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制粒子群算法的移动机器人路径规划
- [摘要】 由于用Pso进行机器人路径规划的研究尚局限于用连续模型规划连续描述的环境中的路径，使算法受到一定的局 限性．为此。研究了一种伞新的基于栅格法的机器人路径规划二进制粒子群算法．首先用栅格法描述机器人工作环境，在此基础 上，将机器人路径表示为粒子位置的二进制编码，并以路径长度为适应值，产生初始种群后，再对粒子佗置和速度进行更新，经 过多次迭代，即可获得从起始点到目标点的一条全局最优路径．该方法模型简单，算法复杂度低，收敛速度快，计算机仿真实验 证明『，该方法的有效性和先进性．
非支配排序遗传算法
- NSGA-II 相对于NSGA而言，NSGA—II具有以下优点：1)提出新的基于分级 的快速非胜出排序算法，将计算复杂度由 降到 ，其中： 表示目标函数的数目， 表示种群中个体的数目；2)为了标定分级快速非胜出排序后同级中不同元素的适值，也为使准 域中的元素能扩展到整个 域，并尽可能均匀遍布，文献[7]提出了拥挤距离的概念，采用拥挤距离比较算子代替需要计算复杂的共享参数的适值共享方法；3)引入了保优机制，扩大了采样空间，经选择后参加繁殖的个体所产生的后代同其父代个体共同竞争来产生下一代种群，因
排列生成算法及其博文
- 排列生成算法及其博文 http://www.newsmth.net/pc/pccon.php?id=10001420&nid=269370 组合数学中的全排列深成算法历来是组合数学考试的重要考察点，因此在这里我简单的介绍一下6种全排列生成算法的详细过程，并借此比较它们之间的优劣之处。 不论是哪种全排列生成算法，都遵循着“原排列”→“原中介数”→“新中介数”→“新排列”的过程。其中中介数依据算法的不同会的到递增进位制数和递减进位制数。关于排列和中介数的一一对应性的证明我
基于全方向预测与误差扩展的可你数据隐藏
- 根据对以前的数字水印算的研究比较，提出了一种新的可逆水印算法，得到一种嵌入容量更大，效率更高的水印算法
star码英文版翻译
- 正确的基于纠删码的数据放置方案是高可用数据存储系统的重要组成部分之一。对于这种方案，用于纠正（或恢复）存储节点故障的低解码复杂度对于实际系统是必不可少的。在本文中，我们描述了一种新的编码方案，我们称之为星码，用于纠正三重存储节点故障（擦除）。星码是双纠删偶码的扩展，是广义三纠删码的改进偶数码。星型代码是MDS代码，因此对于给定的数据冗余，在节点故障恢复能力方面是最优的。我们提供详细的星码解码算法，以纠正各种三节点故障。结果表明，星码的译码复杂度远低于现有的可比码，因此星码对于可靠性要求较高的存储