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不确定环境下的无人机航路规划算法研究

不确定环境下的无人机航路规划算法研究

作者：刘二超沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

航路规划是实现无人机自主飞行和自行攻击的关键技术。然而,在现实的飞行环境下,无人机在飞行时遇到的威胁源趋于复杂化、多样化。因此,对无人机进行航路规划便成为无人机研究领域的热点之一。为了满足无人机对高效航路的需求,本文提出... 详细信息

航路规划是实现无人机自主飞行和自行攻击的关键技术。然而,在现实的飞行环境下,无人机在飞行时遇到的威胁源趋于复杂化、多样化。因此,对无人机进行航路规划便成为无人机研究领域的热点之一。为了满足无人机对高效航路的需求,本文提出了改进的蚁群优化算法和改进的人工蜂群算法,并用这个算法对无人机进行航路规划。本论文中,针对蚁群优化算法收敛速度慢和易于陷入局部最优的缺陷做了改进。首先,传统蚁群算法发生状态转移时,采用概率随机选择策略,这种策略缺乏引导因素,致使算法进化缓慢。因此,从航路点的选择策略入手,引入随机选择和伪随机选择相结合的策略,来改善传统蚁群优化算法在搜索时的盲目性,从而解决算法进化缓慢的问题。其次,基本蚁群优化算法中,信息素挥发因子?值保持不变。当无人机规划空间较复杂时,未被搜索到的节点上的信息素浓度会持续降低甚至逼近0。?过大或过小时,将会影响算法的收敛速度和全局搜索能力。因此,本文为信息素挥发因子?设定上限和下限,从而提高算法的全局搜索能力。本论文中,针对人工蜂群算法的收敛慢和出现提前停滞两方面做了改进。首先,使用混沌序列来初始化蜜源,这样既保证了人工蜂群算法初始化时的随机性,同时也极大丰富了蜜源的多样性,在产生大量有效蜜源的基础上,从中选择出较优的初始蜜源,可加快收敛。其次,选择机制的改进,人工蜂群算法中,改变跟随蜂选择蜜源的策略,进而避免算法出现提前停滞现象。最后,分别采用改进的蚁群优化算法和改进的人工蜂群算法,对无人机进行航路规划,并以Matlab与VC++6.0为仿真平台,验证改进的算法的正确性与有效性。仿真结果表明改进后的算法在规划时间和规划航距方面均有显著改善。

关键词：无人机航路规划蚁群算法人工蜂群

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快递服务便利店选址问题研究

快递服务便利店选址问题研究

作者：刘二超清华大学

学位级别：硕士

近十年来，随着网上购物的兴起，快递行业也得到了迅速的发展，但快递行业一直给大众留下低端服务业的印象，因为在城市里，我们通常见到的只是骑着电动车到处送快件的快递员。因此建立规范统一、带有明显企业标志的快递服务便利店，可... 详细信息

