Voronoi图

摘要： 空间众包泛指将一个或多个与地点相关的子任务,分配给大量携带有智能终端的移动用户,通过他们共同完成而形成的一种新型协作计算模式.如何分配执行的移动用户并覆盖所有空间众包任务,对于企业的发展有决定性作用.本文综合考虑了空间众包系统在现实中的不同应用场景(如移动数据收集、快递、共享汽车等),引入了一种三层空间众包架构,包括系统平台、服务网点、移动用户3部分.本文针对该架构的服务网点选址问题,建立以收益最大化为目标的问题模型,证明了这是NP难解问题.并且结合Voronoi图,设计了遗传算法,借助于Matlab软件对模型进行求解,并通过实验验证了算法的优越性.本研究能够帮助企业更好地利用资源、降低成本并提供更好的服务,因此具有较高的社会价值、应用价值和现实价值.

摘要： 针对空间中方向区域查询效率不高的问题,通过引入Voronoi图,利用其特性对数据空间进行划分,提出了基于Voronoi图的方向区域查询方法。该方法在基于Delaunay三角网生成的Voronoi图索引结构基础上,将首结点与查询对象连线形成有向线段,利用Voronoi图可以通过邻接生成点延展的特点确定查询对象的位置,通过判断空间对象与查询区域的位置关系,将相应关联数据点加入候选集,并判定该数据点是否为正确结果,从而得到查询结果集。理论研究和实验结果表明,该方法在确定查询点位置的过程中有效减少了非必要数据的访问,在过滤阶段大大减少了候选集中点的数量,从而提高了空间数据的方向区域查询效率。

摘要： 文章从物种竞争角度对小蓬竹种间竞争强度进行定量分析,研究其在不同生境下的适应性。在喀斯特地貌上选取小蓬竹常见的3种小生境样地(Q1石槽为主,Q2石沟为主,Q3石隙为主),对每种样地进行每木检尺。基于Hegyi林木竞争指数,分别对小蓬竹进行胸径与距离加权。结果表明:胸径方面,小蓬竹(对象木)竞争指数随着胸径的增大而增大;距离方面,二者并非距离越近竞争越激烈,而是存在最佳共存距离1.112 m(常见树种与小蓬竹的平均距离)。试验结果显示,基于胸径测量的竞争指数成正比,基于距离测量的竞争指数存在距离极值。

摘要： 在响应面法中,合理地选择样本点可以有效提高响应面法的效率和精度。Voronoi图可以通过已有样本点找出距离现有样本点最远的顶点,选取这些点位的样本可以提高样本的均匀程度,避免由于样本聚集引起的拟合失真问题。相比于最小二乘法,移动最小二乘法具有局部近似更准确的优点,且样本分布越均匀其近似结果越准确。本文将Voronoi图选点法应用到基于移动最小二乘法的响应面模型中,结果表明:该方法在较少调用结构功能函数的情况下,近似结果更准确。

摘要： 针对目前的Voronoi路径规划算法生成的Voronoi图弯曲冗余,依据Voronoi地图规划路径实时性差,规划出的路径弯曲,机器人导航时转折次数多、时间成本高、效率低等问题,提出一种基于骨架关键点重规划的Voronoi图法路径规划算法。首先对机器人构建的二维栅格地图进行预处理,去掉地图中的噪点和毛边,填充边界上细微的裂缝,然后提取地图的骨架,搜索出骨架中的关键点,将关键点按原来的相邻点连接关系重新连接,生成新的笔直的骨架,并采用降梯度采样方法平滑依据骨架规划出的路径。在经过多次仿真实验和实际实验验证后,证明本文算法生成的骨架比目前的Voronoi图和骨架更加简洁,数据量更小,机器人基于优化后的Voronoi地图能够更加快速规划出笔直的路径,具有良好的实时性,规划出的路径更短,转折次数更少,机器人导航过程中能够迅速到达目标点,导航效率高。

