁群算法的过早停滞现象,适合于求解大规模问题,但仍存在收敛速度慢、求解质量差等缺点。针对最大最小蚁群算法的不足,提出了一种改进的最大最小蚁群算法来求解电力线路最佳抢修路径。该算法采用分段函数设置状态转移规则,结合噪声扰动方法进行局部搜索,并利用变异思想和A*算法产生邻域解。仿真实验表明,在求解电力线路最佳抢修路径时,该算法比其他改进蚁群算法具有更多的优越性,并分析了噪声扰动方法的参数对求解质量的影响。

基于极小代数赋权有向图最短路径求解算法

应用极小代数给出了求解简单有向赋权图最短路径问题的代数算法.该算法基于赋权有向图的直接距离矩阵A,在极小代数意义下计算k步最短路径距离矩阵Ak和最短路径距离矩阵A+,并依此确定出赋权有向图的最短路径以及最少步数最短路径.与Dijkstra算法相比较,所提出的代数算法求解路径规划问题能够较快地得到特定的最短路径及其长度.

一种新的基于MMAS的机器人路径规划方法

机器人路径规划就是在复杂的结构空间中,找到一条由起点到目标点的可行路径.基于最大-最小蚂蚁算法,结合机器人路径规划的典型问题,给出了一种新的规划方法.实验结果表明,该方法能以较大的概率得到机器人路径规划问题的优化解.

多雷达多目标航迹跟踪法

提出了一种改进的模糊极小极大(FuzzyMin-Max,FMM)神经网络算法,并结合无师训练FMM神经网络的聚类,给出了一种基于FMM神经网络的多雷达多目标航迹跟踪方法.仿真实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并较好地实现了多雷达多目标的航迹相关.

图论在农网系统可靠性分析中的应用

本文运用典型供电网络介绍了如何用搜索树法求网络的最小路以及用对偶图法求最小割集,同时给出了这二类方法求系统可靠性指标的公式。通过实例求解了农网中单母分段带旁母这种典型变电所主接线可靠工作概率及故障率指标。

高校工程教育与创新创业教育的有机融合——以福建农林大学食品科学与工程专业为例

工程教育专业认证是工科发展的必然趋势,培养创新创业型工程人才是当前“新工科”建设的一个热点议题。分析了工程教育与创新创业教育有机融合的重要意义,针对当前工程教育与创新创业教育存在的问题,结合工程教育专业认证,积极探索加强工程教育与创新创业教育有机融合的培养路径,以期进一步促进工科专业教育教学改革和人才培养质量提高。

不确定环境下一种新的双蚁群路径规划算法

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,被广泛地用于路径规划问题。但是传统的蚁群算法存在搜索时间长、收敛速度慢、易于陷入局部最优等缺点,为了克服算法的不足,该文提出一种改进的双蚁群算法,通过改变启发因子,同时引入最大最小蚁群系统思想对信息素进行更新以提高算法性能。实验结果表明,与同类算法相比,该算法能得到更优的路径。

多目标MIN-MAX度最小树问题及其求解

在多目标最小生成树问题和MIN-MAX度最小树问题的基础上,探讨使生成树最大顶点度数以及总权重都尽可能小的另类多目标MIN-MAX度最小生成树问题。分析了这一特殊的顶点度约束与Hamilton路的关联性质,在此基础上设计了先Hamilton路再MIN-MAX度最小树的独特求解方案。根据初始条件不同,当网络图不存在Hamilton路时,引入改进的蚁群优化算法,将转移概率由基本的指数形式改进为线性形式,在不影响求解质量的前提下,提高计算效率。针对以上策略,设计了相应的求解方案,并在计算机上用Delphi编程实现。大量数值算例验证表明,算法能快速有效地求解多目标情形下的MIN-MAX度最小生成树问题。