近十年来，随着网上购物的兴起，快递行业也得到了迅速的发展，但快递行业一直给大众留下低端服务业的印象，因为在城市里，我们通常见到的只是骑着电动车到处送快件的快递员。因此建立规范统一、带有明显企业标志的快递服务便利店，可以提高快递企业形象，增强人们对快递业的认同感，同时快递企业还可开拓附加服务来增加营收，如自寄自取、快件包装等。零售选址方法主要分为综合分析法和数学模型法。综合分析法即综合分析候选位置点经济、交通、需求量、建设费用等信息，并应用层次分析法对候选位置点综合评价，最终选出符合公司各项目标的位置点;这种方法得出来的结果一般更加合理，但同时这种方法也非常耗费人力、物力，且费时较长。由于本文所研究选址问题需设立便利店数目较多，单个便利店设立成本相对较低，因此基于点需求和面需求，本文建立两个多目标选址模型来解决快递服务便利店选址问题。在基于点需求的多目标选址模型中，本文将客户需求点分为寄件业务需求点和取件业务需求点，针对两种业务不同特性在模型中做不同假设和处理，然后将市场份额与选址费用作为模型目标，并考虑门槛约束建立模型。利用某快递公司在上海徐汇区一周内收发快递数据作为模型的输入数据，利用多目标进化算法MNSGA-II和NSGA-II进行求解，分别得到一组帕累托非支配解集。根据本文采用的四个多目标优化评价指标对这两种算法进行比较，结果显示MNSGA-II求解的质量略优于NSGA-II,但NSGA-II和MNSGA-II得到的非支配解集均很好地逼近了帕累托最优解集。在基于面需求的多目标选址模型中，利用软件工具ArcGIS根据道路和水系将需求区域切分成多个子区域，并计算这些子区域的需求密度。以各子区域中心点为便利店候选位置点，考虑道路、水系的阻隔因素计算各候选点覆盖需求总量。考虑门槛约束和便利店之间距离限制，以市场份额和选址费用为目标建立模型。模型利用NSGA-II算法进行求解，在求解质量和求解速度方面均达到很好效果。在基于点需求的多目标选址模型和基于面需求的多目标选址模型得到帕累托非支配解集后，均采用一种基于逼近理想解排序的方法（TOPSIS）给出最合理解，以供决策者参考。另外，在实际选址决策时，决策者可根据自身条件在帕累托非支配解集中选择合适的选址方案。

关键词：便利店选址多目标点需求面需求

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基于模糊分类预选的代理辅助多目标进化算法

控制与决策 2024年

作者：李二超吴煜兰州理工大学电气工程与信息工程学院

深入探究实际工程问题后,发现求解昂贵高维多目标优化问题的需求正在逐渐增多.一般回归模型求解这类问题时,模型累积误差和运算量会急剧增加.为更好地提高代理辅助进化算法的搜索效率,并平衡高维多目标问题中种群的收敛性与多样性,本文... 详细信息

深入探究实际工程问题后,发现求解昂贵高维多目标优化问题的需求正在逐渐增多.一般回归模型求解这类问题时,模型累积误差和运算量会急剧增加.为更好地提高代理辅助进化算法的搜索效率,并平衡高维多目标问题中种群的收敛性与多样性,本文提出一种基于模糊分类预选策略的代理辅助进化算法(FCPSEA).首先,初始化种群并进行昂贵评估,凭借非支配关系与拥挤度构造两档训练样本集.然后,利用训练样本和双档案算子来较为准确的引导分类器分类.最后,提出一种基于模糊分类预选的模型管理策略,根据预测的双档案类标签与隶属度来设置模型管理策略.为验证本文算法的性能,在包含各种特征的两组测试问题上与近几年的经典算法进行了对比实验.实验结果表明,该算法在求解昂贵高维多目标优化问题上具有较强的竞争力.

关键词：代理辅助进化算法昂贵高维多目标优化分类预选分类代理模型模型管理进化算法

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基于问题特征变化引导的动态鲁棒优化算法

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 130-146页

作者：李二超赵凤凯兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

随着时间的推移,鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法,其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案,然而,预测未来的适应度值的误差往往偏大,对其寻求较... 详细信息

随着时间的推移,鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法,其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案,然而,预测未来的适应度值的误差往往偏大,对其寻求较好的鲁棒解造成较大的困难。针对这一问题,提出了一个基于问题特征变化引导的算法框架(ROOT-PFCG)来进行动态鲁棒优化。其问题特征变化情况主要参考解在当前环境下的目标函数值和相应相邻环境下的目标函数浮动值,由此提出三个重要指标。在预测和非预测的情况下,基于指标分别提出了三种不同的适应度决策规则来选解,保证其所选解受预测误差影响较小或不受影响,以此寻找更优的鲁棒解,并在此基础上提出了新的性能评价指标。在基准问题上的实验结果表明,所提出的算法能更好地提升鲁棒解的性能,并对不同情况下的指标进一步分析了其对性能的影响,在此基础上分析了更好的指标结合方法。

