高动态范围图像的生成与显示方法研究

高动态范围图像的高动态性使得高动态范围图片在现有数码设备上捕获相当困难,同时基于现有显示及打印设备的低动态特性高动态范围图片的显示也十分棘手,本文将介绍并分析近年来有关高动态范围图像的生成及显示方法,比较其优劣,并对典型方法进行详细论述。     

多目标遗传算法在GPS动态车辆调度中的应用研究

围绕车辆调度问题多目标优化这一主题,依据企业现有的GPS定位系统,设计一种基于实数编码和精英保留策略,综合应用外部惩罚函数法的多目标遗传算法.并于其中创新性的引入基因校验算子,避免了重复车次的产生.程序使用Java语言编制,后台数据库使用oracle.实验结果表明,该算法能够充分满足系统硬约束条件,快速收敛于目标约束,完成车辆的优化调度,具有较强的实用价值.     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.     

抗干扰的运动目标检测算法

针对改进族群进化算法(EGEA)中对族群模式的有效采样问题,提出以竞争指数为选择指标的常规选择、以族群为选择单位的常规选择以及基于竞争指数的模拟退火排序选择3种选择机制,并通过多维函数优化问题进行实验分析,结果表明3种选择机制都能够在一定程度上提高EGEA的搜索效率,且基于竞争指数的模拟退火排序选择算子的实现更简便,对EGEA综合性能的提高也更明显。     

基于Delta算子的永磁直线同步电机非脆弱保性能速度控制器设计

利用Delta算子离散化系统采样周期是显式参数的特点,基于Delta算子方法对永磁直线同步电机(PMLSM)不同采样周期下的非脆弱保性能速度控制器的统一化设计问题进行研究.以线性矩阵不等式(LMI)给出该控制器的存在条件.通过对PMLSM闭环系统极点的分析,表明所设计的非脆弱保性能速度控制器不但能保证PMLSM在其对象参数和控制器参数同时发生范数有界摄动时闭环系统仍保持渐近稳定,而且系统的二次型性能指标上界的数学期望值不超过某个给定的上界,而不考虑控制器参数摄动情况所设计的控制器在其参数摄动时闭环系统将无法保持稳定.     

基于传播算子法的某型飞机油箱冲击定位

研究利用阵列信号处理技术实现冲击定位的新方法,通过小波变换提取冲击响应信号某一窄带频率成分,运用传播算子法实现冲击源波达方向估计;根据Lamb波传播特性,用小波变换求出某一中心频率下的对称模式和反对称模式的Lamb波到达同一传感器的时间差,结合对称模式和反对称模式Lamb的速度差就可以估计出冲击源到达传感器的距离,从而实现冲击定位.在航空油箱上的实验表明:该方法能快速、精确地识别出冲击源的位置.     

几类强弱缓冲算子的构造方法及其内在联系

基于最基本的缓冲算子x(k)d=∑ni=kωix(i)/∑ni=kωi变形,获得了几类范围大大拓宽的实用缓冲算子的构造方法,并揭示了这几类缓冲算子的内在联系.同时揭示了强化缓冲与弱化缓冲的对应关系,即指数γ由正到0,由0到负的变化,导致缓冲算子由弱(强)化到不变化,由不变化到强(弱)化的过程,揭示了由量变到质变的过程.研究表明,现有的大量缓冲算子都是所构造的缓冲算子的特例,此外还包括许多与常见文献中类型迥然不同的新算子.     

遗传算法在TSP问题中的应用

文章首先介绍TSP问题与遗传算法的基本特点及其基本步骤。接着讨论用遗传算法解决TSP问题的编码、适应度函数设计方面的采用的方法,以及选择算子,交叉算子和变异算子的应用现状以及效果,最后对解决TSP问题的前景提出了展望。     

基于改进的选择算子和交叉算子的遗传算法

为了有效解决遗传算法中收敛速度与局部最优解的矛盾,文中提出了一种具有改进的选择算子和改进的交叉算子的遗传算法。使用文中改进的选择算子,能够增加算法收敛于全局最优解的概率,从而不容易陷入局部最优,也就增加了找到最优解的概率,使用文中改进的交叉算子可以加快算法的收敛速度,从而缩短寻找最优解的时间。实验证明,这两种改进算子的结合能以较快速度收敛于全局最优解,因此能很好地解决遗传算法中收敛速度与局部最优解之间的矛盾。     

交通网络设计问题的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种新的群体智能优化算法,可较好地避免局部极值并取得全局极值,但针对离散优化问题却存在开发平衡及探索能力差等缺点。为此,设计一种自适应变异的人工鱼群算法,在迭代过程中添加变异算子并自动调节视野范围和拥挤度因子。将该算法应用于多等级选择的离散型交通网络二层规划模型设计中,上下层模型分别采用人工鱼群算法及Frank-Wolfe算法进行求解,从而为求解这类模型提供新方法。仿真结果表明,该算法具有较好的稳定性和收敛速度,能够应用于大型城市交通网络设计中。