摘要： 为探究目标树经营对杉木人工林林分空间结构的改善效果,在3个林龄(8、12、21 a)的杉木人工林中分别设置3块标准地,选取4个空间结构参数(角尺度、大小比数、开敞度和竞争指数)与胸径因子构建单木综合评价指标模型来确定目标树、干扰木和一般木,通过模拟采伐干扰木,计算并分析间伐前后林分空间结构参数的变化。结果表明,林分空间结构单元多以1株中心木和5~6株近邻木构成;林龄为8、12和21 a的杉木人工林样地的干扰木数量分别占林分的33.93%、31.80%、11.20%;3个林龄各样地林木均为随机分布,林木分化明显,生长空间不足,竞争压力较大。经目标树抚育模拟间伐干扰木后,林龄为8、12和21 a的杉木人工林样地大小比数和竞争指数的平均值均降低,林木间竞争压力减小,竞争优势地位提升;林龄为8、12 a的杉木人工林样地角尺度和开敞度的平均值均增大,林木空间分布格局越来越优,生长空间大幅增加,而林龄为21 a的杉木人工林样地的改善程度不明显。

摘要： 合理的浮碎冰初始分布是数值模拟极地船舶碎冰阻力的关键,目前主要通过Voronoi图得到初始的浮碎冰分布,但该方法得到的浮碎冰直径呈正态分布与实际观测结果不一致。本文将Voronoi图方法、概率理论等有机结合,推导出量化浮碎冰直径的公式,之后通过分离轴定理将数值重叠的浮碎冰进行分离,形成给定密集度下浮碎冰的生成方法,使浮碎冰直径满足指数分布规律,为浮碎冰场的数值建模提供合理的输入。在验证方法有效性的同时,开展了相关变量对浮碎冰分布特性的影响研究。数值研究结果表明:浮碎冰直径经过量化后,随机点数对浮碎冰的数值生成结果基本没有影响;当δ=0.1时,浮碎冰的数值生成结果的离散度最小;参数β是影响浮碎冰分布概率密度函数的一个重要参数,β的取值应根据不同海域进行选取。

摘要： 传统Voronoi图对大量点集进行Voronoi划分时会产生Voronoi单元格数过多的现象,导致难以适用于地理信息系统、生物医学等诸多领域。为了解决这个问题,提出一种自适应基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)的Voronoi图。阐述了Voronoi单元合并的现象,证明了其发生的充要条件,提出该Voronoi图的生成算法并进行仿真。通过显微镜下嗜中性粒细胞、我国地表火点数据对算法进行验证,结果表明,该算法能够有效解决点集规模较大时,Voronoi图划分过于细致的问题,突破了传统Voronoi图单点对单点的划分形式。此外,该算法拓宽了Voronoi图在图形图像处理、生物医学、地理信息系统等领域的应用。

摘要： 扇区划分是平衡管制员工作负荷、提升空域通行能力的有效技术措施。采用Voronoi图自顶向下切割空域的方法具有自动保证扇区凸性、连通性和压缩性的特性,但计算时间过长。根据航迹状态计算工作负荷,构建了Voronoi图自顶向下切割空域模型,设计了动态步长蚁群搜索算法。测试结果表明,在太原高空划分成4个扇区的情况下,与MC-CLFV(Monte Carlo method by changing location of flexible vertices)算法相比较,采用动态步长蚁群搜索算法求解,扇区的不平衡性显著减少,总工作负荷也减少了11.2%。大规模重复实验表明,随扇区数量增加,解的质量差异减少,但解的效率差异却不断增大,划分8个扇区时,动态步长蚁群搜索算法的计算时间统计中位数值仅为MC-CLFV算法的1/10。这说明该算法在一次划分数量少的时候,质量高而且计算时间短,在采用多层规划扇区的时候,应该采用组合数字和较小的划分方案。研究结果为采用Voronoi图直接切割空域形成管制扇区奠定了基础。

