机器人三维路径规划问题的一种改进蚁群算法

本文研究移动机器人三维空间路径规划问题,针对三维空间的复杂地形特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法。文中首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素呈现、路径点选取、信息素更新以及启发式函数设计等方面的改进方法。仿真结果证明了算法的可行性和可靠性。     

改进的蚁群算法在飞行路径模型中的应用

为了保障飞机安全地运行,FAA规定每架飞机在飞行一定时间后都要进行周期性检修。通常考虑到检修成本,任一种检修都要在指定的机场完成,因此要求飞机每飞行一定的小时数后都要返回到指定的维护基地进行定期检修。如何合理地进行飞机飞行路径的调度以使飞机周期性地返回指定检修机场进行检修是本文研究的关键。为了问题简化,本文主要针对单检修基地、单机型的检修路径调度问题进行研究。本文结合经典蚁群算法,对现有算法参数的设置及信息的更新等方面进行改进后应用到飞行路径模型中,并运用Matlab对该算法编程,运用具体数据进行计算实现,确保了飞机周期性返回检修机场,实现周期性检修。     

基于种群多样性的自适应PSO算法求解VRPSPD问题

为有效求解逆向物流车辆路径(VRPSPD)模型,本文提出一种基于种群多样性的自适应PSO算法(SDAPSO)。在SDAPSO运行时,根据种群多样性,自适应地对种群中运行较差的粒子进行扰动操作,提升这些粒子向最优解收敛的能力;同时,对全局最优粒子进行概率扰动,以增加种群的多样性。标准检测函数的仿真结果表明SDAPSO算法是对基本PSO算法的有效改进。在对VRPSPD模型求解中,通过与其它粒子群算法相比,表明SDAPSO是求解该类问题的一种有效方法。     

基于PDA的GIS系统研究与开发探析

文章对基于PDA的GIS系统设计中的数据存储设计、系统总体设计进行了分析,并探讨了系统开发过程中最短路径分析及地图匹配算法的优化,希望给这方面研究起到一定指导作用。     

未知环境下基于约束点的移动机器人路径规划

针对未知环境中障碍物种类多样性和位置不确定性的特点,提出了基于约束点的路径规划方法。首先对机器人在未知环境中检测到的局部障碍物信息进行分类和几何特征属性描述,得其约束点信息,然后引入改进后的A*算法,将其搜索范围局限于约束点上,计算约束点的评价函数值后得到子目标点,机器人到达子目标点后,若陷入死区,则采取回溯路径策略,重新选择子目标点,否则根据该点所属的障碍物种类采取跨越或绕行避障策略,最后移动机器人在未知环境中顺利到达目标点。仿真研究说明本文提出的路径规划方法具有可行性和有效性。     

改进的Dijkstra算法在灾害决策系统中的应用

灾害决策系统中,核心安置点的选择对救灾工作效率影响重大;分析常用的最短路径搜索方法,选用Dijkstra算法并对其进行改进,计算选取到达最远安置点最近的安置点作为核心安置点。实验结果表明,该方法具有良好的实用性。     

高强紫外光强化降解消毒副产物氯乙酸的效能及作用机制

氯乙酸是一种化学性质稳定的氯化消毒副产物,传统高级氧化技术对氯乙酸的降解效率低、矿化不彻底,拟采用强度高达3.13×10-6 Einstein/(cm2·s)(强度约合1000 mW/cm2,比传统高级氧化工艺中使用的紫外光强度高两个数量级以上)的紫外光作为光源,考察其对3种氯乙酸(一氯乙酸、二氯乙酸和三氯乙酸)的降解效果、影响因素和矿化过程.研究结果表明,与传统紫外光降解技术相比,高强紫外光可高效降解氯乙酸,前者在360 min内对氯乙酸的去除率不足5％,后者可在50 min内实现99％以上的降解,且3者的降解速率关系为:三氯乙酸>二氯乙酸>一氯乙酸.高强紫外光对氯乙酸的降解过程遵循伪一级动力学,光强、pH和DO这3个光解反应影响因素中,pH对氯乙酸光解过程影响不大,但光强和DO对光解速率影响显著,光解的反应速率随紫外光子通量的提高呈一次线性增加,随着DO由1 mg/L增加至9 mg/L,光解速率提高1倍.此外,高强紫外光对氯乙酸的矿化过程彻底,几乎不产生中间产物,氯乙酸的矿化过程可能主要是通过脱卤和脱羧基两个反应路径实现,DO和pH对光解过程的影响从侧面佐证了氯乙酸高强紫外光光解路径.该结果表明,高强紫外光可有效降解光稳定物质氯乙酸,可为氯化消毒副产物的高效去除提供技术借鉴.     

考虑微网和HVDC特性的电网黑启动优化

通过对黑启动电源、恢复路径优化的电网黑启动方法能加快发生大停电电网的系统恢复。随着电力系统中微网和HVDC越来越多,交直流混联电网在电网黑启动过程中需充分考虑微网和HVDC的影响。分析了微网和HVDC的特性及其参与黑启动时的控制方法和可行性,以最大化恢复系统的恢复效率为目标构建了考虑微网和HVDC特性的电网网架重构优化模型,使用模拟退火遗传算法（SAGA）和Dijkstra算法对电网进行分区优化和恢复路径选优。最后,通过算例验证了方法的有效性。     

基于启发式强化学习的AGV路径规划

针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势.     

新工科背景下安全工程专业创新型人才培养路径研究 #br#

为实现新工科背景下安全工程专业创新人才培养目标,基于对创新能力内涵的充分理解,从创新精神、创新意识和创新思维三重角度出发,充分利用“校企协同”育人优势,确定安全工程专业创新型人才培养路径,包括创新型课程体系建设、创新型多维实践平台建设、创新型师资队伍建设及多学科交叉创业活动4条路径。将创新能力培养贯穿于安全工程专业人才培养的全过程,为高校实现创新型人才培养提出建议和参考。