基于A的矢量寻路算法
距离矢量和链路状态区别
距离矢量和链路状态区别 距离矢量（DV）是“传说的路由”，A发路由信息给B，B加上自己的度量值又发给C，路由表里的条目是听来的，虽说“兼听则明，偏信则暗”，但是选出最优路径的同时会引发环路问题，当然，DV协议也使用水平分割，毒性逆转，触发更新等特性来避免，无奈的是，这种问题对于竞争对手LS而言是天生免疫的。 链路状态（LS）是“传信的路由”，A将信息放在一封信里发给B，B对其不做任何改变，拷贝下来，并将自己的信息放在另一封信里，两封信一起给C，这样，信息没有任何改变和丢失，最后所有路由器都收到相同的一堆信，这一堆信就是LSDB。然后，每个路由器运用相同的SPF算法，以自己为根，计算出SPF Tree（即到达目的地的各个方案），选出最佳路径，放入转发数据库中（即路由表）。 链路状态协议有三样看家本领：LSDB，SPF算法，SPF Tree。还有三张表：邻居表，拓扑表，路由表，但这三张表并不是DV和LS的根本区别，EIGRP作为高级的距离矢量路由协议同样有这三张表，关键点在于表的内容和传递信息的过程。 DV的拓扑表事实上是邻居通告的路由条目的集合，依据算法从中选出最佳的放进路由表，它并不完全了解网络拓扑；而LS的拓扑表是真正意义上的网络拓扑，路由器对网络信息完全了解，所以可以独立的做出决策，确定最佳路由。举例来说，如果我是DV的思维，我从华师去火车东站，通过询问知道，我可以在走到师大暨大车站坐515路车，也可以走到坐177路车，这样问下来有几种方案，我再选一个最优的，以这样的方式我就知道广州市内的一些地方该怎么去；而如果我是LS的思维，我会先去四下打听，搜集信息然后汇总成一张广州市区的地图，然后依据这张地图自己决定如何去火车东站以及其它地方。 路由过滤器对DV和LS的影响也是不同的。运行DV的路由器基于自身的路由表来通告路由信息，其结果是路由过滤器将会对通告产生影响。 运行LS的路由器是基于自身的链路状态数据库来计算出自己的路由，路由过滤器对两路状态的通告和链路状态数据库没有影响，所以只会影响本路由器的路由表的安装，正是因为这种特性，路由过滤器主要被用在进入链路状态域的重新分配点上，即在ASBR执行重发布时，控制那些要进入或离开的路由. ------------------------------------------------------------------- 所以我们总结一下链路状态选择协议的优缺点如下: 链路状态路由选择的优点: 1.收敛速度快:触发更新在每个路由器上进行 2.没有路由环路:才用SPF算法 3.分等级设计网络和路由,更合理的利用网络资源 4.和距离矢量路由协议相比,链路状态路由协议的
永磁同步电机矢量控制简要原理
关于1.5KW永磁同步电机控制器的初步方案 基于永磁同步电机自身的结构特点，要实现对转速及位置的伺服控制，采用矢量控制算法结合SVPWM技术实现对电机的精确控制，通过改变电机定子电压频率即可实现调速，为防止失步，采用自控方式，利用转子位置检测信号控制逆变器输出电流频率，同时转子位置检测信号作为同步电机的启动以及实现位置伺服功能的组成部分。 矢量控制的基本思想是在三相永磁同步电动机上设法模拟直流 电动机转矩控制的规律，在磁场定向坐标上，将电流矢量分量分解成产生磁通的励磁电流分量id和产生转矩的转矩电流iq分量，并使两分量互相垂直，彼此独立。当给定Id=0，这时根据电机的转矩公式可以得到转矩与主磁通和iq乘积成正比。由于给定Id=0，那么主磁通就基本恒定，这样只要调节电流转矩分量iq就可以像控制直流电动机一样控制永磁同步电机。 根据这一思想，初步设想系统的主要组成部分为：主控制板部分，电源及驱动板部分，输入输出部分。 其中主控制板部分即DSP板，根据控制指令和位置速度传感器以及采集的电压电流信号进行运算，并输出用于控制逆变器部分的控制信号。 电源和驱动板部分主要负责给各个部分供电，并提供给逆变器部分相应的驱动信号，以及将控制信号与主回路的高压部分隔离开。 输入输出部分用来输入控制量，显示实时信息等。
原理框图如下： 基本控制过程：速度给定信号与检测到的转子信号相比较，经过速度控制器的调节，产生定子电流转矩分量Isq_ref，用这个电流量作为电流控制器的给定信号。励磁分量Isd_ref由外部给定，当励磁分量为零时，从电机端口看，永磁同步电机相当于一台他励直流电机，磁通基本恒定，简化了控制问题。另一端通过电流采样得到三相定子电流，经过Clarke变换将其变为α-β两相静止坐标系下的电流，再通过park变换将其变为d-q两相旋转坐标系下电流Isq，Isd，分别与两个调节器的参考值比较，经过控制器调节后变为电压信号Vsd_ref 和Vsq_ref，再经过park逆变换，得到Vsa_ref和Vsb_ref作为SVPWM
计算机网络原理 距离矢量路由