摘要： 电动汽车的大量推广必须以科学合理的充电设施规划为基础。提出一种城区电动汽车充电站布局规划方法。首先,在城区电动汽车快充需求分布预测基础上,以充电站内充电机数量、充电站与快充需求点间距离以及充电站间距离为约束,充电站社会年总成本最小为目标,建立兼顾充电站、电动汽车用户以及电网三方利益的充电站选址定容模型。然后,采用Voronoi图联合改进粒子群算法对模型进行求解。通过Voronoi图划分充电站服务区域,再利用改进粒子群算法进行全局寻优,得到规划区域内充电站选址定容最优方案。最后,以某城区为例进行仿真,验证了所提方法的有效性。

摘要： 针对离线轨迹数据发布场景下的隐私保护问题,提出一种基于voronoi图的路网轨迹k匿名隐私保护方法.首先,为了使城市地图的划分更合理,考虑将道路交叉路口,用户活动频繁的区域中心,敏感区域中心三类数据作为voronoi图的生成元.其次,将原始轨迹映射成其所途经的voronoi区域的编号序列所表示成的简化轨迹,根据简化轨迹编号序列之间的编辑距离,来衡量轨迹之间相似性.最后,基于贪婪聚类算法进行轨迹聚类,实现轨迹k匿名,从而实现轨迹隐私保护.在路网轨迹数据生成器Brinkhoff上生成10000条轨迹数据,仿真实验表明,在同等匿名条件情况下,该方法信息损失更小,能有效保护轨迹隐私。

摘要： 针对目前单架无人机搜救中存在的效率较低、耗时长,多架无人机搜索多为飞手操控进行飞行易出现任务分配不合理,使用多无人机自主路径规划进行搜救的少之又少,计算复杂度较高等问题,本文提出一种基于已知信息,结合Voronoi图与粒子群优化算法的多无人机协同搜救方法,并进行了研究与仿真.该方法根据目标失踪前通报的位置信息以及该区域地形,推断出目标出现概率较高的若干个位置点,利用Voronoi图法,将搜救区域划分为若干个搜救子区域,并由与子区域等数量的无人机进行对应区域的搜救任务.在子区域中,每架无人机综合考虑目标出现概率,通过粒子群优化算法进行子区域内的路径规划,完成搜救任务.该方法相较于其他搜索方法,无人机之间不存在碰撞问题,提高了无人机搜救的效率,简化了传统多无人机路径规划中运算复杂的问题.

摘要： 针对目前单架无人机搜救中存在的效率较低、耗时长,多架无人机搜索多为飞手操控进行飞行易出现任务分配不合理,使用多无人机自主路径规划进行搜救的少之又少,计算复杂度较高等问题,本文提出一种基于已知信息,结合Voronoi图与粒子群优化算法的多无人机协同搜救方法,并进行了研究与仿真.该方法根据目标失踪前通报的位置信息以及该区域地形,推断出目标出现概率较高的若干个位置点,利用Voronoi图法,将搜救区域划分为若干个搜救子区域,并由与子区域等数量的无人机进行对应区域的搜救任务.在子区域中,每架无人机综合考虑目标出现概率,通过粒子群优化算法进行子区域内的路径规划,完成搜救任务.该方法相较于其他搜索方法,无人机之间不存在碰撞问题,提高了无人机搜救的效率,简化了传统多无人机路径规划中运算复杂的问题.

摘要： 针对目前单架无人机搜救中存在的效率较低、耗时长,多架无人机搜索多为飞手操控进行飞行易出现任务分配不合理,使用多无人机自主路径规划进行搜救的少之又少,计算复杂度较高等问题,本文提出一种基于已知信息,结合Voronoi图与粒子群优化算法的多无人机协同搜救方法,并进行了研究与仿真.该方法根据目标失踪前通报的位置信息以及该区域地形,推断出目标出现概率较高的若干个位置点,利用Voronoi图法,将搜救区域划分为若干个搜救子区域,并由与子区域等数量的无人机进行对应区域的搜救任务.在子区域中,每架无人机综合考虑目标出现概率,通过粒子群优化算法进行子区域内的路径规划,完成搜救任务.该方法相较于其他搜索方法,无人机之间不存在碰撞问题,提高了无人机搜救的效率,简化了传统多无人机路径规划中运算复杂的问题.

