基于NSGA-II算法的电容称重传感器抗偏载能力的优化

为了满足在保证电容称重传感器最小识别极距变化的同时达到提高其抗偏载能力的要求,对传感器进行了多目标优化的研究。分析计算了电容称重传感器力学性能与结构参数之间的关系,建立了以其导向性能和抗弯性能为优化目标的1/1000g精度电容称重传感器的多目标优化模型。应用Isight优化软件中的改进型非支配解遗传（NSGA-II）算法得到电容称重传感器的Pareto最优解集,并通过有限元验证了优化结果的准确性。研究表明,在保证电容称重传感器最小识别极距变化的前提下,极大地屏蔽了偏载对电容精度的影响,结果具有很强的实用性。     

基于能量反馈协调控制的电动汽车底盘减振方法

针对电动汽车底盘振动控制及其能量反馈的设计要求,建立其1/4馈能式主动悬架模型,从能量角度使用基于线性二次最优调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)的控制方法,使悬架在控制力作动下达到车身振动能量尽量小并获得一定的振动反馈能量.在理论分析基础上,使用与Simulink建立联合仿真系统,分析LQR控制器协调底盘在复杂工况下的振动控制及其能量反馈的综合效果.分析表明,所用LQR协调控制方法能有效协调减振及其能量反馈.     

一种实用的高速公路最优路径规划方案

高速公路经营企业面对事故时需要计算能够及时到的最优路线,但由于高速公路路网存在交通管制、网路复杂等实际问题往往难以取得理想的效果。本文提出一种实用的高速公路路径规划方案。方案中,利用存储效率较高的前向关联边结构存储高速路网的拓扑结构,并根据美国联邦公路局路阻模型预测道路的路阻。设计可计算这种路网模型的Dijkstra算法,实现高速路网最优路径的获取。最后利用VC++对MapX二次开发,实现方案的设计。     

最优数字分配策略的分析与实现之一——实现思想

最优数字分配策略是将1-30的整数存入50*50的矩阵中每个存储单元的2-5个子单元中,使得分配的数据满足违约分最低的项目,项目根据不同的方案综合实现违约分最低。     

求解多目标优化问题的新遗传算法

给出了求解多目标优化问题的一种新解法。定义了多目标优化问题的非劣方向,设计了方向杂交算子和简单的变异算子。标准算例的计算机仿真结果表明,新算法可以快速地找到一组范围广、分布均匀且数量充足的Pareto最优解。     

基于连续性库存检查策略的库存系统仿真优化

库存能够保证企业的正常运作,但过多的库存又导致库存成本增加、占用大量流动资金．因此,有必要在库存持有量和成本之间寻求一个平衡点．利用AnyLogic软件构建了单一库存点的库存仿真系统．以连续性库存检查策略为例进行仿真与优化实验,得出最优库存控制策略,在保证客户服务水平的基础上实现了库存成本最低．     

公交线路查询算法

公共交通不仅是衡量城市现代化程度的重要标志也是解决交通拥堵问题的途径. 而公交线路查询系统的关键技术是公交线路查询算法, 它对提高公交资源的利用率有着重要的意义. 总结了国内外城市公交最优路径算法并在此基础上分析了高效运行城市公交系统的条件和影响因素. 介绍了最短路径问题及Dijkstra算法及其在查询系统应用中的弊端. 然后提出了基于换乘最小的广度优先算法的数学模型, 给出了算法的实现, 并以银川市公共交通公司的公交部分数据为基础, 完成了公交信息查询系统的设计与开发.     

LTE双层网中MIMO技术性能分析*

Femtocell技术以其较好的热点覆盖、较高的传输速率以及较大的网络容量,成为LTE网络中补充覆盖的重要途径之一。但同时,也造成了网络中复杂的CCI,严重影响了异构网络的性能。为了减少LTE双层网络中的CCI,提高网路容量,本文将基于MIMO的本征波束赋形、正交空时编码、天线选择技术应用于LTE双层网络,详细给出了无Femtocell覆盖半径、Femtocell最优密度以及Macrocell覆盖半径的精确数学表达形式,并对其所带来的干扰抑制效果进行了分析。通过仿真我们发现,相对于SISO来说,本征波束赋形的干扰抑制效果最好,可以使网络性能有个很大的提高,天线选择次之,正交空时编码所带来的增益最小,而当综合考虑性能增益以及复杂度的情况下,选择分集是一种比较合适的选择。     

能耗最优的水下滑翔机采样路径规划

研究了以能耗为优化准则的水下滑翔机海洋环境参数采样路径规划方法.首先,根据水下滑翔机的运动特点,建立了水下滑翔机采样作业过程的能耗模型;其次,基于能耗模型提出了一种能耗最小的滑翔运动参数优化方法,该方法避免了求解复杂的混合整数非线性规划问题;之后,在能耗最优的滑翔运动参数优化基础上,提出了一种基于两步链式Lin-Ker...     

基于用户查询的多关系群体挖掘改进算法

多关系群体挖掘是近年来快速发展的重要的数据挖掘领域之一.传统的群体挖掘方法是假定网络中只有一种关系,并且挖掘结果与用户需求无关.但现实中的社会网络中存在着多种关系.基于用户查询,不同的关系表现出不同的重要性.分析了多关系群体挖掘中关系提取的问题,提出一种新算法对满足用户期望的关系进行最优线性合并.利用获得的合并关系提高群体挖掘的精准性.