最优交通路线搜索算法研究

介绍在错综复杂的交通网中几类常用最短路径的搜索算法,重点介绍已知源点到其他目标点的最优交通路线的搜索算法,即单源最短路径问题的Dijkstra算法,从该算法的思想、应用、实现方法、算法分析和功能扩展等方面介绍此算法如何能获得最优的交通路线.     

图的最优矩阵构建研究

为了提高图的最优矩阵的构建效率,文中通过对Floyd算法的研究,进一步提出了对其进行四层优化的方法,通过对图的矩阵中的特殊元素的删除和在计算前的判断减少了不必要的计算,加入贪心算法使其减少中间结果的生成,使中间结果更加接近图的最优矩阵.优化后的Floyd算法在很大程度上提高了执行效率,使其在实际应用中更加可取,经过逐步的优化使改进后的算法在运行时间上平均时间最多减少为原来的四分之一,而且随着图顶点数目的增加,修改后的Floyd算法效率有显著的提高,因此,在实际应用中是一个切实可行的算法.     

最优并行算法评价标准的研究

加速比是判断一个并行虎法是否最优的依据，但播送类问题是针对并行机提出的，不存在串行算法，加速比标准对之无能为力，通过对几种不同并行计算模型上播送算法的研究，文中提出了一个不依赖于上体模型的一般化的评价标准ｍｉｎＣ＾２用以判断播送算法是否最优，为这类问题的进一步工辟了新的思路。     

激励学习的最优判据研究

激励学习智能体通过最优策略的学习与规划来求解序贯决策问题,因此如何定义策略的最优判所是激励学习研究的核心问题之一,本文讨论了一系列来自动态规划的最优判据,通过实例检验了各种判据对激励学习的适用性和优缺点,分析了设计各种判据的激励学习算法的必要性。     

最优证券组合的结构特征研究

在库恩－塔克条件基础上，研究了马尔科维茨理论框架内最优证券组合的结构特征，进－步扩展了关于最优证券组合结构特征和有效边界形状的现有成果。     

垃圾中转站最优选址及垃圾最优转运方案研究

针对城市垃圾中转站选址问题,建立了中转站最优选址数学模型。给出了一种中心转移算法,其不但解决了中转站的最优选址问题,而且给出了最优选址方案下,每个居民点垃圾的最优转运方案。由于解决这一优化问题的中心转移算法是一种单调迭代算法,因此其不但使用方便,而且有很好的运算效率。     

报文分流最优策略研究

在向下一代互联网络演进的过程中,一个重要的趋势是IP网络将成为语音、视频等应用的主要承栽.VoIP是一个重要的语音应用.然而,IP网络的丢包造成了VoIP的服务质量不能得到保证,并且对于VoIP而言,连续丢包对其服务质量的影响要远大于分散丢包.报文分流是近年来学术界讨论的一种提高VoIP服务质量的方法,其基本思想是把1个VoIP会话的报文分散到多个网络链路传输,从而把连续丢包转化为分散丢包,缓解丢包对VoIP服务质量的影响.然而,目前的研究只局限于用一种特定的分流策略(平均分流)说明报文分流的潜力.报文分流的理论基础,比如报文分流能在多大程度上提高VoIP的服务质量,什么是最优的分流策略等,并不明了.对报文分流的理论基础进行了研究,首次给出了分流策略与VoIP服务质量的定量关系描述,给出并证明了Bernoulli网络丢包模型下的最优分流策略.同时,以ns-2仿真实验验证了该最优分流策略在Gilbert网络丢包模型下的有效性.     

避障最优路径系统研究

运用MATLAB建立车道障碍模型,通过各种算法,在MATLAB环境下设计车辆避障预警系统早已成为各大汽车厂商和研究所的核心,其规划路径的算法却大相径庭。通过对比3种常用算法在相同环境下路径规划,对其时间和空间上的特性进一步分析,得出规划算法是否最优。通过对比算法,可最大程度上减少路径规划的时间,得出最优的规划路径。最后通过对群智能算法的设置参数进行改进,从而优化传统算法,并通过设定函数验证论证结果。     

水质检测传感器研究的新进展

水质检测传感器主要包括化学水质检测传感器、生物学水质检测传感器、光学水质检测传感器和谐振式水质检测传感器四类。综述了水质传感器的原理、应用、研究现状和各自的特点,对水质检测传感器现存的问题进行了阐述。对我国生活饮用水卫生标准的主要常规指标进行了介绍,并与其它国家的几种主要用水标准进行了对比。     