摘要： 针对目前单架无人机搜救中存在的效率较低、耗时长,多架无人机搜索多为飞手操控进行飞行易出现任务分配不合理,使用多无人机自主路径规划进行搜救的少之又少,计算复杂度较高等问题,本文提出一种基于已知信息,结合Voronoi图与粒子群优化算法的多无人机协同搜救方法,并进行了研究与仿真.该方法根据目标失踪前通报的位置信息以及该区域地形,推断出目标出现概率较高的若干个位置点,利用Voronoi图法,将搜救区域划分为若干个搜救子区域,并由与子区域等数量的无人机进行对应区域的搜救任务.在子区域中,每架无人机综合考虑目标出现概率,通过粒子群优化算法进行子区域内的路径规划,完成搜救任务.该方法相较于其他搜索方法,无人机之间不存在碰撞问题,提高了无人机搜救的效率,简化了传统多无人机路径规划中运算复杂的问题.

摘要： 针对目前单架无人机搜救中存在的效率较低、耗时长,多架无人机搜索多为飞手操控进行飞行易出现任务分配不合理,使用多无人机自主路径规划进行搜救的少之又少,计算复杂度较高等问题,本文提出一种基于已知信息,结合Voronoi图与粒子群优化算法的多无人机协同搜救方法,并进行了研究与仿真.该方法根据目标失踪前通报的位置信息以及该区域地形,推断出目标出现概率较高的若干个位置点,利用Voronoi图法,将搜救区域划分为若干个搜救子区域,并由与子区域等数量的无人机进行对应区域的搜救任务.在子区域中,每架无人机综合考虑目标出现概率,通过粒子群优化算法进行子区域内的路径规划,完成搜救任务.该方法相较于其他搜索方法,无人机之间不存在碰撞问题,提高了无人机搜救的效率,简化了传统多无人机路径规划中运算复杂的问题.

摘要： 多晶、混合炸药的复杂体系数值模拟过程需要对炸药晶体进行晶体建模,该过程的基础是对炸药细观结构进行几何建模.根据实际的工程需求,炸药晶体建模时需要精确到晶粒内的分子排列,而且混合炸药中不仅存在炸药晶体还包含添加剂和黏结剂.因此建立一种基于VoronoI图的多晶、混合炸药三维分子模型,该模型是在多晶精确模型的基础上进一步对Voronoi单元进行收缩产生缝隙填充混合材料,并根据分子一致性,在所有的Voronoi单元中进行边长限定的Delaunay四面体剖分,模拟晶粒中的分子排列.结果显示,实现的模型相比多晶精确模型不仅可以很好的模拟混合炸药的分子层次而且可以给出数值模拟的计算结果.

摘要： 多晶、混合炸药的复杂体系数值模拟过程需要对炸药晶体进行晶体建模,该过程的基础是对炸药细观结构进行几何建模.根据实际的工程需求,炸药晶体建模时需要精确到晶粒内的分子排列,而且混合炸药中不仅存在炸药晶体还包含添加剂和黏结剂.因此建立一种基于VoronoI图的多晶、混合炸药三维分子模型,该模型是在多晶精确模型的基础上进一步对Voronoi单元进行收缩产生缝隙填充混合材料,并根据分子一致性,在所有的Voronoi单元中进行边长限定的Delaunay四面体剖分,模拟晶粒中的分子排列.结果显示,实现的模型相比多晶精确模型不仅可以很好的模拟混合炸药的分子层次而且可以给出数值模拟的计算结果.

摘要： 多晶、混合炸药的复杂体系数值模拟过程需要对炸药晶体进行晶体建模,该过程的基础是对炸药细观结构进行几何建模.根据实际的工程需求,炸药晶体建模时需要精确到晶粒内的分子排列,而且混合炸药中不仅存在炸药晶体还包含添加剂和黏结剂.因此建立一种基于VoronoI图的多晶、混合炸药三维分子模型,该模型是在多晶精确模型的基础上进一步对Voronoi单元进行收缩产生缝隙填充混合材料,并根据分子一致性,在所有的Voronoi单元中进行边长限定的Delaunay四面体剖分,模拟晶粒中的分子排列.结果显示,实现的模型相比多晶精确模型不仅可以很好的模拟混合炸药的分子层次而且可以给出数值模拟的计算结果.