考虑多种运输方式的第四方物流路径优化算法

综合运用不同运输方式的技术和经济特点实施联合运输,是满足货主降低运输费用和时间要求的有效措施。为此,针对不同运输主体,提出多种运输方式的优化组合算法,以实现在满足客户运输要求的前提下,综合选择运输方式、第三方物流服务商及运输路径。将不同第三方物流服务商多种运输方式的优化选择与路径选择相结合,建立单源点到单目地点完成多项任务的第四方物流路径优化模型,设计模型求解的最大最小蚂蚁系统。实例计算结果表明,该算法能方便有效地求解考虑多种运输方式的第四方物流路径问题,为第四方物流企业决策提供参考。

基于MMAS的机器人路径规划

文章针对移动机器人系统在复杂环境中搜索目标和寻求最短路径问题,介绍了一种基于MMAS的机器人路径规划新方法;在MMAS算法的信息素更新中,采用了最大-最小蚂蚁系统的思想动态调整信息素,加强了正反馈的效果,同时周游最优蚂蚁和全局最优蚂蚁路径信息的动态更新,在一定程度上增加了解的多样性,也提高了蚂蚁的搜索效率;在搜索过程中,采取随机搜索与重点搜索相结合的方式对路径进行搜索,有利于加快搜索较好的解,而动态调整各项参数后,陷入局部解的可能性大大减少,并且可以找到最优解;最后通过仿真证明了该算法的有效性。

羊柴种子产量与主要农艺性状的通径分析

对羊柴的 7个农艺性状和单株种子产量进行了相关和通径分析。结果表明 ,7个农艺性状中除了果层高度外 ,其它性状都与单株种子产量呈显著或极显著正相关。 7个农艺性状对单株种子产量的直接通径系数次序为 :每序结荚数 (X5) >每株花序数 (X3 ) >果层高 (X1) >每果种子粒数 (X6) >每序小花数 (X4) >每株丛单株数 (X2 ) >千粒重 (X7)。要提高种子产量 。

基于时延Max-Min相似的多路径公平带宽分配

多路径传输可以提高网络性能,同时也使资源分配的公平性问题复杂化,单路径下能够良好工作的诸多机制无法轻易移植到多路径环境中。根据带宽分配和排队分组、排队时延的内在联系,提出了时延相似性的概念。设计了一种端到端分布式带宽分配算法,将流和传输路径两个层面的控制相分离,动态调整流的排队分组在其各传输路径上的分配,达到相似排队时延,进而实现公平带宽分配。在单瓶颈限定下证明了相似排队时延为公平带宽分配的充分条件。最后,通过两组仿真实验验证了算法的有效性。

脱贫攻坚精神的闽宁实践

闽宁镇是我国最早进行扶贫移民安置的地区,其行政区划经历了扶贫吊庄移民基地、闽宁村扶贫经济开发区、闽宁镇3个阶段,产业发展也可划分为3个阶段。1991—1997年扶贫吊庄移民基地建设阶段属于移民安置过渡期,产业脱贫路径合理性体现在重点发展粮食生产与劳务输出业,有效解决移民温饱问题;1998—2001年闽宁村扶贫经济开发区及2002—2012年闽宁镇建设阶段,属于移民安置稳定期,产业脱贫路径合理性体现在重点发展经济效益更高的特色产业,因势利导建设产业园,拓展移民致富路径与增收空间;2013年至今是闽宁镇移民安置提升期,也是精准扶贫及乡村振兴关键阶段,该阶段升级改造特色产业与产业园,走产业集群发展路径,取得了良好的经济效益、生态效益、社会效益,移民全部脱贫,闽宁镇也实现了全面建成小康社会发展目标。

求解物流运输网络SUM-MIN双目标路径问题的扩展标号法

研究了物流运输网络SUM-MIN双目标路径问题.基于模糊规划方法提出了一种求解SUM-MIN双目标路径问题的目标函数集成方法,以及集成后目标函数的扩展标号法.在将双目标转化为单目标时,综合考虑了每个目标的边缘评价和两个目标的整体评价因素,通过对每个目标分配的权重将决策者的偏好充分体现到决策过程中,采用广义的模糊目标集成算子形成了相应的折衷规划模型.最后,通过实例对所提方法进行了说明.