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期刊信息/Journal information
南京信息工程大学学报
南京信息工程大学
南京信息工程大学学报

南京信息工程大学

李刚

双月刊

1674-7070

nxdxb@nuist.edu.cn

025-58731025 58731117

210044

南京市宁六路219号

南京信息工程大学学报/Journal Journal of Nanjing University of Information Science & TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《南京信息工程大学学报（自然科学版）》是由江苏省教育厅主管、南京信息工程大学主办的学术类双月刊. 主要刊登电子、通信与自动控制技术；计算机科学与技术；环境科学与工程；地理、遥感与测绘技术；机械仪器仪表、电气工程；地球科学；材料科学；化学与化工；生物学；信息科学与系统科学；数学和物理学等方面的基础理论与应用研究论文. 热忱欢迎海内外专家学者惠赐佳作
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    基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

    唐传茵章明理李静红苑莹...
    145-154页
    查看更多>>摘要：从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimi-zation,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO 算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

    改进蚁群算法大规模邻域搜索算法外卖配送配送方案

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    基于双五次多项式的智能汽车换道路径规划研究

    李胜琴张明瑞
    155-163页
    查看更多>>摘要：快速准确地进行换道路径规划、有效跟踪期望路径以及换道过程中保持车辆的操纵稳定性,是保障智能汽车主动安全的核心技术.针对智能汽车主动换道过程中的路径规划问题,引入中转位置,提出基于双五次多项式的路径规划策略,以提高换道路径的平滑性,保证车辆换道安全性,满足换道实时性要求.对主动换道场景进行分析,确定换道初始及目标位置;基于车辆换道过程中的临界碰撞点,提出双五次多项式换道路径规划策略;建立联合仿真模型,针对不同道路状态进行主动换道仿真试验.结果表明:由于引入了中转点,利用双五次多项式规划方法得到的换道路径在临界碰撞状态前有更明显的侧向位移,能避开前方障碍车保证了换道安全性;换道中转位置处车辆最大侧向加速度不超过 2 m/s2,保证了换道过程中车辆操纵稳定性;在干燥路面与湿润路面工况下,换道所需纵向安全距离减小 20m左右,保障了换道过程的纵向碰撞的安全性.研究结果可以为智能汽车主动换道路径规划提供理论及实践依据.

    主动换道路径规划双五次多项式中转点智能汽车

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    基于自适应步长策略的A*算法路径规划优化

    付雄李涛
    164-172页
    查看更多>>摘要：针对A*算法求解路径轨迹耗时长、内存占用大等问题,本文提出一种基于自适应步长策略改进A*算法.首先,根据当前点与终点的位置关系,设定寻路方向的优先级顺序,减少不合理方向上的冗余规划计算量;其次,修改到达终点的判断条件,可在轨迹规划时实现路径的跳跃;再次,针对A*算法轨迹规划效率低的问题,提出自适应步长策略;最后,针对内存占用大,以及面对大地图时可能出现的内存溢出问题,提出了八方向搜索法.实验结果表明,相较于原始的A*算法,改进的A*算法在轨迹规划效率上获得了极大的提升,同时内存占用大的问题也得到了很好的解决.

    路径规划A*算法自适应步长

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    一种具有超宽输入功率范围的三路整流电路

    王清华杨梅杨利霞黄志祥...
    173-178页
    查看更多>>摘要：本文提出一种具有超宽输入功率范围的三路整流电路.通过在三条整流支路中采用不同阈值电压的二极管,使每条支路对不同输入功率进行高效整流,三条整流支路协同作用,使所提出的整流电路能够在超宽输入功率范围内保持高效率工作;设计并实现了一个工作在2.4 GHz的三支路整流电路,三条整流支路分别实现在-10～11、11～24 和 24～35 dBm的功率范围内,效率保持在 30%以上.测试结果表明:在-6～25 dBm的输入功率范围内,电路的转换效率均可保持在 40%以上,最高效率可以达到 71.2%.所提出的整流电路对输入功率的灵敏度较低,能够在超宽输入功率范围内实现高效率能量转换,可用于能量收集或动态无线能量传输系统中.

    整流电路宽功率范围三路整流高效率无线能量传输

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    最小事件间隔时间可设计的分布式事件触发优化算法

    杨志强贾红云韦梦立季秋桐...
    179-185页
    查看更多>>摘要：针对多智能体系统中的分布式凸优化问题,本文提出一种基于自适应事件触发机制的零梯度和优化算法.基于虚拟时钟设计了一种自适应事件触发条件,当每个智能体的虚拟时钟满足该条件时才触发条件,有效地降低了控制器的更新次数和系统的通信负担.通过构造李雅普诺夫函数,证明了在该算法下所有智能体的状态能渐近收敛到全局最优解.此外,所设计的事件触发条件使得最小事件触发间隔时间可设计,有效地排除Zeno行为.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.

