基于内螺旋搜索的生物激励遍历路径规划算法

针对传统生物激励神经网络遍历路径规划的重复覆盖率高和子区域间路径不是最优的问题,提出了基于内螺旋搜索的生物激励遍历路径规划方法.方法 在未知水下环境信息的情况下通过生物激励神经网络算法完成水下地图环境建模与路径规划,在分割出子区域后通过内螺旋算法占主导完成子区域遍历,避免神经元活性值相同引起重复覆盖,子区域间通过A*算法实现最优路径规划.仿真结果表明,相较原方法,上述方法生成的路径分别在重复覆盖率、运行时间、路径长度指标上均有较大提升.     

基于RRT改进算法的AGV路径规划

传统快速扩展随机树（RRT）算法在搜索空间中,随机采样生成我们所需要的树,由树的起始点直到终点,探索出一条无障碍的路径。采样点是均匀随机,导致算法过于随机,生成路径的效率不高且生成路径质量偏低,在面对狭窄通道时容易导致算法局部循环甚至搜索失败,传统算法生成的路径过于曲折不利于跟踪行驶。针对这些问题,改进后的算法在RRT的基础上,增加算法贪婪计算和目标节点的启发;将扩展的采样点重点集中于一定的区域,满足正态分布。仿真实验表明,改进后的算法效率更高,生成路径质量高,面对狭窄通道这个传统难题也可以高质高效地生成一条路径,利于AGV跟踪行驶。     

E-Guide在手机平台的应用设计

介绍了电子导游功能在手机平台上的实现技术,着重描述了路径设定算法在Prim算法上的修改以及优化,最佳路径生成算法在最短路径生成算法基础上的修改和具体设计,以及GPS技术在手机平台上的应用。     

基于改进A*算法和lattice算法的路径规划方法

针对A*算法缺乏动态性、不够平滑、计算量大,且不满足具体的非完整约束等问题,提出一种融合改进A*算法和lattice算法的路径规划方法.一方面消除传统A*算法中的冗余点,同时考虑物体的方向属性和实际运动约束,优化启发式函数最终生成全局路径.另一方面lattice根据改进A*算法生成的全局路径作为参考线,采样并结合障碍物信息和其他代价信息选出平滑的、无障碍的包含位置、移动速度、移动加速度等信息的局部轨迹.使用栅格地图进行车辆路径规划的实验仿真,该算法能够兼顾全局与局部,快速规划出一条平滑且满足车辆非完整性约束的运动路径.     

基于WGAN-GP的搜索式路径规划算法

为了提升搜索式路径规划算法在C字型障碍中的探索效率,提出了一种基于对抗生成网络的A*算法。首先使用训练更为稳定的梯度惩罚Wasserstein对抗生成网络（WGAN-GP）生成存在可行路径的感兴趣区域;然后使用A*算法优先探索该区域,使得路径规划能够被有效引导;最终形成一条连续的路径。经过实验仿真验证,其相较于传统A*算法节约了31%的规划时间、减少了22.84%的探索空间,提升了路径规划算法的效率。实验结果表明,改进的A*算法具有较高的探索效率,能够更好地应用于机器人路径规划中。     

基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法

针对面向路径覆盖的测试数据生成问题,提出基于烟花爆炸优化算法的测试数据生成方法。首先使用关键点路径表示法表示路径,由理论路径、易覆盖路径和不可行路径得出难覆盖路径,并记录难覆盖路径邻近的易覆盖路径及其测试数据。这些测试数据将作为部分初始烟花以利用其提供的启发信息,其余初始烟花则随机生成。接着根据个体的适应度值设计自适应策略的爆炸半径以提高收敛速度,对爆炸产生的越界火花则使用边界值测试的思想进行修正。与加了启发信息的自适应爆炸半径的烟花算法（NFEO算法）、烟花爆炸优化（FEO）算法、F-method、NF-method等七种基于优化的测试数据生成算法进行了仿真对比实验,实验结果表明：所提算法在测试数据生成时间和迭代次数上都最优。     

一种室内智能吸尘器充电返回算法

针对智能吸尘器自动返回充电所遇到的问题,提出在不增加传感器的条件下,使用Dijkstra算法实现返回充电座最短路径的方法。利用简化栅格法建立环境地图并分块,基于广度优先和深度优先算法对其进行生成树,最后使用Dijkstra算法得到最短路径。该算法通过软件实现了智能吸尘器自动返回充电的功能,在实际应用中效果良好。     

协议一致性测试生成的路径叠加方法

基于UIO序列提出了一种新的协议一致性测试生成方法——路径叠加方法。其核心思想是寻找有限状态机中无重复转换的路径作为路径叠加转换序列,在其后连接该序列尾状态的UIO序列,从而验证该序列中所有转换。理论与实验结果表明,由路径叠加算法生成的测试序列长度要比其他基于UIO序列的算法生成的测试序列明显缩短。特别的,利用路径叠加转换序列来替代OUIO方法中对子序列直接叠加而生成的完全叠加转换序列,在检错性不降低的前提下,大大降低了叠加计算的复杂度。     

