面向智能信息素释放的网格GIS资源查找算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的情况，该文提出了基于智能蚁群信息素释放的资源查找算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提，采用面向信息素更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度，从而间接地改变蚂蚁间合作方式。根据实际蚁群的寻路过程，该算法具有较好的全局搜索能力，对于查找初始化数据量庞大的网格GIS资源有着高于基本蚁群算法和其他资源搜索算法的效率。     

基于量子蚁群算法的片上网络映射研究*

随着片上网络的兴起和发展,针对带宽和时延约束下实现低功耗成为其设计的焦点之一。为此,提出一种基于量子蚁群映射算法的方法来解决片上网络设计中使IP核映射的通信功耗最小化问题。该算法改变蚁群算法中信息素的释放方式,采用量子优化算法中的量子概率幅代替,信息素的更新则通过使用量子相位旋转的方式,实现蚂蚁信息素的自适应更新,用以有效的降低蚁群算法容易早熟收敛的情况。通过实验对比研究,该算法在快速搜索和全局寻优能力上,均优于蚁群算法。     

基于信息素扩散的优化蚁群算法的研究

在蚁群算法实验性分析的基础上,对算法模型改进和信息素更新机制方面,首次引入了信息素扩散的概念,在信息素更新的时候更好地考虑了先前经过的节点,以尽力避免不必要的无用搜索,同时基于信息素扩散的蚁群算法具有不断获得新的最优解的能力,使得改进蚁群算法在不断的迭代过程后,可获得全局最优解,而不易陷入局部最优解.在解决实际旅行商问题时,首先对所有节点的坐标预处理,然后采取信息素扩散机制和蚂蚁泛滥技术来对蚁群算法进行改进,力求在相同的迭代次数内可以寻找到更短及代价更小的路径.最后,通过在vc++环境下实现改进蚁群算法程序,验证了改进后的蚁群算法的可行性以及改进后的蚁群算法求解的高效性.     

一种自适应信息素改进蚁群算法①

针对基本蚁群算法容易导致早熟、停滞现象,改变其信息素释放策略,提出自适应信息素改进蚁群算法,使得信息素的更新采用了一种新的面向数据的传递方式。改进后的算法在收敛速度和解的多样性之间取得良好的平衡。通过解TSP实例试验结果表明,其比基本蚁群算法具有更好的搜索能力,且其误差率可以保持较低的水平。     

一种基因与蚁群的融合算法研究

蚁群算法具有分布式并行搜索能力，通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上，但初期信息素匮乏，收敛较慢。提出一种基因算法与蚁群算法融合的算法，将基因算法加入蚁群算法的每一次迭代中，利用基因算法快速收敛的优点，来加快蚁群系统的收敛速度；且基因算法中的变异机制，有利于提高蚁群算法跳出局部最优的能力。优势互补，实验结果表明该基因蚁群融合算法在寻优能力和收敛速度上都比基因算法和蚁群算法有较大的提高。     

基于改进蚁群算法的有时间窗车辆路径优化研究

针对有时间窗的车辆路径优化问题．通过对蚁群算法的分析,设定信息素轨迹强度上下限,改进转移概率、信息素的更新方式,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。经过多次实验和计算．证明用改进的蚁群算法能有效地解决有时间窗的车辆路径优化问题。     

基于重要解成分的信息素更新策略

蚁群优化算法通过信息素记录搜索过程中获取的知识,并基于信息素搜索新的解,因此好的信息素更新策略对蚁群优化算法至关重要。针对不同解成分的贡献不同的特点,提出了新的信息素更新策略:首先识别候选解的重要成分,然后在更新信息素时只允许重要的解成分得到加强。基于新的更新策略更新的信息素更好地反映了优质解的特点,从而加快了信息的正反馈过程。以4阶欺骗问题为例,验证了新算法的有效性。     

