基于无线通信基站三维定位问题的求解模型

基于无线通信基站的三维定位相比于传统GPS定位有着诸多优势,技术有着广阔的应用前景和巨大的商业价值.针对基于无线通信基站的三维定位问题,首先分析建立TOA定位的初步模型.其次,基于对模型时钟误差、非视距传播误差、测量误差的分析,优化方程组的建立策略,基站排序,方程组系数修正的方式,使误差项的影响降到最小.最终由最小二乘法计算出定位结果.实验表明,定位模型的定位精度在1米左右,并且定位精度随基站数目的增多而增高.     

一种基于校正无线电传播时间的室内三维定位模型

对室内终端进行基于无线通信基站的三维定位时,由于无线电在传播过程中,存在建筑物或树木遮挡、反射、折射等物理现象,导致基站到终端传播时间的测量值与精确值之间存在误差.为了减少上述误差对定位精度的影响,运用无线定位原理建立了一种基于校正无线电传播时间的改进的室内三维定位模型.通过对2016年全国研究生数学建模问题C题所提供的不同场景的数据分析,发现基站与终端无线电传播时间的测量值与其精确值之间存在线性关系,而且同一场景下近似有相同的线性关系,场景不同线性关系一般不同.基于这一现象,对基本的定位模型进行了合理的修正形成了改进的定位模型,数值实验表明改进的定位模型有很好的定位精度和鲁棒性.     

基于无线通信基站的室内三维定位问题研究

对基于无线通信基站的室内三维定位问题进行了研究,建立了测量误差模型和终端定位模型.建立了TOA测量误差模型和基于测量误差估计的终端定位模型,提出了基于空间几何约束和测量噪声抑制的定位算法;分别在相对时间误差、最大时延、最小时延和随机法四种基站筛选方案下,分析了不同基站数目对定位精度的影响;利用轨迹上相近点的信道状态信息的相关性,采用Kalman滤波算法计算了终端运动轨迹;基于假设性检验,通过递减迭代搜索算法,得到了可定位终端数;建立了基站不同覆盖范围下,终端连接度数与定位精度之间关系的分析模型.     

基于无线通信基站的室内三维定位问题

三维定位问题是现代商用通信网络中对于定位系统存在的一个真正具有技术难度的挑战.根据视距传播环境和非视距传播环境的到达时间的数据集,建立线性误差模型;对于无真实位置的竞赛数据集,定义竞赛数据定位误差评估模型;基于不同的空间场景,提出基于空间单元的定位算法;面对高度误差明显高于平面误差的问题,设计基于高斯加权的误差补偿模型;针对最优定位精度最少基站问题,提出基于贪心策略的基站选择算法;考虑轨迹连续性,设计轨迹准确性验证的10-fold交叉验证方法;基于测量距离有限的真实环境,分析平均"连接度数"与定位精度的关系.实验结果表明,提出的定位算法在有效基站数大于等于5时,能获得较好的定位精度.     

基于多目标优化的改航策略研究

随着我国航空运输的快速发展,由恶劣天气等原因导致的航班延误日益增多.传统的改航策略选取总延误损失最小为单一目标,不仅难以满足流量管理不同对象、不同阶段的需求,而且易造成空域利用率偏低.首先将改航策略与地面等待和空中等待相结合,然后综合考虑航空公司的利益,建立多目标优化模型,并采用稳定性和健壮性较强的多目标进化算法求解.最后选取全国典型繁忙日的实际飞行计划,进行了仿真验证.仿真结果表明,策略不仅可为航班动态地选择航路以避开容量限制区域,还可供流量管理部门参考不同目标来确定改航方案.     

基于多目标进化聚类的信用风险特征识别

在信用风险识别领域,聚类算法常被用于区分不同风险等级的样本并识别风险特征。然而该领域中通常面临高维数据处理问题,导致传统聚类算法存在不适应此类问题的缺陷：易陷入局部最优、受冗余特征干扰、鲁棒性不强等。采用高维信用风险数据,研究上市公司信用风险,建立信用风险特征识别的三目标优化模型,设计基于分解的多目标子空间聚类算法进行求解。通过算法的横向对比实验,展示了所提出的算法在聚类精度和鲁棒性方面的优势,并根据聚类算法的权重分配结果,归纳总结上市公司信用风险评估过程中应重点关注的指标。     

基于多元线性回归分析和Chan算法的三维精确定位研究

基于无线通信基站的室内三维定位问题主要是在已知TOA和基站三维信息的情况计算出终端的位置信息,实际上就是求解方程组中的未知数.首先建立通用模型和算法求解出终端的定位,接着通过优化得到使用尽量少的基站数目实现近似最优精度的定位,然后利用提出的算法实现终端移动轨迹的二维定位,最后结合实际情况,考虑了基站的有效测量距离并设计了有效基站识别算法对问题进行了分析.     