计算机网络原理距离矢量路由 距离矢量路由选择（Distance Vector Routing）算法是通过每个路由器维护一张表（即一个矢量）来实现的，该表中列出了到达每一个目标地的可知的最短路径及所经过的线路，这些信息通过相邻路由器间交换信息来更新完成。我们称这张表为路由表，表中按进入子网的节点索引，每个表项包含两个部分，到达目的地最优路径所使用的出线及一个估计的距离或时间，所使用的度量可能是站段数，时间延迟，沿着路径的排队报数或其他。 距离矢量路由选择算法有时候也称为分布式Bellman-Ford路由选择算法和Ford-Fulkerson算法，它们都是根据其开发者的名字来命名的(Bellman，1957；Ford and Fulkerson，1962)。它最初用于ARPANET路由选择算法，还用于Internet和早期版本的DECnet 和Novell的IPX中，其名字为RIP。AppleTalk t Cisco路由器使用了改进型的距离矢量协议。 在距离矢量路由选择算法中，每个路由器维护了一张子网中每一个以其他路由器为索引的路由选择表，并且每个路由器对应一个表项。该表项包含两部分：为了到达该目标路由器而首选使用的输出线路，以及到达该目标路由器的时间估计值或者距离估计值。所使用的度量可能是站点数，或者是以毫秒计算的延迟，或者是沿着该路径排队的分组数目，或者其他类似的值。 假设路由器知道它到每个相邻路由器的“距离”。如果所用的度量为站点，那么该距离就为一个站点。如果所用的度量为队列长度，那么路由器只需检查每一个队列即可。如果度量值为延迟，则路由器可以直接发送一个特殊的“响应”（ECHO）分组来测出延时，接收者只对它加上时间标记后就尽快送回。
矢量控制由于异步电机的动态数学模型是一个高阶
矢量控制由于异步电机的动态数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统。上世纪 70 年代西门子工程师 F.Blaschke 首先提出异步电机矢量控制理论来解决交流电机转矩控制问题。矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量，根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制，从而达到控制异步电动机转矩的目的。具体是将异步电动机的定子电流矢量分解为产生磁场的电流分量 (励磁电流) 和产生转矩的电流分量(转矩电流) 分别加以控制，并同时控制两分量间的幅值和相位，即控制定子电流矢量，所以称这种控制方式称为矢量控制方式。简单的说，矢量控制就是将磁链与转矩解耦，有利于分别设计两者的调节器，以实现对交流电机的高性能调速。矢量控制方式又有基于转差频率控制的矢量控制方式、无速度传感器矢量控制方式和有速度传感器的矢量控制方式等。这样就可以将一台三相异步电机等效为直流电机来控制，因而获得与直流调速系统同样的静、动态性能。矢量控制算法已被广泛地应用在siemens，AB，GE，Fuji 等国际化大公司变频器上。矢量控制方式采用矢量控制方式的通用变频器不仅可在调速范围上与直流电动机相匹配，而且可以控制异步电动机产生的转矩。由于矢量控制方式所依据的是准确的被控异步电动机的参数，有的通用变频器在使用时需要准确地输入异步电动机的参数，有的通用变频器需要使用速度传感器和编码器。鉴于电机参数有可能发生变化，会影响变频器对电机的控制性能，目前新型矢量控制通用变频器中已经具备异步电动机参数自动检测、自动辨识、自适应功能，带有这种功能的通用变频器在驱动异步电动机进行正常运转之前可以自动地对异步电动机的参数进行辨识，并根据辨识结果调整控制算法中的有关参数，从而对普通的异步电动机进行有效的矢量控制。以异步电动机的矢量控制为例：它首先通过电机的等效电路来得出一些磁链方程，包括定子磁链，气隙磁链，转子磁链，其中气息磁链是连接定子和转子的．一般的感应电机转子电流不易测量，所以通过气息来中转，把它变成定子电流．然后，有一些坐标变换，首先通过３/２变换，变成静止的 d-q 坐标，然后通过前面的磁链方程产生的单位矢量来得到旋转坐标下的类似于直流机的转矩电流分量和磁场电流分量，这样就实现了解耦控制，加快了系统的响应速度．最后再经过２/３变换，产生三相交流电去控制电机，这样就获得了良好的性能．矢量控制（VC）方式矢量控制变频调速的做法是将异步电动机在三相坐标系下的定子电流Ia、Ib、Ic、通过三相－二相变换，等效成两相静止坐标系下的交流电流Ia1Ib1，再通过按转子磁场定向旋转变换，等效成同步旋转坐标系下的直流电流Im1、It1（Im1 相当于直流电动机的励磁电流；It1 相当于与转矩成正比的电
A 寻路算法模拟实现 C++ 可运行
////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // // // //写一个自己实现的A*搜索算法 ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include"stdafx.h" #include
