超短脉冲谐波辐射过程中的量子路径分析

本文数值计算了脉宽为半个光学周期的超短脉冲在不同载波包络相位下的谐波波谱,通过比较谐波波谱截止频率与电子通过主要路径可获得的最大动能的差异,研究了超短脉冲谐波辐射过程中的量子路径。结果显示,超短脉冲谐波辐射过程中电子获得动能的量子路径偏离主要量子路径,而且该偏离效应受载波包络相位的影响。     

动态随机最短路径算法研究

静态最短路径问题已经得到很好解决, 然而现实中的网络大多具有动态性和随机性. 网络弧和节点的状态及耗费不仅具有不确定性且相互关联, 弧和节点的耗费都服从一定的概率分布, 因此把最短路径问题看作是一个动态随机优化问题更具有一般性. 文中分析了网络弧和节点的动态随机特性及其相互关系, 定义了动态随机最短路径; 给出了动态随机最短路径优化数学模型, 提出了一种动态随机最短路径遗传算法; 针对网络的拓扑特性设计了高效合理的遗传算子. 实验结果表明, 文中提出的模型和算法能有效地解决动态随机最短路径问题, 可以运用到交通、通信等网络的网络流随机优化问题中.     

非Lipschitz条件下半鞅随机微分方程解的唯一性(英文)

本文研究了非Lipschitz条件下半鞅随机微分方程.利用It(o)分析和Gronwall不等式,探讨了随机微分方程无爆炸解,并证明了随机微分方程解的唯一性.     

最短路径在Arcgis空间分析中的实现

针对公路修建规划过程中如何选址的问题,提出了一种结合地理信息系统技术的选址模型,该模型是利用Arcgis中的Spatial Analyst模块,数据基础是研究区的DEM数据,通过对河流、坡度、起伏度这三种地形影响因子进行综合处理后,实现了最短路径的选择,并结合Arcgis中的三维分析扩展模块3D Analyst实现了最短路径在三维地形中的可视化,从而为用户提供一个更加直观的可视化环境.     

最佳粮库地址的选择

管理部门通常要选择适当的地方建造粮库 ,所需服务范围已知 ,各部门运输量给定 .需为他们选择合适的地方 ,使总运费最少 .某乡的九个村 (A,B,C,… ,H,I)如图 1 ,各村距离给出 ,并标明它们各自上缴公粮数 .管理部门希望在村内或道路上建立一个粮库 ,最大限度地减少运输费用 .问题的解法有几种方案 ,对于本题来说 ,穷举搜索法是可行的 .另外 ,我们提出一种分析求解法 ,可找到优化解 .它利用图论的基础知识先求出图 1的各顶点间的最小路径 ,再进一步求出图的绝对中心 (即粮库的地址 ) ,其中的有关计算利用了 C++语言程序 .在此基础上 ,还可对问题的参数作更精细的分析 .概括地说 ,穷举搜索法对于简单的区域是行之有效的 .但对于更加一般化的问题 ,利用计算机可快捷准确地得到答案 .通过建立模型 ,我们得到下面两个结论 :(1 )我们找到最优解是 E点 ,其总运费为 1 2 775元 .(2 )模型具有广泛性 ,对于更一般的区域 ,可利用计算机总可以求出最优解 .     

热带气旋运动的分析和模拟——Ⅰ.非轴对称结构和路径突变

本文从理论分析和数值模拟两方面探讨了热带气旋的非轴对称结构、β效应和环境流场对热带气旋运动的作用,同时对热带气旋运动的突变亦进行了研究、分析和模拟结果表明,在热带气旋发展的一定阶段,其非轴对称结构对自身运动的影响不可低估,在特定条件下,也可以导致热带气旋作蛇形或打转运动;在环境流场、β效应和非轴对称风、压场的相互作用达到一临界状况时,热带气旋的移向、移速将发生突变。     

车辆路径问题的改进遗传算法

提出一种基于遗传算法的求解车辆路径问题的新算法,避免传统遗传算法处理不可行约束条件中惩罚项系数选取不当所出现的问题.同时,通过现实例子分析该算法的优劣性,实验结果表明该算法是一种有效的算法.     

光量子开关

<正>经典信息网络中数据包通过路由器被准确地发送至收信地址。同样,在量子信息网络中,信息在网络节点间的准确传输也需要量子开关(量子路由器)。光子系统是量子通信和量子计算中常用的信息载体,因此光量子开关需要在不破坏光子所携带信息的情况下控制光子的传输路径。最近,以色列雷霍沃特的魏茨曼科学研究所Barak Dayan小组的一项研究有望解决这一问题。他们设计了一个光量子开关,实验原理如图1所示。通过控制耦合于微球光学谐振腔的铷原子量子     

基于遗传算法的多车体机器人路径规划方法

带拖车的移动机器人系统是一种复杂的多车体系统,在不同的转弯角度下所需的路径宽度也不同,其路径规划是个难题;在给出带拖车轮式移动机器人稳态和暂态过程运动学方程的基础上,推导得出了多车体移动机器人在最大转弯情况下所需的最大路径宽度,并将之定义为等效尺寸;应用遗传算法,提出了基于等效尺寸的多车体移动机器人的路径规划方法;首先通过等效尺寸的多步障碍扩张,对障碍物的临近区域和狭窄通道进行可行性约束的分析;然后应用遗传算法进行全局的路径规划,将路径的长度和宽度综合在适应度函数之中;在一定程度上,多车体移动机器人的路径规划问题得到解决;文章通过建立三维网格化地图,对障碍物的临近区域和狭窄的瓶颈通道区域进行了可行性约束的描述,遗传算法在较复杂的环境中实现了良好的避障,并得到了相对较短的有效路径。     

优化蚁群算法在无人车自主导航中的应用

由于蚁群算法规划的最优路径存在尖峰和折线,研究利用三阶贝塞尔曲线对蚁群算法进行优化,通过选择可靠的控制点来控制最优路径的整体趋势,从而消除路径上的尖峰并对折线进行平滑处理;将优化后的蚁群算法在无人车自主导航中进行了应用,结果证明优化后的蚁群算法可以为无人车实时规划出一条高质量的最优路径,最优路径不仅有效地避开了障碍物,而且有效消除路径上尖峰和折线。