基于IEEE802.11b的MAC层随机退避算法的实现技术研究

随着WLAN技术的快速发展与广泛应用,WLAN实现技术的分析与研究成了领域中的一个热门命题。文章通过对IEEE802.11b的媒体接入控制MAC层DCF载波监听机制实现技术的研究,重点论述了随机竞争信道访问方式的随机退避算法,实现了IEEE 802.11b无线局域网中的公平访问共享的无线网络资源。     

一种二值图像连通区域标记的简单快速算法

针对传统二值图像连通区域标记需要对图像进行两次扫描的缺点,提出了一钟新的二值图像连通区域标记算法。算法借助创建一与图像等大的标记矩阵,通过深度优先搜索算法对图像进行一次扫描后,将标记编号记录在标记矩阵中。此算法不受连通区域的形状和面积影响,表现出了良好的鲁棒性。最后通过OpenCV对该算法进行了实现并与传统标记算法进行了时间性能比较。     

基于免疫—蚁群算法的应急物流配送网络优化研究

论文针对应急物流的配送车辆路径优化问题,建立以应急物流初期有限资源的分配达到整体的最优化（时间短、效率高、安全高、成本低）的多目标模型,结合模型的特点,利用免疫算法和蚁群算法相融合的启发式算法进行求解,最后进行算例分析,解决应急物流配送车辆路径选择的实际问题。     

基于Qpso算法的应急资源调度应用研究

以连续性消耗应急过程为背景,运用量子行为粒子群算法求解多目标的应急资源调度数学模型。考虑施救成本费用和因施救不及时造成损失的构造模型的目标函数。针对该模型的特点,设计量子粒子群算法求解方法和步骤,用数值算例验证了所建立模型的合理性及量子粒子群算法的可行性和有效性。     

改进BP神经网络的研究及应用

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,已经被应用于模式识别、智能控制、图像处理以及时间序列分析等各种领域。本文针对BP算法的不足,提出了BP算法的启发式改进,通过对遗传神经网络模型及其算法进行分析和研究,针对遗传算法的主要缺陷介绍了一种常用的改进类型。     

高速铁路车站作业计划优化编制方法研究

以高速铁路车站作业总时间最短、设备均衡使用、提高车站作业效率为目标,考虑设备独占性、设备相容性、作业时间范围、作业接续性等相关约束条件,建立了高速铁路车站作业计划编制的0-1整数规划模型.并采用列生成算法来进行求解,以北京南站为例进行实证研究,得出北京南站车站作业计划并对计算结果进行分析,证明了模型和算法的合理性和有效性.     

基于免疫粒子群优化算法的物流配送车辆调度算法

将物流企业的车辆调度问题建模为一个单目标多约束的优化问题,将免疫原理与粒子群优化算法相结合,提出了一个车辆调度的免疫粒子群算法.该算法能在群体进化时注入满足约束的疫苗,从而加快种群寻优的效率,得到质量更高的解.实验结果显示:相比传统的遗传算法和粒子群算法,该方法能够得到更加满意的车辆调度结果.     

基于RTS/CTS的载波侦听算法探究与实现

由于天线半双工的工作方式和信号空间传播的复杂性,无线网络相对于有线网络更易发生冲突,这个问题在物理层难以解决。IEEE 802.11在MAC层通过使用虚拟载波监听技术解决了这个问题。IEEE 802.11 MAC在CSMA/CA的基础上提供了确认帧ACK,保证了MAC层对帧丢失给予检测并重新发送。为了进一步避免碰撞,解决＂隐藏终端＂问题,又加入了RTS/CTS＋ACK协议。本文对于这种基于RTS/CTS的虚拟载波侦听的工作方式原理做了探究,并通过软件模拟了其实现过程。     

最小二乘滤波算法在目标跟踪中的应用

目标跟踪就是对目标在每个时刻的状态作实时精确的估计。根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,采用最小二乘滤波在观测数据的基础上对目标的状态进行估计。文章对完全最小二乘滤波算法和递推增广最小二乘滤波算法在目标跟踪的应用作了研究,通过仿真实验对算法的跟踪性能进行了分析。结果表明:递推增广最小二乘滤波算法的性能优于完全最小二乘滤波算法的性能。     

基于混合遗传算法的结构优化设计

根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,以力学准则为基础,建立了建筑结构优化模型提出了一种求解离散变量结构优化设计的拟满应力算法和基本遗传算法结合的混合遗传算法,既发挥了拟满应力算法高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了标准遗传算法全局性好的特点.算例结果表明,这种混合遗传算法收敛速度快、精度高,优于标准遗传算法和单一的拟满应力算法,弥补了两种算法的不足,是高效理想的优化方法,可以直接用于多种建筑结构的优化设计.