改进的最短路径搜索A*算法的高效实现

在交通领域中,对最短路径搜索问题的效率和应用研究较多,尤其最短路径搜索算法的效率是人们普遍关注的重点。在A 算法的基础上,进一步改进其启发搜索策略,提出了改进的A 算法,极大地减小了算法搜索的规模,提高了算法的效率,实验结果显示了本文提出的搜索策略的合理性和有效性。     

基于改进量子粒子群算法的AUV路径规划研究

针对海洋环境下自主水下机器人（AUV）的路径规划问题,提出了一种基于框架四叉树的改进量子粒子群算法（QPSO）,首先使用框架四叉树的方法对障碍物建模,该方法提高了建模的精度且对后续算法的效率也有极大的改进,之后设计改进的量子粒子群算法,并且结合水下环境的特殊性设计适应度函数,综合考虑航线路径长度、偏转角度以及海流影响,使得算法可以在水下环境中寻得能耗最短的解路径。最后通过仿真试验验证,相比于传统的栅格法和粒子群算法,改进量子粒子群算法的运算时间更短,收敛速度更快,其独特的适应度函数可以使AUV能更好适应水下多变的环境,且能利用海流设计能耗更小的路径,具有很大的实用价值。     

多智能体最短编队距离问题及优化算法

研究多智能体的编队控制,提出一类多智能体编队相关的新问题-最短编队距离问题。问题针对编队过程中多智能体的行程,旨在寻找一类可行算法使所有智能体的行程和最短。本文分析问题产生的实际背景,提出最短编队距离问题的数学模型,并针对此类问题提出一种基于递归思想的算法。该算法通过遍历问题中的所有可能解集,通过逐一比较得到最优解。最后通过仿真示例结果验证了该算法的可行性。     

基于A星算法的无人机路径规划优化模型研究

在分析传统无人机路径规划方法应用局限的基础上,针对传统A星算法启发函数单一、拐点冗余,以及效率不够高等系列问题,以虚拟城市地理环境为研究背景,通过提出面向起讫节点方位角的A星算法加速优化、启发式搜索中动态加权重构评价函数的A星算法加速优化和顾及Floyd算法插点策略的A星算法路径优化等层次递进的算法优化策略,解决了对A星算法搜索方向的量化约束、搜索权重数值的优化重构及冗余拐点的插点删除等技术问题,实现了改进后的A星算法运行效率的显著提高及最短路径判定准确性的明显提升。     

一种新的最短路径搜索算法在GIS中的应用

最短路径是GIS应用的主要问题之一,通过对现有方法的学习和研究,提出了以节点-弧段联合结构为基础的最短路径搜索算法。通过实际数据的试验,证明了其可靠和可行性。     

无人水面航行器全局路径规划方法研究

针对无人水面航行器(unmanned surface vehicle,USV)的路径规划问题,提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和费马螺旋曲线(Fermat’s spiral,FS)的全局路径规划算法。首先,采用PSO全局路径规划算法,搜索航路点序列并将其顺序连接,以获得可行、最短且绝对安全的折线路径。其次,利用FS曲率可从零变化且连续的特点,设计FS光顺折线路径策略,使得所规划路径的方位和曲率均为连续函数,进而可应用于精确的路径跟踪等运动控制中。考虑到USV的机动性能限制,在FS过渡曲线设计中加入了最小回转半径约束。仿真结果表明,本文所提方法能够生成一条满足USV自身机动性能限制,且方位和曲率均为连续函数的可行光滑路径,从而能够使得USV实现真正意义上的完全自主航行。     

基于ArcGISServer的城市道路最短路径分析方法研究

ArcGIS Server是构建企业级分布式的GIS应用开发平台,基于ArcGIS Server这个开发平台,对实现城市道路最短路径的道路数据的组织、相关技术和方法作了初步的研究,并构建了试验环境,初步实现了B/S网络模式下城市道路最短路径的分析。     

基于无向图Floyd加速模型的海图抽选方法研究

为解决传统海图抽选存在的主观性高和抽选效率低的问题,尝试将图论中的Floyd算法应用到海图抽选问题中,通过在无向图多路径数据结构中对Floyd算法进行加速改进,提出了一种基于无向图Floyd加速模型的海图抽选方法。该方法通过对网络图及算法进行优化,实现了抽选海图航路覆盖范围的最大化和抽选海图数量的最小化,并将时间复杂度降至O(1/2(n)(n-1)~2);通过利用基于等价点数组的最短路径集算法,实现了同等海图数量前提下的不同海图选取方案。最后通过实验验证了上述模型在海图选取中的可行性和优越性。     

嵌入式GIS中大区域路径规划算法研究

首先讨论了目前存在的大区域路径规划算法;其次建立了一种适用于多尺度路径规划算法的多级道路网数据模型,给出了多尺度道路网数据库和拓扑结构的建立;最后,在多级道路网数据模型的基础上,提出了一种适用于嵌入式G IS的多尺度道路网路径规划算法。     

