基于传感器多模式调度的智能目标跟踪算法

智能目标具有反跟踪的特性,其运动状态的改变与跟踪传感器的工作模式相关.为了实现对智能目标的有效跟踪,文中提出一种基于传感器多模式调度的交互多模型跟踪算法.首先,为智能目标构建混合多模型集,描述其与传感器模式相关的智能运动特性;其次,提出一种传感器多模式调度策略,综合考虑了一步预测的目标跟踪误差、二步预测的目标运动趋势误差以及传感器模式的辐射代价3方面因素,据此构建传感器多模式调度的目标函数;最后,将传感器多模式调度与交互多模型跟踪算法相结合,通过"模式调度→交互跟踪→模式调度"的闭环结构,提高了对智能目标跟踪的自适应性.仿真结果表明,与选择固定传感器模式的方法和基于近视策略的传感器模式调度方法相比,文中方法实现了对智能目标的持续精确跟踪.     

基于GA-BFO的城镇住宅家庭用能多目标优化调度策略

针对城镇住宅家庭设备等用能的特点,建立一种包含多种可调度负载的家庭用能模型。以最小用户电力成本和最小负荷峰均比为优化目标,提出一种日前优化调度策略,并采用一种改进的细菌觅食优化算法进行求解。考虑用户临时需求变化对日前优化调度结果的影响,提出一种对短时间内的用能安排进行重新调度的实时优化调度策略,并引入0-1背包问题和动态规划方程对上述问题进行求解。算例结果验证了所提策略和改进算法的有效性。     

多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题的研究

为了优化现代物流中的车辆调度问题,文章针对多车场开放式物流配送车辆调度问题,建立了一种灵活的多目标组合优化模型,此模型可以方便地增减优化目标值;设计了适合多车场开放式车辆路径问题的通用染色体编码方案,并对遗传算法中的交叉变异操作做了详细说明,最终得到了多车场多目标开放式物流配送中车辆调度的优化策略;通过真实的测试用例验证了项目设计的优化模型和遗传算法在解决多车场多目标开放式物流配送车辆调度问题中的可行性.     

水库多目标优化调度

本文应用数学理论对大中型水库进行优化调度，编制了程序，并应用于实例，经过大量微机计算，绘出优化调度图，优化调度效果显著。实践证明本方法实用可靠。     

面向多目标流水车间调度的多种群多目标遗传算法

针对制造型企业普遍存在的流水车间调度问题,建立了以最小化最迟完成时间和总延迟时间为目标的多目标调度模型,并提出一种基于分解方法的多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标流水车间调度问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入到算法迭代过程进行求解.算法在每次迭代时,依据种群的分布情况选择各子问题的最好解及与其相似的个体分别为当前求解的子问题构造子种群,通过多种群的进化完成对多个子问题最优解的并行搜索.通过对标准测试算例进行仿真实验,结果表明所提出的算法在求解该问题上能够获得较好的非支配解集.     

多目标和多优先级约束的调度决策优化

针对装配作业调度优化问题,考虑装配过程中工具的更换次数、零件装配方向的改变次数和零件装配类型的变化次数的影响,提出一种支持多目标和多优先级车间调度策略的规划模型,给出正确的调度策略及求解算法.实例分析表明该方法的有效性和可行性.     

虚拟养老服务人员调度多目标优化研究

针对虚拟养老服务人员调度问题,分析老人、虚拟养老服务中心和服务人员的利益追求,以成本最优、老人和服务人员满意度最大为主要考量因素来构建多目标优化模型。设计了离散化多目标鲸鱼优化算法。通过改进传统鲸鱼优化算法的鲸鱼位置更新公式和局部搜索算子,引入非支配排序用于求解构建的多目标优化问题。通过求解算例并将结果同NSGA-II和NSGA-III对比,验证算法的优越性。该研究综合考虑三者的利益,可为虚拟养老服务人员调度提供丰富的决策集合。     

多目标柔性作业调度的优化研究

针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传算法提出了一种新的优化求解方法。首先建立了该类问题的调度模型,基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证算法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生。最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题。     

基于强化协同算法的多目标生产调度模型研究

针对流程工业生产调度具有复杂性、多约束性和多目标性难以优化的特点,提出了一种新型强化协同优化算法 (N C O ),并将该算法应用于求解多目标优化问题,提出了基于N C O 算法的多目标协同优化方法(M O N C O )。研究表明, M O N C O 算法应用于车间调度问题,不仅可以优化生产工序,还能减少迭代次数,提高计算效率。     

低轨道卫星星座网络路由研究

拓扑时变性、承载业务分布不均衡以及星上资源有限,使得设计新的低轨道卫星星座网络路由算法迫在眉睫.如何设计简单、高效的低轨道卫星星座路由成为当前卫星网络研究的热点问题.深入剖析了LEO卫星网络的特点,从几何模型、切换以及星上处理能力三个视角出发,分类综述了LEO卫星路由算法,阐述了各类路由的典型算法,讨论了每种算法的优点和适用环境,剖析了其中存在的问题,并对它们进行了综合对比.最后指出了LEO卫星路由算法进一步的研究方向.     