基于信息素强度的蚁群算法

现有的蚁群算法在选择路径的时候都是同时考虑信息素和路径长度两个因素,导致算法未能很好地模拟真实蚂蚁。为了更好地模拟现实蚂蚁的行为,提出一种新的蚁群算法。该算法在选择路径的时候只考虑信息素强度, 而在信息素强度初始化和信息素强度更新的时候考虑了路径长度这一因素,同时也给出一种动态的信息素更新方式。经实验验证这一算法可以取得较好的搜索效果,并且它的运算速度要比现有的蚁群算法快5倍以上。     

并行设计任务调度的自适应蚁群算法

针对将蚁群算法应用于任务规划调度问题求解时存在的计算时间长、易出现停滞等缺陷,提出一种具有自适应功能的蚁群算法.通过设计一种路径选择机制来提高蚁群路径的多样性;以蚁群目标值作为路径信息素变化的依据,设计一个动态因子更新路径信息素;使用变异蚂蚁以一个动态比率替换策略更新蚁群.实例仿真结果表明,文中算法具有较强的全局寻优能力和较高的搜索效率,较好地解决了快速收敛与停滞现象之间的矛盾.     

化学反应蚁群优化算法

针对化学反应优化对反馈信息利用不足导致后期求解效率低的问题,提出化学反应蚁群优化算法.该算法利用化学反应优化生成较优解,通过信息素转换策略将较优解转换为蚁群算法的初始信息素,最后由蚁群算法累积更新信息素得到最优解.以TSP为例进行仿真,结果表明,与化学反应优化、蚁群算法、模拟退火算法相比,所提算法具有更高的寻优能力、收敛效率和计算效率.     

Non-goal scene analysis for soccer video

The broadcast soccer video is usually recorded by one main camera, which is constantly gazing somewhere of playfield where a highlight event is happening. So the camera parameters and their variety have close relationship with semantic information of soccer video, and much interest has been caught in camera calibration for soccer video. The previous calibration methods either deal with goal scene, or have strict calibration conditions and high complexity. So, it does not properly handle the non-goal scene such as midfield or center-forward scene. In this paper, based on a new soccer field model, a field symbol extraction algorithm is proposed to extract the calibration information. Then a two-stage calibration approach is developed which can calibrate camera not only for goal scene but also for non-goal scene. The preliminary experimental results demonstrate its robustness and accuracy.     

基于RFID与WSN集成的物联网的供应链监管平台设计

为深化供应链的信息化,设计了通过统一的物联网平台对供应链实施监管.使用IEEE802.15.4标准和ZigBee协议集成WSN和RFID,形成五层网络结构模型,在Intemet上与EPCglobal连接,无缝绑定物品EPC标识和感知环境信息,增强对生产和流通过程的信息获取和处理能力.在软件体系结构中,利用XML提供统一...     

基于群智能-一致性理论的无人机编队全过程飞行航迹规划方法

针对无人机编队执行任务全过程飞行规划问题,提出一种基于多步粒子群优化的无人机编队航迹规划算法.首先,对无人机和执行任务策略进行建模,将编队执行任务全过程划分为编队成形、执行任务、返航、解散和无人机降落5个阶段,设计不同阶段的飞行策略;其次,针对不同的终端约束条件,设计多类多层优化指标,提出多步粒子群算法,并引入模型预测控制滚动优化航路点,得到适用于不同阶段的能严格满足约束条件的航路规划方法;然后,建立旋转坐标系,将航路点信息转换为编队控制律中的理想航向和高度信息,得到能通过航路点的编队控制算法;最后,利用编队控制算法去执行航路规划方法给出的航路点,生成航迹,得到编队航迹规划算法.仿真结果表明,所提规划方法比传统方法更适用于编队飞行,能为编队规划执行任务全过程的平滑航迹,具有良好的通用性.     