基于人工蜂群算法的群体动画路径生成方法

大多数群体智能算法容易陷入局部最优,且收敛速度较慢。为此,将粒子群优化算法引入人工蜂群算法中,提出一种改进的路径生成算法NewABC,实现最优目标位置的选取及粒子个体的路径规划。将该方法生成的路径数据导入maya三维动画制作软件中进行仿真实验,结果表明,该方法生成的群体动画效果逼真,动画创作效率有较大的提高。     

面向共享风险链路组故障恢复的多路径路由生成算法

为了在IP层恢复网络共享风险链路组(SRLG)故障,提出一种基于改进人工蜂群算法的网络多路径路由生成算法.针对SRLG故障特点建立多路径路由生成模型,最后通过改进人工蜂群算法求解.仿真验证该方法不仅可以生成满足SRLG约束的备用路径,还可以增强故障恢复能力、降低算法复杂度、缩短重路由的平均路径长度.     

基于本体的可信软件演化框架模型*

为系统化地考虑开放环境对软件可信性的影响和驱动作用,提出了一种基于本体空间并支持动态演化的框架模型。该模型采用本体空间的方法解决用户、系统和环境三者之间交互的语义问题,在此基础上,通过预定义的规则对软件行为的可信性和自主调整的必要性进行评估,依据评估结果从微观层次的规约制导和宏观层次的人机协同在软件生命周期内对其调整、配置与修正。应用实例及测试结果验证了该框架模型的有效性与可行性。     

基于需求模型的最终用户编程软件开发

基于组件软件开发背景,探讨了软件开发方法的演进,提出了基于领域知识的需求模型方法.结合语义标注及语义匹配技术,给出了基于语义的用户需求到领域需求的映射,运用组件开发技术,给出了支持最终用户编程的基于知识的软件开发平台体系架构.     

基于UML的CPN模型在软件测试中的应用

UML在被工业界广泛接受的同时也成为学术界遵循的一种标准建模语言。许多面向对象软件测试的研究都围绕UML模型开展。但UML模型属于半形式化模型,往往无法自动生成测试用例。将UML模型与Petri网相结合,能够弥补其数学支持的不足。文章给出了基于UML的CPN模型的测试框架和一个从UML模型构造CPN模型的算法,并根据该方法给出了自动化支持工具U2CPN的类图结构。     

支持模型驱动开发的软构件形式化描述方法

针对模型驱动的软件开发(MDSD)中语义特性保持的描述和验证等问题,基于类型范畴理论的形式化框架和进程代数理论,提出了一种软件结构模型的形式化描述方法。在此基础上对模型转换前后构件规范之间应满足的语义约束进行了深入的分析和探讨,从图表结构、端口与配置约束、外部行为以及可替换性等四个方面对特性约束保持的问题进行了描述,并建立了相应的判定标准。该方法能为模型之间转换规则的定义提供指导,并为模型转换的效果分析和正确性验证提供依据。应用研究表明,该方法使得构件模型的语义描述能力显著增强,可作为已有软件建模方法的一个有效补充。     

一种通用的基于基本语义单元的体育视频内容分析框架

体育视频内容分析的研究现状集中在语义标注，对体育视频的句法分段和框架的研究较少．本文在分析了体育视频基本特征的基础上，提出了体育视频中基本语义单元(Basic Semantic Unit，简称BSU单元)的概念；继而提出了一种基于BSU的体育视频内容分析的通用框架；并且以足球视频为例，实例化了这种通用的体育视频内容分析框架．初步的实验结果表明，这种基于BSU的体育视频内容分析框架是有效和可行的．     

基于规则和语义匹配的模型合成研究*

设计一种基于规则和词汇语义匹配的模型合成框架,采用形式化方法描述模型及合成过程,提出语义匹配算法和合成规则,自动识别匹配元素并确定合成规则,根据规则自动生成合成模型。该框架较好地处理了模型合成中模型种类的多样性及模型命名的灵活性问题。     

基于时序逻辑的面向方面体系结构描述语言

运用传统体系结构描述语言描述的软件体系结构(SA)方案始终存在着一些横切行为和特征,它们混杂和散列在不同的SA设计单元中,使得SA难以理解、难以演化和难以重用。针对这一问题,基于时序逻辑语言XYZ/E,在统一的时序逻辑框架下设计出一种面向方面体系结构描述语言AC2-ADL。系统地阐述了AC2-ADL的概念框架并用XYZ/E进行语义解释,最后结合案例介绍了如何用AC2-ADL对SA进行描述。     

基于SVM的视频检索系统框架①

底层特征到高级语义的转化是视频检索中的重要环节。结合在视频检索中的相关反馈,结果排序以及BOOST思想,提出了针对视频检索的改进的SVM算法流程,并根据改进的SVM算法提出了基于SVM的视频检索系统框架。通过采用TREC2007的数据测试表明,该视频检索系统框架可达到较高的查准率和查全率。     

基于本体的案例推理模型研究*

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based reasoning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获取,大大降低了传统CBR系统中知识获取的瓶颈。最后在此基础上,提出了基于本体的CBR系统模型框架,从软件复用的角度提高了CBR系统的开发效率。