基于行程时间多步预测的实时路径导航算法

针对现有车辆导航算法仅考虑单一数据,使所得路径实际行程时间比预期更长的问题,首先建立了基于卡尔曼滤波理论的行程时间多步预测模型;其次,提出了综合利用实时数据、行程时间多步预测数据及历史数据的实时路径导航算法,并改进了其实现的核心算法Dijkstra_pred.实验结果表明,基于三类数据的实时路径导航算法所得路径的实际行程时间从整体上优于仅采用实时数据的导航算法,且路径变化较少.     

基于LINGO的优化问题动态规划法求解

介绍了LINGO优化软件的使用,指出LINGO在求解动态规划问题时可以不需要目标函数。基于LINGO分别对最短路问题和生产批量计划问题使用动态规划法进行了求解,给出了相应的LINGO求解代码,增强了学生对动态规划法的理解同时提高了使用优化软件编程解决问题的能力。     

实时物流递送路径规划与模拟

近些年来,顾客需求不断多样化、企业竞争更加激烈、全球制造的概念不断发展,不仅我国政府也将物流视为新的经济热点,而且已经引起了全球各个国家的重视。从政府到企业,从中央到地方,都开始物流战略的规划与实施,并且开始物流信息系统的建设。该文以物流路径规划系统为研究对象,介绍了一些著名的最优路径规划算法。在深入分析节约算法的基础上,提出并实现了配合Dijkstra算法的节约里程表算法,开发了以本文算法为核心的实时物流路径规划与模拟系统。     

稳定路径的Ad hoc网络QoS路由算法

移动Ad hoc网络中节点移动或能量耗尽会使得建立的QoS路径断裂而需重构路由,造成通信中断,对实时业务造成严重影响,提出了一种基于路径稳定性的QoS路由算法.该算法采用网络探测技术,综合考虑链路和节点稳定性,选择一条最稳定的路径进行通信,并实时监测路径状态变化,有效降低通信中断的概率.仿真表明,该算法有效改善了分组传送成功率、时延抖动等网络性能.     

增强蚁群算法的机器人最优路径规划

为解决复杂环境中机器人最优路径规划问题,本文结合增强学习和人工势场法的原理,提出一种基于增强势场优化的机器人路径规划方法,引入增强学习思想对人工势场法进行自适应路径规划.再把该规划结果作为先验知识,对蚁群算法进行初始化,提高了蚁群算法的优化效率,同时克服了传统人工势场法的局部极小问题.仿真实验结果表明,该方法在复杂环境中,对机器人的路径规划效果令人满意.     

生态伦理规范的社会化路径探析

文章探讨生态伦理规范的社会化路径,消除生态危机,再现"天人合一"的伦理境界.     

路径质量感知的MANET自适应Internet接入策略

提出了一种跨层设计及路径质量感知的移动自组网(MANET)自适应Internet接入策略. 综合考虑网络剩余带宽、投递率以及节点负载等因素,设计一种综合多目标性能参数的路由判据,均衡网络负载,满足互联时多媒体业务的服务质量需求. 同时,根据网关负载和网络拓扑情况自适应调整网关通告的广播范围和发送间隔,实现网关的最佳覆盖. 仿真结果表明,该算法能有效提高网络的互联性能,并保持合理的控制开销.     

关于AOE网中关键路径求解算法的研究

介绍AOE网中关键路径的相关概念,通过算法描述和实例,探讨基于拓扑排序求解、P矩阵的求解和广度优先搜索遍历（BFS）方法三种算法,求解AOE网中关键路径的实现过程,并进一步从算法的时间复杂度、数据结构形式及实现的容易程度等几方面分析三种求关键路径算法的优劣。     

试论大学生网络政治参与特点及导向路径

目前互联网正以人类无法想象的速度、深度与广度渗透到社会生活各个领域。作为我国政治文明和政治现代化核心与标志的公民网络政治参与的重要组成部分,大学生网络政治参与正以其自身的特点和较为复杂的发展态势呈现在人们面前。深入探讨和把握大学生网络政治参与的现状与特点及其导向路径,应具有重要的理论意义和现实意义。     

遗传余代数与二次型

给出1类重要的遗传余代数——正规的广义路余代数,在余代数上定义了3种二次型,证明了在Gabriel箭图是局部有限的遗传余代数上定义的这3种二次型一致。