    分布式优化多智能体系统凸优化事件触发控制

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    马尔可夫跳变系统的有限时间保性能控制

    王俊姚凤麒程培
    186-192页
    查看更多>>摘要：本文主要研究具有时变时滞的脉冲随机马尔可夫跳变系统的有限时间保性能控制问题.通过选取模态相关的李雅普诺夫泛函,使用线性矩阵不等式(LMI)、平均驻留时间方法等技术,得到一些新的充分条件来确保系统有限时间稳定,并给出了系统的上界性能指标.基于该充分条件设计了系统的状态反馈保性能控制器.最后,利用Matlab的LMI工具箱进行数据仿真,得到相应的均方轨迹图.数值例子结果表明,得到的仿真结果和理论结果一致,验证了文中理论的有效性.

    有限时间稳定马尔可夫跳变线性矩阵不等式

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    永磁无刷直流空心轴电机定子槽参数减振优化

    丁陈吴兵杨文杰孙东炜...
    193-203页
    查看更多>>摘要：为了保证永磁无刷直流空心轴电机的输出性能和抑制电磁振动,提出了一种基于非线性多元回归的修正代理模型优化方法.首先,通过AE(Audze-Elgl(a)js)准则确定最优空间填充抽样,并采用核主成分分析(Kernel Principal Components Analysis,KPCA)算法筛选出 4 个主要变量用于构建代理模型;其次,采用非线性多元回归构建代理模型,决定系数R2 值均大于 0.9,验证了代理模型的精度;最后,采用鲁棒多目标遗传算法求解代理模型,获得了最优定子槽参数.结果表明,通过优化定子槽参数,电机平均转矩降低了 1.3%,不影响输出性能,电机空载、额定负载时最大振动加速度分别降低 19%和 34.5%,有效地降低了电磁振动,验证了优化方法的有效性和可靠性.

    电磁振动空心轴电机多目标优化代理模型定子槽参数优化

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    基于多目标沙猫群算法的含风光储配电网无功优化

    商立群张少强刘江山
    204-211页
    查看更多>>摘要：针对现有智能优化算法在求解配电网无功优化时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种基于多目标沙猫群算法(MOSCSO)的含风光储配电网无功优化方法.MOSCSO融合了多目标算法中外部储存集的更新和选择机制,具有较好的全局寻优能力,而沙猫群算法(SCSO)特有的搜索和攻击的种群更新方式保证了其具有较快收敛速度和较好寻优能力.建立储能设施(ESS)作为控制变量的 IEEE 33 节点系统数学模型,应用MOSCSO进行仿真验证.结果表明,本文所提方法在平衡风光发电系统的同时能够降低网损和提高电网稳定性,通过与传统算法比较,验证了MOSCSO在无功优化模型上的有效性和稳定性.

    配电网无功优化多目标沙猫群算法储能系统分布式电源

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    无锚框的轻量级遥感图像目标检测算法

    张云佐武存宇郭威赵宁...
    212-220页
    查看更多>>摘要：现有遥感图像目标检测算法存在参数量大、检测速度慢和难以部署于移动设备的问题,为此,本文提出了一种无锚框的轻量级遥感图像目标检测算法.首先设计了 DWS-Sandglass 轻量化模块以降低模型体积,并改进模型激活函数,以确保检测精度.然后引入无参数注意力模块SimAM,使网络能够专注于更重要的特征信息.最后对无锚框算法的冗余通道进行剪枝操作以减少模型参数量,并通过微调回升精度.在HRSC2016 数据集上的实验结果表明,与当前主流的无锚框检测算法相比,该算法在检测精度相当的情况下检测速度更快、模型体积更小,更适合在移动设备部署.

    计算机应用遥感目标检测轻量级模型剪枝

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    基于可解释机器学习的大型活动场馆周边路网运行状态影响研究

    吴明珠冯楷翁剑成魏瑞聪...
    221-230页
    查看更多>>摘要：举办大型活动会导致周边受影响区域在短时间内集中大量人群和车辆,场馆周边路网与常态交通具有差异化特征.为探究大型活动对场馆周边路网运行状态的影响机理,解析活动规模、路段与活动场馆的空间距离等因素的影响特征,构建融合XGBoost算法与部分依赖图的可解释机器学习模型,以捕捉不同因素的非线性效应与协同影响.以北京市为例开展了实证研究,单因素的异质性影响表明:路段与活动场馆的空间距离及活动规模对场馆周边路网运行状态的影响较大,其相对重要度分别达到 27.1%和 25.4%,距离活动开始/结束的时间对场馆周边路网运行状态存在明显非线性特征,在活动开始前 30～60 min,以及活动结束后30 min内,场馆周边 3km以内的路段将受到显著影响.二维因素的协同影响表明:当活动规模大于 3 万人时,节假日和不利天气对场馆周边路网运行状态呈负面影响,而在降雨和雾霾天气下,场馆周边路网运行状态受时空影响较大,影响范围为活动开始前 60 min与结束后40 min内距离活动场馆2.5km内的路段.相关研究结论可为大型活动期间道路拥堵致因辨别及制定科学有效的路网管控策略提供定量化的决策依据.

    城市交通短时大型活动路网运行状态影响关系XGBoost模型部分依赖图

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