std::map
距离矢量协议和链路状态协议的区别
距离矢量协议和链路状态协议的区别 一．什么是距离向量路由协议以及什么是链接状态路由协议？ （1.）这类协议使用贝尔曼-福特算法（Bellman-Ford）计算路径。在距离-矢量路由协议中，每个路由器并不了解整个网络的拓扑信息。它们只是向其它路由器通告自己的距离、也从其它路由器那里收到类似的通告。（如果在90秒内没有收到相邻站点发送的路由选择表更新，它才认为相邻站点不可达。每隔30秒，距离向量路由协议就要向相邻站点发送整个路由选择表，使相邻站点的路由选择表得到更新。这样，它就能从别的站点（直接相连的或其他方式连接的）收集一个网络的列表，以便进行路由选择。距离向量路由协议使用跳数作为度量值，来计算到达目的地要经过的路由器数。） 每个路由器都通过这种路由通告来传播它的路由表。在之后的通告周期中，各路由器仅通告其路由表的变更。该过程持续至所有路由器的路由表都收敛至一稳定状态为止。 这类协议具有收敛缓慢的缺点，然而，它们通常容易处理且非常适合小型网络。距离-矢量路由协议的一些例子包括：路由信息协议（RIP）内部网关路由协议（IGRP） （2.）链接状态路由协议更适合大型网络，但由于它的复杂性，使得路由器需要更多的C P U 资源。 在链路状态路由协议中，每个节点都知晓整个网络的拓扑信息。各节点使用自己了解的网络拓扑情况来各自独立地对网络中每个可能的目的地址计算出其最佳的转发地址（下一跳）。所有最佳转发地址汇集到一起构成该节点的完整路由表。 与距离-矢量路由协议使用的那种每个节点与其相邻节点分享自己的路由表的工作方式不同，链路状态路由协议的工作方式是节点间仅传播用于构造网络连通图所需的信息。最初创建这类协议就是为了解决距离-矢量路由协议收敛缓慢的缺点，然而，为此链路状态路由协议会消耗大量的内存与处理器能力。 （它能够在更短的时间内发现已经断了的链路或新连接的路由器，使得协议的会聚时间比距离向量路由协议更短。通常，在1 0秒钟之内没有收到邻站的H E L LO报文，它就认为邻站已不可达。一个链接状态路由器向它的邻站发送更新报文，通知它所知道的所有链路。它确定最优路径的度量值是一个数值代价，这个代价的值一般由链路的带宽决定。具有最小代价的链路被认为是最优的。在最短路径优先算法中，最大可能代价的值几乎可以是无限的。） 如果网络没有发生任何变化，路由器只要周期性地将没有更新的路由选择表进行刷新就可以了（周期的长短可以从3 0分钟到2个小时）。 链路状态路由协议的例子有：开放式最短路径优先协议（OSPF），中间系统到中间系统路由交换协议（IS-IS） 二．具体理解链路状态和距离矢量路由协议 距离矢量（DV）是“传说的路由”，A发路由信息给B，B加上自己的度量值又发给C，路由表里的条目是听来的，虽说“兼听则明，偏信则暗”，但是选出最优路径的同时会引发环路问题，当然，DV协议也使用水平分割，毒性逆转，触发更新等特性来避免，无奈的是，
《电机矢量控制技术》矢量控制综述资料
福建工程学院 研究生课程论文 课程名称电机及其系统分析教师姓名 研究生姓名 研究生学号 研究生专业电气工程 研究方向电力工程 年级一年级 所在学院信息学院 日期2016年01 月13日
评语
矢量控制技术的发展以及在应用中的改善 摘要：电机在很多场合得到了广泛的使用，因为它具有的独特优点，例如它为现代运动控制系统提供了一种具有诸多优点和适用广泛的装置。异步电机的动态数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统。在上世纪70年代西门子工程师F.Blaschke 首先提出异步电机矢量控制理论来解决交流电机转矩问题。矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量，根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制，从而达到控制异步电动机转矩的目的。 关键词：矢量控制,异步电机,解耦 ABSTRACT:In many occasions, the motor has been widely used because it has unique advantages, such as it provides a lot of advantages and is suitable for a wide range of modern device having the motion control system. Dynamic mathematical model of the induction motor is a high order, nonlinear, strongly coupled multivariable systems. In the 1970s, Siemens engineers