通信受限的网络化多智能体系统编队控制

主要研究了具有通信受限及不确定性的无线网络下的二阶多智能体系统的编队控制问题.针对无线网络的介质访问约束,采用二进制序列设计智能体节点调度协议,使得满足约束条件的智能体节点经网络传输其采样信息;另一方面,为建立更符合实际的通信信道模型,区别于传统的固定连接权重拓扑图,考虑到无线网络的不确定性及拓扑连接权重与智能体节点之间距离的关系,利用无线信道的度量指标构建了多智能体通信拓扑的新模型.定义信息更新误差及编队误差,将二阶多智能体系统模型转化为闭环延时系统模型.然后,构造Lyapunov-Krasovskii函数并利用LMI方法设计了编队控制协议.最后,通过仿真验证了所提方法的有效性.     

分数阶多机器人的领航–跟随型环形编队控制

针对多机器人系统的环形编队控制复杂问题,提出一种基于分数阶多机器人的环形编队控制方法,应用领航–跟随编队方法来控制多机器人系统的环形编队和目标包围,通过设计状态估测器,实现对多机器人的状态估计.由领航者获取系统中目标状态的信息,跟随者监测到领航者的状态信息并完成包围环绕编队控制,使多机器人系统形成对动态目标的目标跟踪.根据李雅普诺夫稳定性理论和米塔格定理,得到多机器人系统环形编队控制的充分条件,实现对多机器人系统对目标物的包围控制,通过对一组多机器人队列的目标包围仿真,验证了该方法的有效性.     

基于FLEX构建RIA应用的研究与实现

本文以FLEX技术作为富互联网应用(RIA)程序解决方案,使用PHP程序设计语言在Linux平台中的数据库服务器MYSQL上对某跨国公司内部业务管理的开发进行研究与设计。笔者主要采用Flex技术为程序界面进行前台设计,用面向服务架构的中间件平台实现后台业务逻辑, 对企业的客户信息,产品信息,出货信息,进货信息,进销存信息查询及盘点等业务活动进行统一、有序和高效率的管理。     

通讯受限条件下的机器人编队算法

针对通讯受限条件下大规模移动机器人编队任务, 本文提出了基于行为的分布式多机器人线形编队控制 和避障算法. 机器人个体无需获得群体中所有机器人的信息, 而是根据传感器获取的环境信息和局部范围内的机器 人信息对其自身的调整方向进行预测, 并最终很好地完成了设定的编队及避障任务. 由于本文方法需求的通讯量不 大, 并且采用分布式控制, 因此该方法适用于大规模的机器人集群编队任务. 文中还给出了本系统的稳定性分析, 证 明了系统的稳定性. 实验结果表明该算法使得机器人能够仅通过局部信息形成线形编队, 在遇到障碍物后能够灵活 避开障碍物, 并且在避开障碍物进入安全区域后重新恢复线形编队.     

指挥信息系统网络信息传输能力评估

从信息传输不确定性的角度,研究了指挥信息系统网络的信息传输能力。将指挥信息系统网络分为物理层和逻辑层,阐述了信息传输与物理层、逻辑层之间的关系。考虑节点、链路的有效工作概率、时延、逻辑连接、物理连接等因素,使用自信息表示信息传输的不确定性,进而得到指挥信息系统网络的信息传输能力。结合作战指挥关系设计实验,实验结果反映了各种因素对信息传输能力的影响作用,表明所提出的方法兼顾了信息传输中的可达性、时效性和正确性需求。     

基于WEB的网络考试系统设计

＂网络考试系统＂是集合现代考试理论、方法和现代信息技术手段的智能化网上考试系统,为学生个性化学习提供＂灵活、方便、科学、公平＂的＂个别化考试服务,＂是终结性评价系统。本系统主要面向两类人员使用：考生、管理员,使用时他们拥有不同的权限。使用的过程是通过考试界面的登录、试卷的制定、审核、生成、考试结果的公布与查询来实现无纸标准化考试,从而使考试可以方便地通过Internet和局域网进行。