激光雷达扫描数据的快速三角剖分及局部优化

为了研究维激光雷达测量所得点云数据的三角构网,根据激光雷达逐行扫描特点,采用了改进的三角剖分方法,对点云数据进行不规则三角网格划分.基于激光雷达点云数据位置拓扑信息,分析了相邻扫描线之间数据点的相对位置关系,利用几何关系进行初步配对构网;并结合经典法则对初始网格进行局部优化,得到最终三角网;同时,对优化前后的三角网,提出一种新的评价法则进行剖分效果对比.结果表明,充分利用点云特点进行三角剖分可改进算法.所提出的剖分效果评价法可帮助检验构网质量.     

优化石油存续企业组织结构

中国石化集团进行战略重组后,存续企业面临严峻的生存形势.从存续企业运营情况看,组织结构上管理层次多,管理效率低下;管理机构臃肿,组织设置上"大而全"、"小而全",生产运行机制效率不高,职能部门间各自为政,信息沟通不畅等现象,是存续企业经营亏损的重要原因.因此,存续企业组织结构需要调整优化,以提高生产运行效率.提升企业绩效.     

面向云计算环境任务调度的改进蚁群算法

云计算环境下的任务调度问题是一个NP完全问题,其目的是在各个处理节点上合理分配任务,优化调度策略以保证有效完成任务。以总任务完成时间最短和计算成本最低为优化目标,针对蚁群优化算法易陷入局部最优的缺陷,提出了一种求解该问题的改进蚁群算法。该算法将遗传算法的二点交叉算子融入到蚁群优化算法中,以提高蚁群优化算法的局部搜索能力。通过在云仿真平台Cloud Sim上进行仿真实验,结果表明改进蚁群算法缩短了总任务完成时间,降低了计算成本,从而证明了该算法能有效地解决云计算环境下的任务调度问题,并且其优化能力和收敛速度优于蚁群优化算法和改进离散粒子群算法。     

基于局部优化遗传算法求解车辆路径问题

在车辆路径问题中,为了解决遗传算法搜索效率普遍不高的难题,避免种群出现早熟现象,提出一种基于局部优化的遗传算法。该算法首先针对每条车辆路径进行优化,然后采用动态线性标定方式设计适应度函数,并改善选择策略,交叉算子,变异算子等操作,从而构造搜索效率显著提高的局部优化遗传算法。应用该算法进行大量的实验,结果表明,此算法简单且有效。     

基于线平衡墙的后桥装配线局部优化

文章基于后桥装配线平衡墙目视板,对各工位实际作业状态中的增值时间、非增值时间、等待时间和步行时间进行目视化分析,然后对后桥装配线瓶颈工位进行局部优化,消除了作业等待的闲置浪费现象,使生产节拍得到一定程度的降低.最后对平衡前后的装配线指标进行对比分析,实际生产节拍由60.0 s降低至48.8 s;装配线的平衡率由平衡前的69.5％提升至81.9％;平滑系数由19.5降低至10.4,较平衡前降低了9.1,优化效果比较显著,为进一步开展精益生产打下良好基础.     

基于连接模型的局部优化算法在水域污染监测数据融合系统中的应用

针对水域污染监测数据融合系统中存在的困难，讨论了基于“连接”模型的局部优化算法及其应用。该模型采用非“抑制”连接，极大地减少了节点“连接”数和扇出数；各个节点只和相邻节点通过“连接”传递信息，竞争输出，保证了局部最优，同时为实现分布式计算提供了方便。在此模型的基础上本文用局部优化及其改进算法对一个水域污染监测问题进行了仿真研究，理论分析和计算结果表明，局部最优及其改进算法在保证搜索准确性的同时极大地减少了计算量，是解决水域污染监测问题的有力工具。     

基于拓扑控制的异类无线传感器网络分簇算法研究

随着传感器网络的发展,如何减小传感器网络的能量消耗、延长使用寿命已经成为传感器网络结构设计的一个重要问题．研究表明采用分簇结构以及对网络进行适当的拓扑控制可以提高能量利用效率．该文将簇构造方法与拓扑控制结合起来,针对网络具有不同节点,即每个节点具有不同的最大能量传输范围的情况,提出了一种针对异类无线传感器网络,利用局部拓扑控制算法进行优化的分簇算法．实验结果表明了运用该算法的有效性．     

基于弦内角余切参数的三角剖分算法

为提高三角剖分质量和优化速度，提出了基于弦内角余切参数的三角剖分优化算法，三角剖分优化问题实质上是凸四边形的对角线选择问题，在两个三角形组成的凸四边形中，将弦内角映射成弦内角的余切值，经过证明弦内角余切值与弦内角具有等价的三角剖分优化特性，因此三角剖分局部优化转化为余切参数的判别问题。理论分析与实践证明。该方法实现起来容易，且映射参数计算简洁方便。弦内角余切参数方法避免了传统方法所必需的角度、半径距离计算，明显地提高了计算速度。     

非线性预测控制研究的进展及其若干问题的思考

非线性预测控制是将已日趋成熟的线性预测控制向非线性领域方面的延伸与扩展.介绍了非线性预测控制的产生背景、主要原理、发展的迫切性以及发展前景,针对非线性系统所具有的特点,分析了其在发展中存在的问题,以及今后发展中需要解决的问题,同时就约束问题、稳定性、鲁棒性、输出反馈方面的研究进行了介绍和分析.论述了非线性预测控制与智能控制相结合的必然性.     

融合粒子群和局部邻域搜索的优化算法

为解决采用单一搜索策略的算法很难兼顾全局搜索和局部搜索,且易陷入局部优化的问题,提出一种融合粒子群优化和局部邻域搜索思想的新算法(Ne-PSO).采用混合搜索策略,通过对全局最优粒子信息的交互和反馈,并行进行全局搜索和局部搜素.同时,新算法引入禁忌策略,通过设置禁忌邻域来限制粒子的搜索区域,有效规避了局部优化.通过4个经典函数的测试,验证了该算法在寻优速度、精度和成功率方面的优异性能.