关键词：动态鲁棒优化粒子群特征变化预测误差引导个体

改进遗传算法搜索动态订单下车辆路径最优问题

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计算机工程与应用 2024年第10期60卷 353-364页

作者：李二超张智钊兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不... 详细信息

滚动周期策略是当前学者利用优化算法解决动态车辆路径规划(dynamic vehicle routing planning,DVRP)问题的主要研究策略。预优化算法是基于遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。GA易早熟和易陷入局部最优的特点,使解的质量往往不能达到最好。针对此问题,在GA算法上提出了贪婪重构策略进行改进。贪婪重构遗传算法(greedy reconstruction genetic algorithm,GRGA)随机剔除每条路径固定数量的客户点,利用贪婪重构策略依次将剔除点插入到各个路径,保留成本最低的解,摒弃了完全随机的策略原则,使解可以跳出局部最优。在每次迭代之后利用变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)进行深度搜索,完成一次迭代。最后进行三组测试,第一组是在统一平台上采用Solomon数据集测试算法效果,第二组是把预优化改进算法与对比算法得到的数据分别进行保存,利用控制变量法在动态调度周期使用一种动态调度优化算法,分别对每个预优化算法形成的初始路径进行调度,测试改进算法的有效性,第三组是采用实际案例测试预优化算法的效果。

关键词：时间窗遗传算法变邻域下降搜索算法贪婪重构策略滚动周期

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在线动态订单需求车辆路径规划

山东大学学报(工学版) 2024年

作者：李二超张智钊兰州理工大学电气工程与信息工程学院

针对客户满意度和时间窗时域单一的问题,提出一种多时域分级方式衡量车辆配送进度,该设计细化普通时间窗时域,分成多个时域衡量车辆行进位置,算法方面,遗传算法(genetic algorithm,GA)与变邻域下降搜索算法(variable neighborhood desce... 详细信息

针对客户满意度和时间窗时域单一的问题,提出一种多时域分级方式衡量车辆配送进度,该设计细化普通时间窗时域,分成多个时域衡量车辆行进位置,算法方面,遗传算法(genetic algorithm,GA)与变邻域下降搜索算法(variable neighborhood descent,VND)的组合优化形式得到静态预优化路径最优车辆行进线路。动态调度周期中,现有贪婪订单插入算法(greedy order insertion algorithm,GOIA)搜索效率不高,提出一种改进后的贪婪订单插入算法(improved new greedy insertion algorithm,IGOIA),摒弃了GOIA随机插入路径的方式,最有原则的将订单插入到配送路径中去,将其与变邻域下降搜索算法组合优化(Genetic algorithm-Variable Neighborhood Descent,GAVND),对未服务的客户点进行局部优化。通过数学模型优化和求解算法改进,在统一平台上与其它遗传算法改进形式进行对比试验,改进后的动态订单插入算法在不同规模的Solomon算例下,平均目标值降低了11%,算法平均计算时间降低了2.74 s,实例分析中,成本解分别节约了23%、31%、21%,研究结果证明了原则订单插入算法在滚动周期策略作用下可以获得较高质量的解。

关键词：多域分级时间窗遗传算法变邻域下降搜索算法原则订单插入算法滚动周期

忠臣“东渡”--日本幕末至明治前期文天祥作品的刊刻与接受

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中国文学研究 2024年第3期 190-198页

作者：刘帼超上海师范大学人文学院上海200234

日本幕末至明治前期,文天祥接受达到高峰,作品刊刻成为常见的接受方式。这既与汉诗文领域的经世思潮有关,也因为专人选集的文献形态自江户中期蓬勃发展,成为汉诗文传播的重要载体。此时段的文天祥文献也以选集为主,诗选多于文选,选目与... 详细信息