摘要： 多晶、混合炸药的复杂体系数值模拟过程需要对炸药晶体进行晶体建模,该过程的基础是对炸药细观结构进行几何建模.根据实际的工程需求,炸药晶体建模时需要精确到晶粒内的分子排列,而且混合炸药中不仅存在炸药晶体还包含添加剂和黏结剂.因此建立一种基于VoronoI图的多晶、混合炸药三维分子模型,该模型是在多晶精确模型的基础上进一步对Voronoi单元进行收缩产生缝隙填充混合材料,并根据分子一致性,在所有的Voronoi单元中进行边长限定的Delaunay四面体剖分,模拟晶粒中的分子排列.结果显示,实现的模型相比多晶精确模型不仅可以很好的模拟混合炸药的分子层次而且可以给出数值模拟的计算结果.

摘要： 本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种三维裁剪Voronoi图的多线程并行计算方法、系统，旨在为了解决现有三维裁剪Voronoi图计算技术在效率上的不足的问题。本发明方法包括获取每个采样站点的k近邻站点；基于各采样站点及其对应的k近邻站点，通过并行计算分别获取各采样站点xj对应的Voronoi单元Ωj；将每个Voronoi单元Ωj分别与三维网格中的四面体配对，通过并行计算分别获取对应的相交部分；利用相交的部分更新对应的Voronoi单元Ωj。本发明本发明的极大提高了三维裁剪Voronoi图计算处理效率。

摘要： 一种基于Voronoi图重心内插法的虚拟惯量配置方法，包括建立新能源系统二阶动态模型优化模型；建立系统虚拟惯量规划模型；通过Voronoi图重心内插法求解系统虚拟惯量配置最优值；利用节点间相角差振荡验证结果的优劣性。该方法具有收敛速度快，结果精确度高，自动调节搜索范围大小，不易陷入局部最优解等优势。

摘要： 本发明涉及一种用于海洋吹填造陆工程土方量造价核算的Voronoi图地质分层模型构建方法，其针对海洋吹填造陆工程，通过构建钻孔采样点所在局部分块的Voronoi图地质分层模型，并联合双层三角网模型，实现了海洋吹填造陆工程中不同地质层的土方量造价准确、快速计算。本发明步骤是首先构建施工前与施工后海底表面地形的双层三角网模型，然后基于Voronoi图的最邻近特性构建中间地质层的Voronoi图分层模型，得到各地质层的土方量，最后根据不同地质层的单位土方计价得到海洋吹填造陆工程土方量的总造价。

摘要： 本发明公开了一种基于Voronoi图的天然气发电厂布局方法，根据电力负荷需求所处位置及需求量，首先为与其他负荷需求点距离较远的负荷需求点布置分布式燃机，在此基础上对其他剩余的负荷需求点进行天然气发电厂布局，布局过程中首先设定需布局的天然气发电厂的初始数量，利用Voronoi图进行天然气法电厂的布局，得到相应的天然气发电厂位置及相应的电力负荷覆盖量，对各座天然气发电厂覆盖的电力负荷进行统计，最后得到天然气发电厂布局的最终方案。有益效果：本发明具有计算方法简单、计算速度快等优势，可为天然气发电布局的规划工作提供基础布局方案。

摘要： 本发明公开了一种基于加权Voronoi图的多偏好有序路径Skyline查询处理方法。本发明将从实时道路网上庞大的路径数据集中选取出满足用户要求的Skyline路径集，考虑多种数据点类型和路段的多种属性，由不同类型的数据点有序地组成的路径的聚合属性值作用于结果集，这些路径是有序的，符合用户偏好的。本发明提出一种道路网中对于多偏好有序路径的高效路径Skyline查询算法，首先，采集路况信息，再利用网格索引数据集进行划分以提高数据检索效率；然后，划分出的满足条件的子路径，利用加权Voronoi图的权值叠加特性进行下界估计，以完成裁剪过程，提高有效路径的检索效率；最后，结合用户偏好，返回给用户最符合要求的Skyline路径集。

