一种适用于多信道联合组网的时隙分配新算法

分析了多信道联合组网时隙分配问题的特点,提出分配时隙时应该综合考虑容量需求、负载均衡和分配均匀度三方面因素,并设计了估计该三方面需求满足程度的方法。基于遗传算法,提出了适用于求解该问题的优化算法。仿真试验表明,提出的新算法能够有效求解多信道联合组网环境下的时隙分配问题。     

采用种群迁移策略的战场频率动态分配

给出了战场频率分配问题的形式化定义,并提出了一类标准问题测试集。针对问题特点,指出了现有频率分配策略的局限性,提出了一种基于种群迁移策略的战场频率动态分配新算法。新策略中,算法每一次迭代结束前,都以随机候选解和基于上一代最优解生成的候选解作为迁移种群来替换当前种群中较差的解,其中,迁移种群的生成过程受当前可用频率资源的限制。仿真结果表明,新提出的算法能够有效求解战场频率动态分配问题。     

复合形遗传算法求解功率优化分配研究

传统遗传算法存在过早收敛及局部搜索能力差的缺点,在求解无线网络协作通信功 率优化分配等NP难问题时难以求得最优解。通过小生境策略解决遗传算法过早收敛问题,引 入复合形法提高局部搜索能力,构造了兼顾广度搜索与深度搜索的高性能混合算法,并对上 述问题进行求解。实验结果表明,所提算法与已有算法相比有一定优势,有效延长了协作网 络寿命,稳定性较好,分配的功率波动范围小。     

基于量子遗传算法的航空通信频率动态分配

为了更加有效地对航空通信频率进行分配,提出了一种基于量子遗传算法的航空通信频率动态分配方法。通过对频率动态分配思路进行分析,建立了频率动态分配框架,给出了频率动态分配的具体流程。在此基础上,讨论了航空通信频率动态分配问题,定义了航空通信频率动态分配约束条件,建立了航空通信频率动态分配模型。最后,运用量子遗传算法和遗传算法对算例进行仿真对比。结果表明：量子遗传算法在种群适应度和收敛速度上具备明显的优越性,频率动态分配模型能够根据不同种群数量条件动态调整适应度,能够较好满足航空通信频率分配问题动态性、准确性、时效性等实践运用要求。     

基于遗传算法的应急物资供应点定位-分配问题研究综述

本文总结、分析了近年来国内研究中基于遗传算法求解的应急物资供应点定位-分配相关问题的文献,主要包括应急定位问题、应急物资分配问题、应急定位-分配集成问题的研究综述,最后总结得出研究现状和未来研究的发展趋势。     

多目标遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了几种常用的遗传算法,指出了遗传算法的研究方向,并对遗传算法的性能作了分析。     

基于模拟退火算法的物流配送车辆调度问题研究

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和模拟退火算法的、用于求解车辆路径问题的退火遗传算法．GA和SA的结合,使得串行搜索成为多点并行搜索,混合算法的搜索行为可通过控制温度参数加以控制,且理论上GA并不影响平稳分布,因此鲁棒性必将提高。     

改进的遗传算法在TSP中的应用

分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。     

十杆桁架优化设计的微分演化算法研究

本文针对传统优化算法通用性差、效率不高,以及一些现代智能算法求解复杂优化问题收敛性不佳等问题,提出了一种基于微分演化算法的桁架优化设计新方法.最后通过时十杆桁架问题的求解,与传统的优化算法和遗传算法进行了比较.教值结果表明,微分演化算法收敛速度快,且结果更为精确.     

军事物流中铁路输送装载地域分配问题研究

根据装载地域分配影响因素,建立了装载地域分配的数学模型,并分析了装载地域分配组合优化问题的复杂性,同时设计了遗传算法对问题进行求解。     

一种基于遗传算法的战场频率分配方法

分析了遗传算法的原理及其在频率分配领域中的应用,提出了一种启发式战场频率 分配方法。该方法通过改进传统遗传算法的选择、交叉、变异过程来实现频率分配的特殊 用途,并借助代价函数对生成的频率分配方案进行质量评估。仿真结果表明,该方法能够在 一 定程度上提高频谱资源的使用效率,可为从事频谱管理等相关行业的技术人员提供参考。     

