一种基于方形排列的采集参数试验新方法

本文讨论了地震采集中传统的试验方法存在的问题，提出了一套基于方形排列的采集参数试验新方法。新方法在保证地震资料信噪比的前提下，侧重于提高资料的分辨率。通过组合检波中的纵横向基距连续变化以及组合图形的不同系统全面地分析其对有效波和干扰波的影响，并在分析不同采集参数的单炮记录品质的同时，分析与之相匹配的组合叠加、覆盖次数等参数。     

一种新的基于隐喻地图的RPA路径规划算法

智能化地制定机器人流程自动化(robotic process automation, RPA)执行路径有利于企业节约相关人力成本以及提高RPA的推广,提出基于改进深度双Q网络(double deep Q-learning algorithms, DDQN)算法进行RPA路径规划。首先针对存在RPA的作业环境即Web页面,不满足深度增强算法的探索条件的问题,借助隐喻地图的思想,通过构建虚拟环境来满足路径规划实验要求。同时为了提高DDQN算法探索效率,提出利用样本之间的位置信息的杰卡德系数,将其作为样本优先度结合基于排名的优先级(rank-based prioritization)构建新的采样方式。通过随机采用任务样本在虚拟环境上进行验证,证明其符合实验要求。进一步比较改进DDQN、深度Q网络(deep Q network, DQN)、DDQN、PPO以及SAC-Discrete算法的实验结果,结果显示改进算法的迭代次数更少、收敛速度更快以及回报值更高,验证了改进DDQN的有效性和可行性。     

无线传感器网络节点重部署研究进展

传感器节点随机部署导致的分布不均匀往往会使无线传感器网络的感测区域产生覆盖空洞或冗余覆盖,严重影响网络性能,因此需要重部署对网络拓扑进行修复。总结和分析近年来重部署相关的主要研究方向和成果。首先回顾了三种基础的节点感测模型;再从研究问题、策略设计优化目标和分类方法等三个方面对节点的重部署进行了全面的梳理;然后着重针对典型的传感器节点和Sink节点的重部署策略进行分类解释和比较分析;最后讨论强化学习框架下的节点重部署策略和安全监测需求下无线传感器网络迁移部署,并指出重部署策略的应用前景与发展趋势以及未来的优化方向。     

基于回溯算法的选课推荐系统的设计与实现

大学生选课是一个既重要又繁琐的过程,如果不提前规划,就有可能出现错失特定学期的中意课程,单学期课业量过重和时间浪费问题,进而影响学习主动性和学业成绩.为解决上述问题,研发选课推荐系统,根据学生所设限定条件推荐多学期的选课方案.文章提出基于0-1背包的回溯算法来处理约束,可以大范围剪枝,加快求解速度.测试结果表明,本系统可以为学生推荐意向匹配率高且课业量少的选课方案.     

多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集模型及其应用

考虑到多源覆盖信息系统中数据的复杂性以及单个信息系统之间的不平等性,引入诱导覆盖粗糙集,并对信息系统的属性赋予权重值,提出了多源覆盖信息系统下的加权广义多粒度粗糙集MCS-WGMRS模型。定义了属性权重的计算方法,给出模型的上、下近似,并获取了相应的决策规则。通过实例分析验证了MCS-WGMRS模型的有效性,结果表明该模型对目标集的分类能力更强,适当调整阈值可进一步提高模型的容错性。     

基于线程队列动态规划法的GPU性能优化

针对目前线程队列管理方法中执行时间长的线程无法得到响应的问题,对线程队列进行了研究,提出了线程队列动态规划法(Thread Queue Dynamic Programming,TQDP).通过实验验证,对比了评估性能的参数,如Weighted Speedup,STP,ANTT等,TQDP与++DynCTAT,Mod+Bypass,PBS,BF相比,Weighted Speedup分别提高了14％,13.7％,13.3％,3.4％.与SMK,SMK-(P+W)相比,STP分别提高了8.5％,1.4％,表明提出的方法实验效果好,优化了系统性能.     

基于蚁群算法的三峡升船机船厢设备巡视点检路线规划

针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.     

自适应概率选择模型的改进蚁群算法研究

传统的蚁群算法在路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。针对这些缺陷,提出一种基于自适应概率选择模型的改进蚁群算法。最后,在Matlab2016a仿真软件中构建两种地图环境,对两种算法在不同环境下的适应性和寻优能力进行仿真实验。结果表明,改进的蚁群算法的体现了更好的收敛性,在复杂环境下的最优路径和寻优时间更短。     

基于改进A和DWA的无人艇路径规划算法

针对存在动态障碍的复杂海洋环境中无人艇的应用,提出了基于改进A*和DWA的无人艇路径规划算法.在全局路径规划时,基于动态改变步长方法设计了一种改进的快速平滑A*算法,克服了传统A*算法存在的大范围搜索时效率低下、生成路径不平滑等缺点,基于无人艇传感及导航信息,通过在DWA的评价函数中增加路径偏差项,将全局规划与局部规划相结合,实现了动态环境下无人艇的路径规划.仿真实验结果表明,该算法相比传统A*算法,规划的路径平滑,运行效率提升了约30倍,并可以躲避环境中可能存在的动态障碍,确保无人艇安全、高效地到达目标点.     

无线可充电传感器网络混合移动充电调度研究

能量约束是无线传感器网络应用的重要限制.无线能量传输技术因为在效率和可靠性方面的突破,已成为无线传感器网络极具潜力的能量补给方案.目前已有的移动无线充电调度方案可分为周期性调度和在线调度方案,虽然各种方案有不同的适用场景,但是难以同时兼顾周期性调度的高充电效率和动态调度的实时性.本文提出一种按需的无线传感器能量补给调度方案,首先每个周期对所有请求充电的全局优化节点充电路径,接着对实时性请求结合动态插入法安排紧急需求节点充电.通过仿真实验比较,本文提出的混合方案相对于周期性调度方案和按需方案在充电效率、移动路径代价和节点饥饿率上具有显著优势.