水质监测自动控制系统的研究

水资源对于人类的生存与发展具有重要作用,在经济的快速发展中,水资源的作用越来越广泛。水质监测是保证水资源健康的重要方法之一。水质的相关参数如温度、PH值、溶解氧和浊度等参数的检测对水质具有重要的意义,相关水质参数传感器的选择是决定监测系统能否实现高精度、稳定性监测的关键。并对水质自动监测系统进行了设计。     

基于神经网络的水质预测模型研究

水体预测分析在掌握江河水体的现状、理解污染物质转移的特点以及了解污染源的排污状况进而预测水体发展趋势等方面有着重要意义。有效的水资源管理和明确的水污染治理的区域规划是水生态环境保护的首要任务,而水体的预测分析则是基本保障。本文以某河流域为研究对象,根据其水体现状以及检测的统计数据,创建人工神经网络的水体预测模型,对水环境的关键超标准污染物质总氮的含量进行仿真模拟预测分析。分析数据表明,经过训练后的神经元网络的预测分析偏差低于5%,因而该实体模型能合理地预测分析水体中的总氮浓度值。     

表面水质遥感监测研究

主要讨论了应用多种传感器遥感技术进行表面水质监测研究的有效性。首先论述了纯水和不 同水质的波谱特性,然后以芬兰海湾和芬兰南部湖泊为应用实例,进行多种遥感数据和主要水质参 数之间的相关性分析,从而确定不同波谱段是否可以有效地监测表面水质的变化情况。本研究为新 一代传感器的设计提供水质监测的重要参数,进一步的试验研究仍在进行之中。     

基于遗传算法的最优客户群挖掘研究

介绍了数据挖掘的基本概念和遗传算法的基本原理,并根据存放在数据库中的商场客户信息,设计遗传算法挖掘最优客户群。算法中采用了整数编码和二进制编码相结合的编码表示方法,杂交算子,变异算子和带有限制条件的适应度函数的构造。最后进行了实例仿真。     

最优网间结算软件问题的研究

全世界的目光都在聚焦中国,这个世界上最大的电信市场将成为一个竞争日益加剧的电信市场。中国政府正在采取一系列改革举措来刺激电信业的增长,如破除电信业的垄断、引入全业务竞争等,包括基础电信业务以及增值电信业务和     

不确定性条件下最优路径的研究

城市交通情况复杂多变,交通事故、突发事件等更增加了车辆行驶时间的不确定性。本文是在此基础上进行的最优路径的研究,旨在不确定条件下,找到可靠、快速、安全的最优路径。首先,不确定条件下分析不同车辆经过每条路径的时间均值和标准差,给出每条路径的时间代价,所有路径中花费时间代价最小的即为最优路径。而最优路径模型就是在合理的假设下利用迪杰斯特拉算法得到最小的时间代价,并实际应用到市区交通网络,得到绕过拥挤路段的最优路径。本文主要叙述不确定条件下两点交通的最优路径以及交通网络的最优路径研究。     

基于最优方案VANET协议的研究

由于网络拓扑结构频繁变化,节点之间物理物理距离超过通信距离时,消息不能转发,信息没有及时更新。目前市场销售的大部分导航软件一般采用的是最短路径策略或最少收费策略,这种方式在一般情况下能够满足人们的某一出行要求,但对于当前交通路况拥堵的情况下,这几种策略显然是行不通的,最短路径或最少收费的方式不仅不能给使用者节省时间,还可能降低了出行的效率。这种方式以远远不能满足人们出行的需求,如何保障即尽可能选择最短路径又能够保证通信的畅通,是本论文研究的方向。     

基于HSM的传感器最优配置研究

给出了一种基于深知识模型、最大化可诊断性的最优化传感器(或测试点)配置的数学描述模型;对传感器(或测试点)的典型配置策略和存在的不足进行了分析,从实现最大化可诊断性的角度对传感器最优配置问题进行了深入研究;针对复杂系统传感器配置运算开销呈指数增加的问题,给出了基于BPSO算法的传感器配置策略;最后通过抽象实例进行验证,结果表明基于BPSO的传感器配置策略与其他方法相比,收敛速度快、诊断精度高,可用于大型系统传感器配置问题。     

加工过程智能最优自适应控制的研究

对加工过程最优自适应控制进行了探讨,提出了基于GA的切削用量优化方法和基于多感知融合策略的刀具磨损检测技术,建立了一种新的加工过程智能最优自适应控制系统。     

基于神经网络的电子地图最优路径研究

现阶段电子地图的应用已经深入到各行各业,最优路径的查找及规划作为GIS的一个关键问题,成为研究的一个难点,本文提出一种基于Hopfield神经网络的方法来解决地图最优路径问题。以物流配送中的车辆路径最优化为例,先根据Hopfield神经网络模型研究基于Hopfield的最优路径算法,然后探讨和验证该算法的可行性、实用性,最后通过算例分析对该方法进行验证。