求解带时间窗车辆路径问题的改进粒子群算法

通过分析已有粒子群算法对有时间窗约束的车辆路径问题求解质量不高的原因,提出了一种基于粒子交换原理的整数粒子更新方法。采用构造的双层粒子进化算法分别对8个和20个任务点的有时间窗约束的车辆路径问题求解,数值实验结果表明算法的求解精度和耗时均优于已有算法。     

图着色算法解决考试时间安排问题的优化

时间表问题是将有限的时间资源分配给多个对象的资源分配问题,它是一类具有多约束条件的组合优化问题。时间表问题已经被证明是一个NP完全问题。大学考试时间安排问题是时间表问题的一个应用,利用改进的图着色算法来处理大学考试的时间安排问题能够最大程度上使考试时间安排得更加人性化、合理化。实验测试表明,基于所给出的算法实现的考试时间安排系统具有良好的可行性、实用性和优越性。     

时变不确定多时滞连续系统的最优保成本控制

针对一类同时具有状态多时滞和输入多时滞的时变不确定连续多时滞系统。研究保成本状态反馈控制器的设计。假定其中的时变不确定性项是范数有界的,但不需要满足匹配条件,通过构造改造的Lyapunov函数和线性矩阵不等式（LMI）方法,给出系统满足保性能指标的一个充分条件,仅通过求解一个相应的线性矩阵不等式,就可得到保性能控制器使得闭环系统的一个保成本函数对所有允许的不确定参数有上界。通过求解凸优化问题得到最优保性能控制器,最后用数值例子说明该方法的有效性。     

基于改进加权一阶局域预测模型的负荷预测方法研究

针对混沌时间序列预测中用加权一阶局域法单步预测模型进行多步预测时计算量大,且存在误差累积效应的不足,本文提出了基于相空间重构技术的加权一阶局域法多步预测模型,通过实际算例分析显示,本文方法较改进前有较好的适应能力和预测精度。     

一种基于时间延迟机制的无线传感器网络分簇算法

为了延长网络的生存时间,需要设计能量有效的路由协议以适应传感器网络的特点.成簇算法是传感器网络中减少能量消耗的一种关键技术,它能够提高网络的生存时间.本文提出一种基于时间延迟机制的分簇算法,称为CHTD.该算法建立了节点的时间延迟机制模型,使得能量较多的节点能够在每一轮中被优先选为簇首.同时,通过维持每个节点的簇首信息集合使得每轮产生的簇首数目稳定且位置均匀分布.模拟实验表明,CHTD有效地均衡了网络中节点的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.     

大型发电机在线监测的无线传感器网络时间同步设计

准确的时间同步是实现传感器网络自身协议运行、数据融合、TDMA调度、协同睡眠、定位等的基础.本文首先剖析了大型发电机在线监测的无线传感器网络的体系结构,在比较性地分析已有无线传感器网络时间同步协议、机制和算法的基础上,提出了一种适用于电气设备在线监测的时间同步方案,此方案结合外同步和内同步,在进行同步的过程当中采用单向广播同步和线性回归结合的方法,最后用仿真软件NS对算法进行了仿真对比,结果证明该算法适合于监测网络的要求.     

基于分段块频域自适应滤波算法的长延时回声消除

在网络电话、电话会议、车载电话、IP电话等免提电话系统以及其他一些通信系统中,要想得到高质量的回声消除效果,必须抑制声学回声、尤其是长延时回声.然而对于长延时回声的抑制,如果采用传统的基于LMS/NLMS的自适应算法,则会产生大而复杂的计算量,且收敛速度慢.为解决此问题,本文对分段块频域自适应滤波算法进行了研究,即首先对该算法进行了描述,然后通过录制两个语音信号进行仿真.仿真结果表明,该方法具有非常好的长延时声学回声消除效果.     

双基机载正侧视雷达杂波谱距离依赖性分析与补偿

针对垂直和水平基线的双基机载正侧视雷达杂波谱的距离依赖性进行了理论分析和仿真,给出了杂波多普勒频率随距离变化的解析公式,并根据该公式采用谱搬移方法对水平基线的杂波谱进行了补偿.理论分析和仿真表明:在垂直基线的双基系统中,同一距离单元的杂波多普勒频率和空间角频率存在线性关系,杂波谱在主瓣内有较好的重合;水平基线正侧视雷达的杂波谱在主瓣内较宽.同时仿真还证明,采用谱搬移方法可以有效减轻双基杂波谱随距离变化对空时二维自适应处理性能的影响.     

基于uppaal的飞机着陆控制系统模型验证

为了避免飞机在着陆过程中出现事故,同时又能充分利用机场的跑道资源,对飞机数量多于跑道的情况进行了研究,采用了模型验证的方法.介绍了时间自动机的相关理论,以及基于该理论的验证工具uppaal,在此基础上使用uppaal工具对飞机着陆过程构造了模型,然后对模型的需求规范进行了验证,验证结果表明该模型不存在死锁问题,最终可以保证飞机安全和及时地着陆.     

多数据项广播调度策略

多数据项广播是移动计算环境中一种重要的数据访问方式.为减少用户的平均访问时间和响应最多事务请求,提出了一种新的多数据项广播调度策略.调度策略分为两个阶段,第一阶段根据各事务包含的数据项数目和对重复申请数据项的处理选择事务请求;第二阶段对已选择的事务请求用QEM算法进行调度.实验结果表明,它比现有的QEM算法有更高事务调度成功率和更短的平均访问时间.