方向性蚁群算法在交通路径诱导系统中的应用

城市交通路径诱导系统是智能交通系统的重要组成部分,而最优路径算法作为路径诱导系统的重要部分,一直是计算机科学、运筹学、地理信息科学等学科的一个研究热点.对最优路径算法的研究和改进一直是交通路径诱导系统研究的核心内容.通过实例对几种常用的最优路径算法进行了分析比较,并提出了一种基于蚁群算法的最优路径算法,该算法是在蚁群系统的转移函数基础上增加一种方向性因子来实现的.通过仿真实验以及对比其他最优路径算法,得到了更好的结果.表明该方向性蚁群算法完全可以应用在智能交通路径诱导系统中.     

基于蚂蚁算法的PGIS中动态路径诱导技术研究

停车诱导系统（PGIS）将计算机、信息与多媒体等技术应用于交通管理领域,是智能交通的重要组成部分。首先分析了PGIS中一项关键技术——动态路径诱导的特点和实时诱导技术要求,根据该要求,介绍了一种生物界仿真算法——蚂蚁算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法。仿真实验表明该方法搜索效率较高,可用于动态路径诱导技术中。     

路径诱导系统中双向启发式A*算法研究

针对实际城市交通路网最优路径规划中存在的计算效率问题,研究了最优路径算法的快速实现技术,提出了一种双向启发式A*诱导算法。在分析经典Dijkstra算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法分解搜索空间,采用完全二叉堆结构来实现计算过程中数据的存取,从而提高了算法的执行效率。实际路网仿真结果证明了该算法的优异性能。     

改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究

针对基本蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在对信息素和启发信息进行标准化以消除量纲和取值范围影响的基础上,提出带方向的信息素更新和混沌选择策略来改进蚁群算法。将路网节点间的相对位置信息引入信息素更新,以加快搜索速度;使用混沌扰动改进选择策略,以避免出现早熟停滞现象。并将其用于城市交通动态路径诱导的研究中,以重庆市渝中半岛的路网为实例计算以最短行程时间为目标的最优路径,结果表明该算法是有效、可行的,比基本蚁群算法具有更好的全局搜索能力。     

城市动态时间最短路径诱导系统实现研究

就城市路网动态时间最短路径诱导系统的实现展开研究.针对邻接表和邻接矩阵在保存完整的路网信息时出现高冗余并导致算法计算时间成倍增加的现象,以改进的前向关联边结构作为路网的存储结构,并依此对Dijkstra算法进行改进,用于路网节点之间动态时间最短路径的求取.在此基础上,基于市区实时交通流数据和相位配时信息,结合高精度交通电子地图,开发了东莞市动态路径诱导系统进行实验仿真.该系统针对改进后的算法与原算法的差异,设置了静态和动态两种最短路径计算模式,对两种模式的计算时间和计算结果进行了对比.结果表明改进算法能够在不增加时间复杂度的前提下,充分考虑动态交通流状况、交叉口限向和转向延误,有效解决城市路网动态时间最短路径问题.     

基于粒子群优化算法的动态停车路径诱导技术

首先分析了停车诱导系统(PGIS)中动态路径诱导的特点;为了达到实时诱导技术要求,介绍了一种生物界仿真算法——粒子群优化算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法;仿真实验表明该方法搜索速度非常快,适合用于动态停车路径诱导技术中。     

基于遗传算法的动态网络中最短路径问题算法

提出了一种以随机Dijkstra最短路径算法为基础,运用遗传算法来求解动态路径诱导系统 中最短路径问题(ShortestPathproblemonDynamicRouteGuidanceSystem,SPDRGS)的算法。通过运用 该随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用与最短路径问题中初始种群的产生问题。考虑到目前动态 路径诱导系统(DynamicRouteGuidanceSystem,DRGS)对路径诱导算法的时间复杂度和网络约束条件 的要求,此算法不仅能够较快地求出较优的路径而且对网络没有任何的约束条件,同时对离散和连续的 动态网络模型有效,因此符合DRGS的要求。     

面向动态路网的最优路径GCN深度搜索方法

路网中的最优路径搜索与规划作为位置服务中重要部分受到广泛关注,射频识别技术（RFID）等技术带来的大量交通数据成为了研究的基础与挑战。城市中出行场景对路网动态变化非常敏感,同时城市复杂多变的交通情况、真实路网与移动对象轨迹丰富的时空语义信息,都是动态路网中的最优路径搜索面临的难题。针对这些挑战,在分析现有算法不足的基础上,参考A*算法启发式思想,提出一种基于图卷积网络进行深度搜索的机器学习模型GCN-Search。模型首先通过时空图卷积网络,聚合相邻区域与过往时段的时空信息,对城市出行所依赖的路网近期动态变化进行建模;其次扩展路径搜索的深度,定义节点的深度估价值,并使用神经网络替代人工设计的估价函数,搜索利于路径整体最优的节点,直到生成最终路径。在某交管局提供的RFID数据集上进行的对比实验表明,GCN-Search算法可以有效利用RFID数据中的时空语义信息,提升动态路网出行的最优路径搜索的准确率。     

融合改进哈里斯鹰和改进动态窗口的机器人动态路径规划

针对动态环境的移动机器人路径规划问题,提出了一种改进哈里斯鹰算法（IHHO）与改进动态窗口算法（IDWA）的融合算法（IHHO-IDWA）。首先,针对哈里斯鹰算法后期搜索性能不足等问题,提出了融合自适应混沌和核心种群动态划分策略、融合黄金正弦策略以及动态云最优解扰动策略来提高算法的性能。其次,针对动态窗口算法存在规划的路径长和易陷入死锁等问题,提出了三个改进策略：增加子函数,保证算法能够规划出更短的路径;提出自适应权重策略,平衡算法局部避障能力和全局搜索性能;设定初始航向角,避免路径冗余。最后,通过测试函数、CEC2014函数的数值实验和静态、动态路径规划实验,验证了IHHO和IDWA性能有明显提升;通过50×50大型动态地图验证了融合算法较对照组算法规划的路径缩短了11.51%,证明了该方法的优越性。     

