约束满足问题(CSP)是理论计算机科学领域的组合优化问题,可满足性问题(SAT问题)作为CSP中的一种特殊情形,是理论计算机科学、数理逻辑和人工智能等领域十分关注的热点问题。相变是SAT问题中存在的一种现象,而研究SAT问题的相变现象和相变机制对深入认识SAT问题的难解本质和一般数学现象以及设计更高效的算法求解SAT问题有重要的指导意义。因此,根据近年来国内外学者针对SAT问题的相变现象取得的一些重要研究成果,首先介绍了SAT问题相变的相关知识以及SAT问题的概率分析方法和实例生成模型,其次总结并分析了SAT问题的不可满足相变和可满足相变这两种相变的相变点求解方法和相变阈值,最后展望了SAT问题相变的研究趋势。
针对现有算法在求解大规模0-1背包问题时存在的不足,提出一种改进膜蜂群算法(IABCPS)。IABCPS将膜计算(MC)的思想引入人工蜂群(ABC)算法,基于极坐标编码的方式,采用细胞型单层膜结构(OLMS),利用各基本膜中改进人工蜂群算子进行迭代,并结合表层膜实现数据交流;算法通过调整内部参数,实现寻优过程中开发和探索的有效配合。实验结果表明IABCPS在求解小规模背包问题时能准确找到最优解。在求解200个物品的背包问题时,IABCPS相对克隆选择免疫遗传算法(CSIGA)平均结果提高了0.15%,方差降低了97.53%;相对于ABC算法平均结果提高了4.15%,方差降低了99.69%,表现出了良好的寻优能力和稳定性。在与ABCPS求解物品数量为300,500,700,1000的大规模背包问题的比较实验中,IABCPS的平均结果比ABCPS分别高1.25%、3.93%、6.75%和11.21%,且方差与实验次数的商始终维持在个位数,表现出了良好的鲁棒性。
为使车辆在非结构化地形环境中实现自动导引,提出一种基于三目立体视觉系统的自适应地形分类方法。该地形分类方法利用三目视觉系统采集地形的几何信息与颜色信息, 方法中的几何分类器通过分析采集的数据对地形进行初步分类,而颜色分类器则在几何分类器的基础上对不同地形进行颜色标注。分类过程中,为使车辆能够有效地适应变化的地形环境,需根据分类所得新数据实时更新原有分类数据。该地形分类方法最终把可行驶的地面和不可行驶的任何地形作出分类并用不同颜色标注。从实验结果可看出,该方法可对实验中三目立体视觉系统所拍摄的地形作出准确分类。
由于温度、光照等物理属性的时空连续性,密集部署的传感器网络中节点感知的数据往往具有很高的时空相关性。这种数据相关性产生的数据冗余会带来通信负担,也会缩短网络的生命周期。提出一种基于预测模型的簇型数据收集机制 (CDCF),探索数据相关性,减少无线传感器网络的通信量。该机制包括一种基于曲线拟合最小二乘法的时间序列预测模型和简单有效的误差控制方法。在数据收集过程中,簇型结构考虑到了数据间的空间相关性,时间序列预测模型探讨数据的时间相关性。实验仿真表明,在较为稳定的网络环境中,相对于收集原始数据,该机制只需10%~20%的通信量就可完成整个网络的数据收集任务;数据误差控制方法可以确保基站恢复数据的误差控制在用户定义的误差范围之内。