分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 迭代最近点(ICP)算法由于其配准精度很高,通常运用于点云的精配准,但其配准精度和迭代收敛性取决于待配准点云的初始位置。提出一种将遗传算法和空间分布熵相融合的空间最优变换矩阵求解算法,以一种新的点云空间位置评价方法——空间分布熵作为遗传算法的目标函数,采用遗传算子指导解的搜索方向,通过新种群的不断迭代达到空间分布熵最小,结束后对最优个体解码实现点云的粗配准。实验表明,该算法有效可行,克服了传统方法在有点云缺陷和噪声点时不能提供很好的初始拼接位置的问题,在误差允许的范围内,可以直接实现点云拼接。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。