基于蚁群算法的通信线路最佳抢修路径问题的研究

通信线路最佳抢修路径问题,其实质就是交通路网中的最优路径问题。该文在研究蚁群算法的原理和基本模型的基础上,提出用一种改进的蚁群算法来解决最优路径问题。实验表明,该方法能在较短时间内发现最优解,对研究通信线路最佳抢修路径问题具有较大的实际意义。     

Windows实时扩展技术研究

Windows操作系统不能直接应用于实时领域。为此,从体系结构、基本系统策略、系统可靠性、实时应用程序开发难度和系统性能等方面,分析比较Windows实时扩展的2个典型产品——RTX和INtime。在此基础上,提出一种基于操作系统自适应域环境的Windows实时扩展方法。理论分析结果表明,该方法的灵活性、可靠性和可移植性优于目前常用方法。     

基于FPGA的关键词识别系统实现

随着微电子技术的高速发展,基于片上系统SOC的关键词识别系统的研究已成为当前语音处理领域的研究热点和难点。运用Xilinx公司ViterxII Pro开发板作为硬件平台,结合ISE10.1集成开发环境,完成了语音帧输出、MFCC、VQ和HMM等子模块的设计;提出了一种语音帧压缩模块架构,有效实现了语音帧信息到VQ标号序列的压缩,实现了由语音帧压缩模块和HMM模块构建的FPGA关键词识别系统。仿真实验结果表明,该系统具有较高的识别率和实时性,为关键词识别系统的FPGA硬件电路的实现研究提供了实例。     

UMTS与WiMAX之间的网络切换技术研究

通用移动通信系统（UMTS）为移动用户提供了较广阔的覆盖范围,而无线广域网WiMAX能在局部热点地区提供较高的接入带宽。两种网络的显著优势能够相互结合,为处于异构网络覆盖的地区提供无缝连接。在分析WiMAX与UMTS 的融合结构和切换的基础上,提出了一种以接收信号强度（RSS）、迟滞电平和迟滞时间的结合作为切换判决基准的切换策略,并且在判决过程中,对实时与非实时业务进行了区分。仿真结果表明,该切换决策能有效减少“乒乓效应”和时延。     

动态调整用户认知负荷的智能增强现实系统

把认知负荷测量技术集成进空间增强现实系统,提出动态调整用户认知负荷水平的智能空间增强现实系统（ISARS）系统。ISARS的目标是对用户在进行任务时的认知状态进行实时监测,并根据用户认知状态动态调整空间增强现实系统的增强信息,以使用户处于最佳工作状态并提高工作效率和保证工作质量。ISARS包含两个子系统：空间增强现实（SAR）子系统和认知负荷度量（CLM）子系统,SAR子系统把不同的增强信息投影到物体物理表面。CLM子系统对用户在工作过程中的认知负荷进行度量。实验结果表明,ISARS能够根据用户当前认知负荷水平对任务相关的要素进行自适应调整以更好适合用户实际工作能力,从而提高用户工作效率。     

HVS和DWT相结合的数字密写技术研究与实现

提出一种基于人眼视觉系统（HVS）和离散小波变换（DWT）的数字密写算法,结合人眼对遮掩特性的差异,将秘密信息分段嵌入到R、G、B三层的小波中高频系数中,嵌入的顺序按照频带的重要性由低到高嵌入,实验证明,该算法有较好的隐蔽性和较高的嵌入量,通过对彩色图片的数字密写来进行文本信息传输,较好地解决了在互联网上信息传输的通信安全问题。     

基于CDMA和HVS的彩色图像数字水印算法的研究

提出一种基于CDMA（码分多址）和HVS（人类视觉系统）的彩色图像数字水印算法。该算法对原始水印进行CDMA扩频处理以提高安全性。水印嵌入过程中,充分考虑了HVS的特点,将原始图像进行分块后,将水印信息嵌入原始图像的纹理块的DCT中频系数中。实验表明该方法能够有效地抵抗多种图像处理操作,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

PSO-SVR算法在发酵过程控制中的应用

针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归模型的复杂性和推广能力的好坏很大程度上取决于其3个参数（?着,C,?酌）能否取到最优值,采用粒子群算法实现对参数（?着,C,?酌）的同时寻优。在此基础上,以L-天冬酰胺酶II为对象,建立其基于PSO-SVR的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对L-天冬酰胺酶II产物浓度的实时在线预估。     

智能式动态路线诱导系统诱导单元决策方法

诱导单元决策方法的研究是实现智能交通系统的一个关键环节,其实现方法的好坏对诱导效果有直接的影响.为此,提出一种智能动态路线诱导系统诱导信息的模式,对诱导信息所在路段的多目标终点交通流构成比例以及到下游路段的转弯率的预测方法进行研究,并在此基础上提出了智能动态路线诱导系统诱导单元的综合决策方法.实验结果及分析表明了所提出的诱导单元决策方法的有效性.     

FPGA控制MEMS强链的移动硬盘加密设计

设计了一种能广泛应用于信息安全领域的新型硬件加密系统——基于MEMS（微机电系统）强链的移动硬盘加密系统。利用MEMS强链的反馈信号生成用于AES加解密算法过程的物理密钥,使得该系统的安全性能大大提高。测试结果表明,该系统实现了数据透明加密和身份认证功能,在Ultra DMA模式2下读写数据的传输速率能够达到17 MB/s。