基于DIDSON的未知海域覆盖规划算法

针对自主水下机器人的路径规划问题,提出一种基于双频识别侧扫声呐(DIDSON)的全局路径规划算法。根据双频识别侧扫声呐的物理特性对AUV进行数学建模,根据声呐的工作频率不同,将AUV分为高频、低频两种工作模式。高频模式下成像精度高,低频模式下成像范围大。文中提出了一种D2-CPP算法,根据声呐返回的识别结果,算法会自主切换AUV的工作模式,并动态规划出对应的路径点,直到覆盖所有区域。通过与割草机算法的仿真对比,证明了算法的有效性,近海实验证明了算法的可靠性。     

一种公共交通的最优路径算法

在总结公交网络特点的基础上,提出了运用“燃烧”算法来计算公共交通系统的最优路径算法.并用一个简化的例子来说明这种算法的流程,最后结合北京公交网络的一些数据,对这种算法以及经典的Dijkstra算法做了几点比较,无论在空间还是时间复杂度上这种算法都大大优于Dijkstra算法.     

自适应遗传算法解决集装箱装载问题的方法探讨

集装箱装箱问题是1个有很强应用背景的组合优化问题，约束条件多，求解极为困难。本文探讨了自适应遗传算法在复杂集装箱装载问题中的应用，算法中采用跨世纪精英选择策略保持了群体的多样性，并给出了有效的解码算法。实例仿真结果显示出很好的效果，同等条件下求解结果比使用启发式算法高出近10个百分点，表明该算法是行之有效的。     

Data assimilation with a barotropically unstable shallow water system using representer algorithms

The cycling representer algorithm of Xu and Daley (2000) is a weak constraint four-dimensional variational data assimilation algorithm. It was successfully applied to a one-dimensional transport problem and was able to successfully extract the signal from noisy and sparse observations. The algorithm, however, has not previously been applied to a multivariate, multidimensional system with dynamic instability. The algorithm is also very computationally demanding and awaits considerable enhancement in computer power before being practical for operational forecast models. We have two objectives in this paper. The first is to apply the cycling representer algorithm to a two-dimensional, multivariate barotropically unstable linear shallow water system. The second objective is to formulate and test an accelerated representer algorithm that is much more computationally tractable than the cycling representer algorithm itself. A linear shallow water system with a barotropically unstable basic state was used as a test bed to conduct data assimilation experiments. The evolution of a 'neutral' eastward-propagating singular vector was selected as the 'truth', against which all data assimilation experiments were to be evaluated. The results indicated that the cycling representer algorithm was capable of providing satisfying state estimates for a multivariate, multidimensional system. The results from the accelerated representer algorithm were very encouraging because it is sufficiently computationally tractable to be used on present day multi-processor machines for operational applications.     

Vandemark-Chapron算法与Young算法联合反演Jason-1雷达高度计海面风速方法研究

针对现行业务运行的宙达高度计风速反演算法从考虑0～20 m/s的缺陷,提出了vc算法(Vandemark-Chapron Algorithm)与Young算法联合反演高度计海曲风速的方法,通过对Jason-1资料的统计试验,确定了后向散射截面临界点,当高度计后向散射截面大于等于该临界点时采用VC算法反演风速,反之采用Y...     

一种基于SAR影像的绿潮分布信息提取方法

为基于SAR影像准确的提取海域中的绿潮范围,利用黄海地区2016年7月4日的RADARSAT-2卫星影像,分别运用马尔科夫随机场、最小核值相似区和局部二值模式3种算法提取绿潮并进行对比,提出了综合马尔科夫随机场和最小核值相似区算法。结果表明,3种算法中马尔科夫随机场算法提取效果最好,与实际情况最为接近,但改进的绿潮提取算法,提取效果更好,精度比单独使用马尔科夫随机场算法提高了18%。     

基于L型阵列的二维CAATI算法高分辨DOA估计

将多角测深侧扫声纳（MSBSS）中应用的计算到达角瞬态成像（CAATI）技术扩展到三维空间，提出一种基于L型阵列的二维CAATI高分辨DOA估计方法，同时解决了信号的参数配对问题。该算法具有运算量和快拍数均较小的优点，为水下三维高分辨探测提供了可能。     

An approach for development of a ship routing algorithm for application in the North Indian Ocean region

This paper presents a general approach for the development of a ship weather routing algorithm for determining optimal route which is taken here as the minimum-time route. The optimization model is based on a form of Dijkstra's algorithm. The developed algorithm is versatile and is capable of considering nearly all realistic practical constraints that a ship faces during her voyage. The ‘weight’ functions and the routes are determined by considering both involuntary and voluntary speed reduction. The algorithm is investigated using various realistic wave data for the North Indian Ocean region obtained from a 3rd generation WAM model. Illustrative examples of minimum-time sea routes on Arabian Sea and Bay-of-Bengal have been determined and presented to demonstrate the capability of the algorithm in handling many practical constraints within its framework.     

通道特性相关时带乘性噪声系统的最优滤波

针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性噪声矩阵为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形 ,给出了在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。针对该算法还进行了仿真研究 ,仿真结果表明了该算法的有效性。