微控制器中按键处理技巧及应用

针对微控制器中按键处理问题。列举不同场合对按键处理的设计优化。重点讨论了非编码键盘的抖动及干扰消除优化。结合ADC按键,设计一种新型软件滤波方法一阀值平滑滤波,详细介绍了其软硬件的实现过程。通过验证,此方法既能有效扩展键盘又能实现消抖,有效提高微控制器资源的利用。     

非圆曲线的数控处理及程序实现

引用优化设计中一维搜索和黄金分割法,针对数控加工中非圆曲线的处理,给出实用、简洁和新颖的宏程序实现方法,解决在数控系统中求解方程组的问题,是数控用户快速解决相关应用问题的有效手段。     

Expected runtimes of evolutionary algorithms for the Eulerian cycle problem

Evolutionary algorithms are randomized search heuristics, which are applied to problems whose structure is not well understood, as well as to problems in combinatorial optimization. They have successfully been applied to different kinds of arc routing problems. To start the analysis of evolutionary algorithms with respect to the expected optimization time on these problems, we consider the Eulerian cycle problem. We show that a variant of the well-known (1+1)$(1+1)$ EA working on the important encoding of permutations is able to find an Eulerian tour of an Eulerian graph in expected polynomial time. Altering the operator used for mutation in the considered algorithm, the expected optimization time changes from polynomial to exponential.     

基于渐进约束违背删除策略的服务合成执行路径优化

在面向服务计算领域,服务合成正成为分布异构资源整合、业务集成的一个新型计算模式。在开放互联的因特网环境下,由于存在多个功能相似但服务质量不同的服务提供商,从而导致一个抽象的服务合成方案存在多条可执行路径。然而,在满足用户综合QoS约束需求的情况下,如何有效协同单个服务的QoS从多条候选路径选出一条优化的执行路径,便成为服务合成QoS研究中的一个关键问题。遗憾的是,该问题还没有得到很好的解决。为此,我们提出一个采取渐进约束违背删除策略建立优化执行路径的方法。我们的方法能够避免探测多条执行路径,而是在靠本地最优化策略建立的执行路径上,通过全局QoS计算和QoS约束检查模型找出QoS约束违背,并进而采取渐进约束违背删除策略逐渐删除这些约束违规,并建立起一条近优的执行路径。实验表明,我们的方法很好地降低了建立优化执行路径的时间复杂性。     

基于计算缓存方法的分子动力学程序性能优化

分子动力学数值模拟程序在现代高性能计算机上的计算效率往往很低,只能发挥系统峰值性能的几个百分点。本文对并行分子动力学程序PMD3D在联想深腾6800超级计算机上进行性能优化。通过性能分析,我们发现粒子相互作用力计算中相互关联的浮点运算严重影响了处理器的指令级并行效率,为此我们应用计算缓存的方法,将大量不规则的浮点计算进行缓存,达到一定规模后再进行向量化计算。这样使得单机性能在优化后提升4倍多,达到处理器峰值性能5.2GFlops的32.3%。最后,在深腾6800的64个节点的256个CPU上进行了并行性能测试,达到峰值运算性能1.3万亿次的27%。     

虚拟膝关节镜手术中保持单元质量的体网格形变方法

在虚拟膝关节手术中,需要对膝关节进行大范围形变的实时模拟。本文针对四面体网格的膝关节模型,提出了采用LSD度量建立形变能量,然后将带约束的最优化问题转化为不带约束的最优化问题,最后通过带Armijo线性查找的非精确牛顿法求解最优化问题。在求解过程中,通过预估未知点的位置,减少迭代步数,提高了算法的效率。这种方法具有较好的保体积性,同时保证形变后的四面体网格不出现体元翻转和退化。该方法也能推广应用于其它类似的关节弯曲运动的变形中。     

基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划方法研究

针对移动机器人传统路径规划算法效率不高、寻优能力差等问题,本文提出一种基于改进粒子群优化算法(PSO)的移动机器人路径规划方法。该方法采用神经网络训练碰撞罚函数,得到无碰撞路径,然后采用粒子群优化算法解决路径的最优问题。利用神经网络实现大量的并行和分布计算,发挥PSO简单、容易实现的优点,提高了路径规划的计算效率和可靠性。仿真结果表明,这种新路径规划方法是可行且有效的。     

汽包水位粒子群-PID优化控制

对循环流化床锅炉汽包水位控制系统,采用串级三冲量PID控制,应用粒子群优化算法对PID控制器进行参数整定,并获得了最优参数。仿真结果表明,与传统整定方法相比,这种参数整定方案使汽包水位控制系统具有更好的控制品质,提高了系统的静动态特性。     

基于蚁群算法的电梯群控调度优化策略研究

为了研究多台电梯的群控调度问题,并根据现有电梯调度策略的不足,建立以服务间和运行能耗为优化目标函数的调度模型,提出将电梯群控调度问题转化为离散组合优化问题,并利用蚁群优化算法求解。算法在接受众多乘客的随机请求下,能根据各电梯的运行现状,将不同层的乘客请求组合分配到相应电梯进行服务的最优调度方案,优化了群控电梯的运行模式,仿真实验证明算法能大幅度减少乘客的平均侯梯时间及缩短运行路径,证明了算法的有效性。     

改进粒子群算法在支持向量机训练中的应用

训练支持向量机需要求解二次规划问题,LPSO算法对于求解含线性约束优化问题是一种直观、简单的方法。改进后的LPSO算法较好的解决了早熟收敛问题。对谷氨酸发酵过程建模的实验表明本文提出的方法训练精度高,泛化能力强。