无线传感器网络操作系统调度策略

提出了一种在无线传感器网络操作系统中可以同时针对周期性任务和非周期性任务进行抢占式调度操作的EF-RM调度策略。在无线传感器节点上执行的任务负载较重的情况下,该调度策略可以保证重要任务的优先执行,此外当无线传感器节点空闲时,通过将节点带入睡眠状态,实现无线传感器节点的节能。所提出的任务调度策略在TinyOS上进行实现,并通过实验测试得出,在总能耗代价增加较少的情况下可以有效地提高系统在较重负载情况下的响应性能。     

面向DTN无线传感网移动节点的动态资源调度模型的研究

资源调度是无线传感网络中移动节点的核心和富有挑战性的问题。如何提高移动节点资源使用率并取得最大利润是服务商的最终目标。通过非强占优先权排队G/G/1模型,满足不同等级数据QoS,利用线性分段函数使系统成本最小。进而基于成本函数和收益函数模型,求出不同级别信号动态分配比例,从而得出用户与服务商都满意的结果。结果表明,动态资源调度系统,不仅能够保证不同级别数据的QoS要求,也可使服务提供商的利润最大化。     

一种无线传感器网络链路调度模型与算法

研究无线传感器网络最小空间重用链路调度（MSRLS）模型,提出一种求解一般网络下MSRLS问题的分步式近似算法MSRLS-D。该算法同时考虑无线传感器网络带宽需求分布和通信过程中的无线信道干扰,更适用于真实网络。通过理论分析和仿真实验,对该算法的性能进行论证和比较。     

双层探测卫星网络半分布式资源调度方法

对具有高轨和低轨双层星座的探测卫星网络资源调度问题进行研究,提出一种半分布式调度方法.给出一种基于高轨星覆盖域的低轨星分群算法,在此基础上建立半分布式资源管理机制与对应的资源调度问题多主体求解框架.设计了群间分布协商策略--基于改进合同网的两级协商策略和群内集中调度方法--粒子群调度算法.实验结果表明,同完全分布式和集中式算法相比,该方法具有更优的求解性能和处理动态任务的能力.     

一种矿用红外瓦斯传感器的检测模型

建立了一种矿用红外瓦斯传感器的检测模型,通过计算及曲线拟合的方法得到瓦斯浓度与红外瓦斯传感器输出电压的关系,并对该检测模型进行了反演实验。实验结果表明,该检测模型的测量精度满足现场要求。     

能量有效的无线传感器网络节点调度算法

针对传感器节点随机部署的无线传感器网络中存在大量冗余节点而导致大量节点能量浪费这一问题,提出了一种分布式的能量有效的冗余节点调度算法(ERSS算法).为了最大程度地节约能量,延长网络寿命,该算法使网络中的节点自主地判定自身是否为冗余节点.网络中只有必要数目的节点保持活跃状态来保证网络的完全覆盖,而冗余节点转为休眠状态来节约能量.文中给出了冗余节点判别规则、计算模型及判定流程.仿真结果表明了所提出算法比现有算法在节约网络能量及延长网络寿命上的优越性.     

UltraStar: A Lightweight Simulator of Ultra-Dense LEO Satellite Constellation Networking for 6G

The mega-constellation network has gained significant attention recently due to its great potential in providing ubiquitous and high-capacity connectivity in sixth-generation(6G) wireless communication systems.However,the high dynamics of network topology and large scale of mega-constellation pose new challenges to the constellation simulation and performance evaluation.In this paper,we introduce UltraStar,a lightweight network simulator,which aims to facilitate the complicated simulation for th...     

并行分布式无线生理传感器网络的任务调度模型研究

以智能服装为背景,研究基于无线生理传感器网络任务调度模型.首先对数据融合任务进行子任务划分,并通过基 于全局遗传模拟退火算法的任务调度算法对子任务进行优化调度,实现计算的并行化和分布化.由于各个传感器功能固定,导致子任务执行顺序也是固定的,因此任务调度优化算法可以事先运行.仿真结果表明,其加速比可以达到4倍以上,充分利用了网络中节点数量多的优势,有效地解决了单个节点有限的运算、存储资源与较高的整体计算性能需求之间的矛盾.     

红外传感器模型的成像仿真效果分析

红外传感器的建模仿真是信号注入式仿真性能评估中的关键环节。通过分析红外成像系统的工作过程,提出了一种由调制传递函数（MTF）法、基于图像像素处理法以及光线追迹法相结合的红外传感器建模方法;为了定性地对所建立的红外传感器模型进行评估和分析,需要对仿真后的红外图像进行分析和评价,提出了由一、二维直方图和图像傅立叶频谱分析相结合的分析方法,并结合仿真试验结果进行了成像仿真效果分析,验证了模型的可行性,避免了单一分析方法只能评价部分效应成像效果的缺陷。