基于多目标规划和智能优化算法的旅游线路设计研究

针对设计耗时最短,花费最少以及体验指数最高的合理的旅游路线进行研究.首先,以耗时最少为目标,构建改进的TSP路线规划模型,同时将正态分布随机数(ND)与遗传算法(GA)相结合,提出ND-GA算法,并且利用所提算法对模型进行求解,得到出行的路线及详细行程.其次,综合考虑到旅游花费最低以及旅游指数最高,构建最优旅游线路设计的多目标规划模型.考虑到未来10年的交通费、住宿费以及餐饮费等会随着时间变化,因此,基于组合预测模型对各项费用进行了预测,最终得到基于多目标动态优化的10年旅游路线设计模型.最后,详细的分析了模型的结果,并对参数做了灵敏度分析.     

时间窗约束下的车辆路径问题多目标优化算法

讨论了带时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)其数学模型,分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作,将VRPTw视为一个多目标优化问题,用Pareto评等技术来求解最优解,并以Solomen基准问题为例验证了该方法的有效性.结果表明:该方法与以往文献中的最好结果具有竞争性.     

不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化

项目调度中的时间和费用是两个重要的指标,而在不确定环境下进度计划的鲁棒性则是保证项目平稳实施的关键。本文研究不确定环境下的多目标项目调度优化问题,以优化项目的工期、鲁棒值和成本为目标安排各活动的开始时间。基于此,作者构建多目标项目调度优化模型,将模型分解为三个子模型分析目标间的权衡关系,然后设计非劣排序遗传算法进行求解,应用精英保留策略和基于子模型权衡关系的优化策略优化算法,进行算法测试和算例参数敏感性分析。最后,应用上述方法研究一个项目实例,计算得到非劣解集,实例的敏感性分析结果进一步验证了三个目标间的权衡关系,据此提出资源的有效利用策略。本文的研究可以为多目标项目调度制定进度计划提供定量化决策支持。     

蛋白质空间结构预测的一种优化模型及算法

用理论方法预测蛋白质结构有两个难点,第一是要有一个合理的势函数,第二是要有一个有效的寻优方法找到势函数的全局极小点,本文采用联合残基力场建立了蛋白质空间结构预测模型,然后用我们给出的一种改进模拟退火算法搜索势函数的全局极小点,对脑啡肽的空间结构进行了预测和分析。     

考虑序列设置时间的混合流水车间多目标调度研究

基于混合流水车间多品种的特性,序列设置时间和工序跳跃是很多车间在调度时需要考虑的两个重要问题,论文充分考虑这两种生产约束,建立了以最大完工时间和负荷均衡指标为双目标的混合流水车间多目标调度数学模型,并运用改进的NSGA-II算法对基于实际企业生产数据假设的算例进行仿真求解,结果表明求解的调度方案符合实际需求,能够为企业的实际调度提供有效的方案。     

灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法研究

分析目前灾情巡视问题求解方法存在的缺陷,归纳出灾情巡视问题两目标优化模型.针对灾情巡视问题模型特点,引入蚁群算法和多目标优化理论,提出两个灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法:算法1将灾情巡视问题的道路网络转化为完全图,增加m-1个(m为巡视组数)虚拟巡视起点,将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,然后使用蚁群算法和多目标优化理论进行迭代求解.算法2使用一只蚂蚁寻找一个子回路,m个子回路构成一个灾情巡视可行方案,采用罚函数法和多目标优化理论构建增广两目标优化评价函数,使用g组,共g×m只蚂蚁共同协作来发现灾情巡视问题的最优解.算法特点:①算法1将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,可以充分利用已有蚁群算法求解单旅行商问题的研究成果;②两个算法引入蚁群算法,提高了算法效率;③两个算法克服目前灾情巡视问题的求解方法不严密性缺陷;④两目标优化算法可以为用户提供多个满足约束条件的Pareto组合解,扩大了用户选择范围,增强了算法的适用性.算法测试表明:灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法是完全可行和有效的.