日本幕末至明治前期,文天祥接受达到高峰,作品刊刻成为常见的接受方式。这既与汉诗文领域的经世思潮有关,也因为专人选集的文献形态自江户中期蓬勃发展,成为汉诗文传播的重要载体。此时段的文天祥文献也以选集为主,诗选多于文选,选目与刊刻目的基本相符。《文文山诗选》是其中的代表性成果,它参考了20卷本、16卷本的文天祥文集,以及别集外的部分文献。编者选诗时既考虑到题材全面性、篇目代表性,也对忠臣形象有进一步提纯。发掘文天祥与日本文化的关联、有鉴于当下,是该时段文天祥接受的特点。他被推举为忠君的象征,其作品也成为日人广泛利用的思想文化资源,产生了深远影响。

关键词：幕末至明治前期文天祥作品刊刻关联性《文文山诗选》

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Pareto解集旋转的分类多策略预测动态多目标优化

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计算机工程与应用 2024年

作者：李二超刘辰淼兰州理工大学电气工程与信息工程学院

为更有效地解决Pareto解集(PS)旋转的动态多目标优化问题，本文提出PS旋转的分类多策略预测方法(RFM)。首先，通过PS旋转检测类型，将PS的旋转类型分为PS中心点旋转、PS原点旋转和非标准旋转；然后，针对以上不同的PS旋转类型，自适应... 详细信息

为更有效地解决Pareto解集(PS)旋转的动态多目标优化问题，本文提出PS旋转的分类多策略预测方法(RFM)。首先，通过PS旋转检测类型，将PS的旋转类型分为PS中心点旋转、PS原点旋转和非标准旋转；然后，针对以上不同的PS旋转类型，自适应地选择合适的预测模型，建立不同点集的时间序列，为后续进化提供初始种群。最后，引入拉丁超立方策略(LHS)生成的随机种群与上述预测种群共同构建新种群，保证种群的多样性。为验证算法有效性，将RFM算法与DNSGA-II、PPS、SPPS和MMP算法在8个标准的动态测试函数上进行实验对比。实验结果表明，RFM算法取得了在6个最优■值，7个最优■值，3个最优■值，证明RFM算法可以更有效地解决基于PS旋转的动态多目标优化问题。同时，将验证RFM算法的普适性，在FDA系列函数上进行实验对比，实验结果表明：该算法在处理非旋转的动态多目标优化问题中仍具有较优性能。

关键词：动态多目标优化进化算法分类预测旋转

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通过仿生矿化修复人体牙齿结构

材料导报 2024年第15期38卷 106-118页

作者：潘二才姜志超黄嘉辉马玉荣北京理工大学化学与化工学院北京100081

牙齿结构损伤、缺失导致的龋齿和牙齿过敏等问题严重影响了人们的日常生活。众多学者针对这些问题提出了各式各样的解决方案,但是最终结果与原生牙齿结构相比还是不尽人意。生物矿化是研究生物体内的硬组织(如牙齿、骨骼和贝壳等)的形... 详细信息

牙齿结构损伤、缺失导致的龋齿和牙齿过敏等问题严重影响了人们的日常生活。众多学者针对这些问题提出了各式各样的解决方案,但是最终结果与原生牙齿结构相比还是不尽人意。生物矿化是研究生物体内的硬组织(如牙齿、骨骼和贝壳等)的形成过程。一般地,这类硬组织是由有机生物分子调控无机矿物形成的多级、有序且能供生命体实现特定功能的有机-无机复合材料。近年来许多研究人员通过模拟牙齿自然矿化的过程,仿生设计和合成出人工纳米材料来修复牙釉质、牙本质等牙齿结构的方法取得了重要成效。与传统的使用激光、有机粘合剂等修复手段相比,仿生矿化方法所修复的牙齿部位在组成、结构和力学性能上与原生牙齿相近,具有无损、生物兼容、抗菌防污等优点。因此仿生矿化方法有望从根本上解决牙齿结构修复的难题。现对牙齿结构、牙齿脱敏治疗方法、牙齿结构仿生再矿化和牙齿修复材料的研究现状及进展进行综述。

关键词：生物矿化纳米材料牙齿过敏牙釉质牙本质