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对不规则地面低频地波传播预测中积分方程方法、Millington经验公式以及FDTD算法的性能进行了分析比较.首先介绍了三种方法的模型和理论;然后分别采用这几种方法预测了传播路径中有高斯形山脉时低频地波的场强和二次时延分布,对几种方法的优势、局限性及误差进行了比较分析.结果显示:在地形起伏较小的区域,积分方程方法和FDTD方法吻合较好,Millington方法不能反映地形起伏对地波传播影响规律;当地形起伏较大时,积分方程方法也不再适用,FDTD则可以在山前及山脉区域预测到由地形反射引起的振荡信号. 相似文献
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基于遗传算法的求解时延约束的选播QoS路由算法 总被引:14,自引:4,他引:10
选播是一种新型的网络服务,它使用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器,并且对用户来说是“最近’’的一个。实时性要求较高的业务传输过程中,保证信息传输时延尽可能小是非常重要的。本文研究有时延约束的选播QoS路由问题,提出一种改进的遗传算法以求解该问题。仿真实验表明,该算法是有效且切实可行的。 相似文献
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企业网拓扑结构设计实际上是一个多目标非线笥数学规划问题,选取距离、流量分配和传输时延作为拓扑设计中子网划分时的主要考虑因素。建立了相应的数字模型并通过遗传算法求解待优化的目标函数以完成子网的划分。应用结果表明,此方法能较好地解决大规模网络拓扑设计中的子网划分问题。 相似文献
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为了得到水平分层条件下,放电通道倾斜角度、大地电导率以及分层土壤厚度对倾斜通道雷电电磁脉冲(LEMP)场的影响规律,在差分条件下对三维直角坐标系的倾斜放电通道加源方程进行了推导,在此基础上利用时域有限差分(FDTD)法对倾斜通道雷电电磁场进行了建模。研究结果表明,当放电通道倾斜角度改变时,雷电电磁场峰值会随着倾斜角度的增加而出现明显的上升,同时观测点与雷击点之间的距离越大倾斜角度对电磁场的影响越明显。当电导率发生改变时,上层电导率主要影响电磁场的峰值,而底层土壤电导率主要影响电磁场的下降沿陡度和波尾幅值,对电磁场峰值影响较小,基本可以忽略。此外,电场波形的下降沿陡度随土壤上层电导率的减小而增加,随下层电导率的减小而降低。当上层土壤厚度改变时,在影响深度范围内电场波尾幅值会随着上层厚度的增加而增加,但电磁场峰值基本不受影响,而且随着水平距离的增加表层土壤的影响深度在不断加大。 相似文献
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基于ASTER数据的地物光谱比辐射率的反演研究 总被引:1,自引:0,他引:1
比辐射率光谱表征着一个物体的内部物理和化学特征,是定量化遥感的一个关键参数.本文利用ASTER数据的第10至14波段,根据其数据的特点,基于温度比辐射率分离算法的思想,提出了将比辐射率标准化法(Normalize Emissivity Method,NEM)、经验公式、比值法(Ratio Method)这几个模块结合起来,在迭代的基础上计算出比辐射率的新算法.本文简要分析了模型误差的主要来源,并且把本文的算法与简化的ASTER的TES算法进行了比较.分析表明本文的算法是可行、有效的,而且该算法简单,易于实现,在能够保证精度的情况下运算速度快;同时也说明ASTER遥感数据用于反演地物的比辐射率可以得到比较理想的结果,具有良好的应用前景. 相似文献
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基于遗传算法的时延受限代价最小组播路由选择方法 总被引:41,自引:3,他引:38
目前多媒体业务的涌现对网络提出了更高的要求。希望既能满足实时性,又能够高效地利用网络资源。本文提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法,该方法在满足时延限制条件的基础上寻找代价最小的组播树。实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求。 相似文献
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This paper proposes to apply coarse-grained parallel genetic algorithm (CGPGA) to solve polygonal approximation problem. Chromosomes are used to represent digital curves and genes correspond to points of curves. This method divides the whole population into several subpopulations, each of which performs evolutionary process independently. After every migration interval number of generations, these subpopulations exchange their information with each other. Inspired by the designing theory of ensemble learning in machine learning, this paper further improves the basic CGPGA through adopting different but effective genetic algorithms, respectively, in different subpopulations. Both the diversity among different subpopulations and the accuracy in each individual subpopulation are ensured. Experimental results, based on four benchmark curves and four real image curves extracted from the lake maps, show that the basic CGPGA outperforms the used genetic algorithm, and further the improved CGPGA (ICGPGA) is more effective than the basic CGPGA, in terms of the quality of best solutions, the average solutions, and the variance of best solutions. Especially for those larger approximation problems, the ICGPGA is more remarkably superior to some representative genetic algorithms. 相似文献
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针对传统的K-means算法对初始聚类中心的敏感很大,极易陷入局部最优值,基于遗传算法的K-means聚类算法由于个体的多样性不足而常出现早熟等现象,采用遗传模拟退火算法优化初始聚类中心点后进行K-means聚类,并提出了一种新的用于评价聚类结果的适应度函数,该函数更为准确地反映类内距离和类间距离.实验结果表明,该方法能获得更好的聚类结果. 相似文献
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遗传算法良好的全局搜索能力使其被广泛地应用于网络中多约束QoS路由寻址,并取得了较好的成果。然而大部分应用于多约束QoS寻址的改进遗传算法存在无法有效利用网络资源使得网络拥塞、网络过早收敛陷入局部最优解,以及过慢结束的缺点。针对上述问题,对传统遗传算法中的适应度函数和遗传算子做出相应的改进,并通过实验验证提出改进遗传算法。最终,仿真实验表明该算法是可行的,并能在一定程度上克服传统遗传算法的缺点,提高收敛速度,有效避免过早收敛,提高QoS满意率。 相似文献
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