宽带折线栅圆极化器的分析与优化设计

介绍了折线栅圆极器的分析理论和优化设计方法,给出了折线栅等效导 纳计算公式的几个待定常系数的确定方法以及在设计频带内的最优常系数值,重新推导 了多层折线栅级联网络的传输矩阵的计算公式,修正了文献上公式的错误。基于折线栅圆极 化器的分析理论采用遗传算法优化设计了25～35 GHz频带范围内的折线栅圆极化器,并 给出了HFSS仿真结果,表明轴比仿真值小于1 dB的带宽大于40%,并且插入损耗低,验证了 采用的分析和设计方法的有效性。     

翼尖尖点散射特性分析

为解决机翼翼尖等弱散射源所带来的雷达散射截面(RCS)贡献问题，针对典型机翼设计了几种不同的机翼翼尖方案，建立了典型翼尖数值模型。利用基于多层快速多极子算法（MLFMA）的FEKO软件，计算、分析不同方案翼尖外形在不同频段、不同方位角下的RCS量级，并优选出对机翼RCS贡献最低的翼尖外形方案。计算结果表明，针对典型机翼，从翼尖到翼根方向上15%处顺气流直切的翼尖外形方案，其翼尖尖点所带来的RCS贡献最小。     

基于回波数据压缩的MIMO-SAR成像方法

针对多发多收合成孔径雷达（MIMO-SAR）高分辨成像的回波数据量过大问题,提出了一种基于数据压缩的MIMO-SAR成像方法。通过对MIMO-SAR回波数据的分析,补偿了由于MIMO雷达收发分置导致的相位误差;其次利用距离徙动算法(RMA)对回波数据进行预处理并分析了其稀疏性;然后针对预处理后的回波数据进行压缩传输,在接收端利用压缩感知重构算法获得回波数据在距离多普勒域的稀疏表示并进行成像处理。仿真结果表明,所提方法可以在大幅压缩MIMO-SAR回波数据的基础上实现准确成像。     

一种基于离散粒子群优化的战场动态频谱指配策略

针对战场频谱动态指配问题,建立了基于用频冲突等级最小的频谱指配数学模型,提出了 一种采用粒子编码和交叉更新位置的离散粒子群优化算法,根据本问题特征设计了合适的适 应度函数和局部搜索策略。实验结果表明,提出的算法能够有效地求解频率指配问题。     

A hybrid clustering and classification approach for predicting crash injury severity on rural roads

As a threat for transportation system, traffic crashes have a wide range of social consequences for governments. Traffic crashes are increasing in developing countries and Iran as a developing country is not immune from this risk. There are several researches in the literature to predict traffic crash severity based on artificial neural networks (ANNs), support vector machines and decision trees. This paper attempts to investigate the crash injury severity of rural roads by using a hybrid clustering and classification approach to compare the performance of classification algorithms before and after applying the clustering. In this paper, a novel rule-based genetic algorithm (GA) is proposed to predict crash injury severity, which is evaluated by performance criteria in comparison with classification algorithms like ANN. The results obtained from analysis of 13,673 crashes (5600 property damage, 778 fatal crashes, 4690 slight injuries and 2605 severe injuries) on rural roads in Tehran Province of Iran during 2011–2013 revealed that the proposed GA method outperforms other classification algorithms based on classification metrics like precision (86%), recall (88%) and accuracy (87%). Moreover, the proposed GA method has the highest level of interpretation, is easy to understand and provides feedback to analysts.     

毫微微小区中一种基于分组的资源分配方法

为有效解决毫微微小区间（Femtocell）干扰,采用分布式方式对毫微微小区进行资源管理。首先,对毫微微接入点（FAPs）进行分组。基于Lingo数学建模的思想,提出了一种解决分组优化问题的算法。该算法在使用分支定界算法寻找最优解的同时,通过建立单纯形表剪去偏离最优解方向的分支;其次,每组选择一个簇头为本组内FAPs分配资源,为此,提出了新的子信道分配方法,该方法根据干扰指示矩阵修正子信道分配的情况。仿真结果表明：和其他算法相比,提出的算法不仅能找到分组优化问题的最优解,并且效率更高;另外,提出的资源分配算法不仅减小了用户间干扰,而且提高了户间速率公平。     

一种改进重采样的粒子滤波算法

粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样 性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想 找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变异由变异尺 度因子和粒子集的均值来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题 进行了仿真,仿真结果表明,改进算法具有更好的跟踪精度。