针对基于Kalman滤波的跟踪方法需要对噪声特性和轨迹的运动规律进行假设的不足,将新陈代谢一个变量的一阶灰色模型(GM(1,1))引入动态轨迹预测方法,提出一种基于加权灰色GM(1,1)模型的动态轨迹预测算法(TR_GM_PR算法)。首先,顺序截取预测点前不同长度的子轨迹,计算采用灰色GM(1,1)模型拟合各子轨迹的相对误差及相应的预测值;其次,对各子轨迹的相对拟合误差进行归一化处理,根据处理后的结果设置各子轨迹预测值权重;最后,将各子轨迹获得的预测值与其对应权重的线性组合作为轨迹未来运行趋势的最终预测结果。采用2000-2008年美国大西洋飓风数据进行实验,TR_GM_PR算法6 h的预测正确率为67.6056%,比基于模式匹配的飓风预测方法提高2.6056个百分点。实验结果表明, TR_GM_PR算法适用于轨迹短期预测。此外,该预测算法计算简单、实时性高,能够有效提高动态轨迹的预测正确率。

以经济配送为视角，分析并构建了配送中心配送决策问题的数学模型。引入实数编码对鱼群算法进行改进，使之适用于模型的求解运算。继而，通过算法编码的设计分析，详细讨论了实数编码下鱼群算法寻优求解的实现步骤。最后利用与传统遗传算法进行同算例求解比较，验证了该模型及改进算法的有效性。