摘要： 本发明涉及一种基于剪枝Voronoi图的增量式拓扑地图构建方法，在障碍物形状拟合困难、拓扑关系复杂、建图范围大的城市半结构化环境、越野和救援非结构化环境中，随着地面或低空有人/无人移动平台行驶，增量式地快速自主构建轻量级拓扑地图，以便于机器人导航。有益效果：在大规模复杂半结构化和非结构化环境中，本发明能够基于可行驶区域边界点增量式快速生成用于机器人导航的轻量级拓扑地图，避免了障碍物拟合误差和计算复杂带来的影响，实现了在拓扑关系繁多、障碍物不规则、建图范围大的复杂环境下的快速自主拓扑地图构建。

摘要： 本发明涉及一种基于兴趣点Voronoi图的城市街区功能识别方法，属于数据处理技术领域。该方法执行如下步骤：对城市街区内部的兴趣点数据按类别进行分类；创建规则格网将城市街区划分为若干格网单元；对每个格网单元内的兴趣点数据进行聚合，得到兴趣点聚合点数据；基于兴趣点聚合点数据创建Voronoi图，得到每个兴趣点聚合点数据对应的Voronoi多边形；计算城市街区内每个Voronoi多边形的面积，将Voronoi多边形的面积与城市街区的面积之比作为对应的兴趣点聚合点数据的权重，从而实现对城市街区的功能识别。本发明能够凸显密度低但能够表征城市街区主导功能的兴趣点数据重要性，从而有助于提高基于兴趣点数据的城市街区功能区识别的准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于Voronoi图的电动汽车并网方法及系统，其特征在于，方法包括：步骤1，采集电网区域中电动汽车充电站和区域变电站的位置信息，以区域变电站的位置为Delaunay三角形的顶点以构建Voronoi图，并以Voronoi图中每一个凸多边形区域作为一个上层变电站的供电覆盖区域；步骤2，对上层变电站所对应的每一个电动汽车充电站中的电动汽车的实时并网信息进行采集，从而计算上层变电站中电动汽车的实时充电总功率和实时充电总负荷。本发明利用Voronoi图对电动汽车充电需求进行划分，并与配电网网格化规划和管理方法结合，实现对电动汽车充电负荷的精细化管理，提升了配电网的可靠性。

摘要： 本发明公开了一种基于voronoi图的全局路径引导点生成规划方法。为了克服现有技术全局路径生成操作复杂，计算量大，容易受到动态障碍物或者事先不存在的静态障碍物的干扰问题；本发明包括以下步骤：S1：构建工作区域环境地图，初步处理后形成栅格地图；S2：提取voronoi点，剔除障碍物在同侧的相邻voronoi点；S3：提取引导点；S4：导出引导点信息；S5：移动机器人加载引导点的配置文件，接收到目标点坐标；根据自身位置和目标点位置，按最近距离原则找到起点和终点的引导点序号，生成路径。用引导点来代替路径信息，不用输出整条路径，计算速度快。跟踪引导点能让机器人不用按路径严格走，给局部规划的避障留了余地，松耦合，运动更安全。

摘要： 本发明公开了一种基于voronoi图的全局路径引导点生成规划方法。为了克服现有技术全局路径生成操作复杂，计算量大，容易受到动态障碍物或者事先不存在的静态障碍物的干扰问题；本发明包括以下步骤：S1：构建工作区域环境地图，初步处理后形成栅格地图；S2：提取voronoi点，剔除障碍物在同侧的相邻voronoi点；S3：提取引导点；S4：导出引导点信息；S5：移动机器人加载引导点的配置文件，接收到目标点坐标；根据自身位置和目标点位置，按最近距离原则找到起点和终点的引导点序号，生成路径。用引导点来代替路径信息，不用输出整条路径，计算速度快。跟踪引导点能让机器人不用按路径严格走，给局部规划的避障留了余地，松耦合，运动更安全。