简介：空天飞行器往返于大气层内外，持续工作时间长。捷联惯性／天文组合导航自主性强、隐蔽性好，是最适合空天飞行器的导航方式之一。为提高传统天文定位的导航精度和可靠性，解决其在机载应用中水平基准制约的问题，分析了平台误差角和位置误差对高度角量测的影响，提出了一种以天体高度角为量测信息的捷联惯性／天文深组合导航算法。该算法采用卡尔曼滤波器进行最优估计，可有效估计并补偿系统的姿态误差，减少天文导航定位对水平基准的依赖。仿真表明，单星观测条件下，导航系统姿态误差快速收敛，定位的均方根误差在200m以内，且系统导航性能随导航星数量的增加而提高。

简介：介绍了用三步迭代算法求解A-极大单调算子的不动点问题和用预解算子研究包含问题的解.同时给出了在某些条件下,三步迭代算法的收敛性.该文中的结论是在Noor,Huang的算法及RamU.Verma的背景下启发得到.

简介：本文提出了一类带不等式约束和简单边界的非线性优化问题的非单调信赖域算法，在一定的条件下，证明了算法的全局收敛性，并通过数值实验验证了算法的合理性。

简介：在Tikhonov正则化方法的基础上将其转化为一类l1极小化问题进行求解,并基于Bregman迭代正则化构建了Bregman迭代算法,实现了l1极小化问题的快速求解.数值实验结果表明,Bregman迭代算法在快速求解算子方程的同时,有着比最小二乘法和Tikhonov正则化方法更高的求解精度.

简介：捷联惯导系统的精度是导航的关键。传统的捷联惯导算法受惯性传感器更新速率限制,其精度和实时性在高动态下受到极大影响。在研究传统捷联惯导算法的基础上,建立了统一的捷联惯导微分方程,并提出了基于一次采样的四阶龙格库塔捷联算法,降低了惯性器件采样频率对捷联解算周期的限制。利用设计的基于DSP的半物理仿真系统验证表明,该算法能有效满足高动态下捷联惯导算法的实时性要求,定位精度提高约1倍,具有重要的工程应用价值。

简介：将GPS定位航位推算(DR)技术结合起来,可以用于车辆的定位和导航中.但是现有的航位推算设备都需要用角度传感器测量车辆的行驶方向,在实际应用中存在很多不便而且性价比不高.为解决这一问题,通过研究设计了只使用速度传感器就可以进行航位推算的设备,并对设备的工作原理、体系结构和基本算法进行了介绍.通过对模拟实验数据进行分析,证明了这种航位推算方法可以很好地弥补GPS导航定位的不足.

简介：应用改进的遗传算法进行测量数据的最小二乘估计。以模拟静电场实验为例,寻找出与测量数据相吻合的静电场电位分布公式。遗传算法不受模型具体表达式的限制,是参数优化的有力工具,具有描述简单、易于操作、使用灵活等优点,用遗传算法进行测量数据的处理可以获得较高的精度,是一种可靠的方法。

简介：在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.

简介：针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.

简介：本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．

简介：项目反应理论作为一种现代的教育和心理测量方法,凭借其强大的优势和先进性,在实际测量中应用越来越广泛.能否有效地估计模型中的参数是项目反应模型得以应用的前提.本文基于数据扩充技术给出了一种适用于三参数正态双卵模型的Gibbs抽样算法,有效的实现三参数正态双卵模型的贝叶斯分析.最后,通过计算机模拟研究和实例分析对该算法的有效性进行了验证.

简介：蝙蝠算法是一种新型的智能优化算法,本文针对基本蝙蝠算法易陷入局部最优、过早处于停滞阶段等不足之处,在蝙蝠速度更新公式中引入了惯性权重,并采用权值动态递减的方式变换权重,更好地平衡了算法的全局搜索能力和局部搜索能力.通过求解一系列经典整数规划问题,并与已有算法进行比较,结果表明：改进的蝙蝠算法在一般整数规划问题的求解中具有较高的计算效率和精度,以及较强的全局搜索能力.

简介：针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。

简介：Tikhonov正则化方法是求解不适定问题最为有效的方法之一,而正则化参数的最优选取是其关键.本文将混沌粒子群优化算法与Tikhonov正则化方法相结合,基于Morozov偏差原理设计粒子群的适应度函数,利用混沌粒子群优化算法的优点,为正则化参数的选取提供了一条有效的途径.数值实验结果表明,本文方法能有效地处理不适定问题,是一种实用有效的方法.

简介：摘要电力系统在运行过程中，要处于稳定的状态。电压、电流、功率三者在运行过程中，频率要保持在特定的范围内，才能保证电力系统的稳定性，否则，一旦这种平衡性被打破就会造成整个系统失衡，这种现象就说明电力系统稳定域受到了干扰，只有将电力系统的值保持在稳定数值内，有效的确保电力系统的稳定性。

简介：作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题，本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上，将遗传算法和禁忌搜索法相结合，提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法，并用实例对该算法进行了仿真研究．结果表明，该算法有很好的收敛精度，是可行的，与传统的算法相比较，有明显的优越性．

简介：用于解决多目标决策的传统方法有线性加权法、理想点法、平方和加权法等方法，但采用不同的方法得到的结果并不完全相同。为了克服传统方法的不足之处，提出了基于估计相对位置的方案排队法来解决多目标决策问题。

简介：对社会各种突发事件进行处理的应急系统中,应急服务的选址很重要。考虑应急设施选址时的成本和应急时间因素,给出一种多目标城市应急设施选址问题的数学模型。鉴于一般方法求解该模型的困难,提出一种多目标免疫算法作为模型求解方法,通过实例计算,说明该算法是有效的。

简介：分析了大型城市公交网络的特点,为满足乘客出行时各种不同的需求,综合考虑换乘次数、出行时间与乘车费用等多种不同因素,通过构造线路与站点、站点与站点的连接矩阵,结合矩阵算法与搜索算法的优点,提出了一种分类多目标优化搜索算法.该算法搜索时间较短,能够生成多条备选路径供出行者选择,能基本满足自主查询计算机系统的需要.

简介：元启发式优化算法包括萤火虫算法、布谷鸟算法、蝙蝠算法及和声搜索算法等．选取20个标准测试函数，统计4种元启发式优化算法的运行结果．以算法运行的精确度、稳定性作为比较指标分析算法的求解性能，提出了3种比较算法优劣性的方法，总结了3种比较方法的优缺点．