基于禁忌和声搜索算法解决0-1背包问题

和声算法是模拟音乐演奏的一种基于群的超启发算法。由于算法的简易性和快速收敛性,其在连续优化问题中得到广泛应用。文章利用改进的和声算法解决基于离散的0-1背包优化问题。通过运用二进制编码,并引入禁忌思想以及结合自适应的参数调整策略,提出了禁忌和声搜索算法。经过试验仿真,验证了禁忌和声算法与其他算法相比具有一定的性能改进。     

基于改进果蝇优化算法的无功优化

将改进果蝇优化算法运用于无功优化领域,为电力系统的无功优化计算提供了一种新的算法.通过对迭代步长进行自适应调整可以有效避免果蝇算法可能陷入局部最优的问题,同时还能提高收敛精度.在无功优化模型中,对控制变量进行归一化处理,使得量纲一致;将约束条件以罚函数的形式并入目标函数中,实现对状态变量的限制.以IEEE30节点系统和IEEE57节点系统为例,分别基于果蝇优化算法(FOA)、改进果蝇优化算法(IFOA)和遗传算法(GA)进行了无功优化计算,结果表明改进果蝇优化算法(IFOA)具有更好的优化效果和计算速度,更加接近全局最优值,采用该算法解决无功优化问题效果很好.     

利用最优同变估计的自适应有限元数字水印优化算法

自适应有限元数字水印属于多层的非线性的水印方法,对于复杂函数逼近问题是具有较好的应用性的,但对涵层相关参数十分敏感。针对上述问题,将最优同变估计的思想引入数字水印,提出了一种利用最优同变估计的数字水印优化算法。该算法利用最优同变估计及进化策略实现全局搜索及优化的特点,并对自适应有限元数字水印结构及相关参数进行了优化。理论分析及实验结果都证明了该算法的有效性。     

UI自适应的Android软件自动化测试框架研究

移动互联网的迅速发展,使得Android应用软件越来越多,对Android软件自动化测试也提出了更高的要求。现有的Android自动化测试软件大多支持针对某一固定终端的自动化测试。由于Android使用终端的多样性和复杂性,在自动化测试中要针对不同的测试终端分别设计测试用例。本文提出了UI自适应的Android软件自动化测试框架,通过对被测试软件的源码分析,自动识别被测试软件中的各种UI控件及其布局方式。测试人员针对一种终端进行测试用例设计后,自动化测试系统将能自动生成不同终端设备的自动化测试用例。测试框架的使用,将会大大提高测试人员的工作效率。     

农户资金约束下农产品供应链保险-补贴契约研究

以一个“农户+超市”两级农产品供应链作为研究对象,研究了在随机需求下农户作为剁造商存在资金约束且占主导地位时.作为超市的零售商与农户的行为决策.通过建立农户、超市的决策模型,发现资金约束对农户、超市都产生不利影响,并且不能达到供应链的协调.为了使碍供应链能够协调,我们提出一种新的契约:保险-补偿契约.研究发现.保险-补偿契约能够在农户存在资金约束时协调供应链.最后通过算例对结论进行了验证.     

基于STM32单片机的自适应视频识别

通过对通用的位移传感器的特点以及问题进行分析与研究,提出并设计了一种利用模拟摄像头采集视频图像信息,进行实时处理的自适应视频识别。系统采用STM32系列ARM微控制器作为主控制器,包括模拟摄像头、视频图像分离、高速AD转换、光线检测及433 MHz无线通信等模块,通过C语言编程实现。在检测物体位移的同时,可以判别物体的移动方向,弥补了现存位移传感器无法检测物体移动方向的空缺,在确保基本检测功能的同时又增加了对环境的自适应,最后通过试验证明了设计的可行性。     

水平遮阳板角度在室内太阳光采光分析与应用

水平遮阳板不同遮阳角度对太阳辐射的遮阳效果会产生不同影响。为了使尺寸与材料固定的建筑外遮阳在太阳高度角和方位角变化时能够满足遮阳需求在不同季节的变化,需要采用遮阳角度可随之进行调节的外遮阳设计,以满足对遮阳效果的要求。以南京地区典型气象年气象为依据,对该地区住宅建筑南向外墙遮阳板不同遮阳角度下的遮阳系数进行建模分析,从而得出当地南向水平外遮阳的遮阳效果在不同季节及全天不同时刻的变化趋势。     

飞翼布局无人机滑跑纠偏控制

针对滑跑纠偏控制律对良好鲁棒性的要求,以及飞翼布局无人机地面滑跑六自由度模型非线性、多变量的特点,提出了基于自抗扰控制理论的无人机非线性滑跑纠偏控制律;由于采用了前轮转向、阻力方向舵和主轮差动刹车联合纠偏,针对控制执行机构纠偏效率在滑跑过程中变化较大,以及阻力方向舵和刹车机构兼具减速和纠偏功能的特点,提出采用加权伪逆法对偏航力矩及阻力控制指令进行动态控制分配。结果表明,自抗扰滑跑纠偏控制律能够能有效观测并补偿跑道环境影响造成的强烈干扰及侧风干扰,加权伪逆法能够对偏航力矩和阻力指令进行动态分配,并使各执行机构使用量处于正常范围以内。     

BP网络算法在平面运动测量误差补偿中的应用

在航天对接试验平台开发项目中,针对平面运动物体非接触高精度测量的难点,提出一种针对物体三自由度平面运动的创新性测量方法.利用激光测距传感器的并联组合,实现对物体位置和姿态的非接触式测量.以传感器测量值为输入样本,运用BP神经网络算法建立误差模型,通过调整权值因子使建立的网络模型能够拟合出测量误差,从而修正测量的数学模型.基于BP神经网络的误差补偿方法对平面运动物体测量误差的补偿具有明显的效果,能够满足位姿测量的精度要求.     

基于数字高程模型数据的机载认知雷达地杂波建模方法研究

针对机载认知雷达信号处理的特点,设计了一种基于数字高程模型数据的地杂波建模方法。该方法首先从数字高程模型数据中提取对杂波功率谱有影响的地形因子,然后结合地理地貌学理论和地形因子对数字高程模型提供的真实地貌类型进行量化分类;设计动态数据库来存储量化后的地貌信息,以提高杂波建模过程的实时性;最后基于地貌信息和后向散射系数模型构建地杂波。仿真结果表明,采用该方法构建的地杂波模型符合机载雷达所处的地貌实际情形,用作机载认知雷达的先验信息时具有真实、稳定和可靠的优势,可有效地辅助机载认知雷达提高工作性能和生存力。