F.Blaschke first proposed induction motor vector control theory to solve the problem of the AC motor torque. The basic principle of vector control is achieved by measuring and controlling asynchronous motor stator current vector, based on the principle of field-oriented asynchronous motor excitation current and torque current control, respectively, so as to achieve the purpose of control of induction motor torque. Key Word ： Vector control ，Induction motor ，Decoupling 0、序言 异步电动机的数学模型是一个极其复杂的模型。总的归结起来可以异步电机的动态数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统[1]。而且在研究三相异步电动机的复杂的数学模型中，我们常常会做出以下几方面的假设。第一，我们往往会忽略空间谐波。第 二、忽略磁路饱和。并且假设它们的自感和互感都是线性的。第三、忽略铁芯损耗。第四、不考虑频率和温度对绕组的影响。由于感应电动机的励磁和电枢都是同一个绕组，所以转矩和磁链之间就相对比较复杂。电磁转矩的物理表达式为 22?φCOS I C T T e = 可以知道感应电动机各个参量相互耦合，这也是感应电动机难以控制的根本原因[2]。由于矢量控制具有转矩控制的线性特性，控制效率很高，调节器的设计也比较容易实现。而且，速度的调节较宽在接近零转速时仍然可以带动额定负载运行，具有良好的起制动性能，所以矢量控制技术才会被人们慢慢的所利用[3]。异步电机数学模型的电压方程、磁链方程、转矩方程和运动方程如下： 电压方程：
距离矢量路由算法原理
距离矢量路由算法原理实验 【实验目的】 1、要求实验者利用路由选择算法模拟软件提供的通信功能，模拟距离矢量路由选择算法的初始化、路由信息扩散过程和路由计算方法； 2、掌握距离矢量算法的路由信息扩散过程； 3、掌握距离矢量算法的路由计算方法。 【预备知识】 1、路由选择算法的特征、分类和最优化原则 2、路由表的内容、用途和用法 3、距离矢量算法的基本原理 【实验环境】 1、分组实验，每组4~10人。 2、拓扑： 虚线表示节点之间的逻辑关系，构成一个逻辑上的网状拓扑结构。 3、设备：小组中每人一台计算机。 4、实验软件：路由选择算法模拟软件（routing.exe ） 【实验原理】 路由选择算法模拟软件根据给定的拓扑结构，为实验者提供基本的本地路由信息，并能发送和接收实验者所组织的路由信息，帮助实验者完成路由选择算法的路由信息扩散过程、路由计算过程和路由测试过程。 1、模拟软件的功能（图2-1） ● 在局域网内根据小组名称和成员数量建立一个模拟网络拓扑结构，每个成员模拟拓扑中的一台路由器，路由器上的本地路由信息由实验软件提供。 ● 向实验者指定的发送对象发送实验者自行组织的发送内容。 ● 提示实验者有数据需要接收，并显示接收内容。 N 路由节点2 路由节点N-1 N = 4 ~ 10
●为实验者提供记录路由计算结果的窗口——路由表窗口。 ●为实验者提供分组逐站转发方法来验证路由选择的结果。 图2-1 路由选择算法模拟软件主界面 2、模拟软件的使用方法 1）建立小组 通过建立小组，每个小组成员可以获得本节点的编号和本地直连链路信息。 a）4～10人一组，在实验前自由组合形成小组。小组人数尽量多些，每人使用一台计算机。启动实验软件后点击“建立小组”按钮。（图2-2） 图2-2 选择建立小组 b）在建立小组的窗口内填入小组名称和成员数量。同一小组成员必须填写同样的小组名称和成员数量才能正确建立小组。（图2-3） 图2-3 建立小组窗口图2-4 小组建立过程
TI公司官网源代码基于TMS320F2812的永磁同步电动机空间矢量控制的算法实现
往链点点通共享资源，了解更多请登录https://www.sodocs.net/doc/af8653155.html, 第7章基于TMS320F2812的永磁同步电动机控制例1、空间矢量算法实现 SVGEN_DQ对象结构体定义 typedef struct { _iq Ualpha; // 输入：α轴参考电压 _iq Ubeta; // 输入：β轴参考电压 _iq Ta; // 输出：参考相位a开关函数 _iq Tb; // 输出：参考相位b开关函数 _iq Tc; // 输出：参考相位c开关函数 void (*calc)(); // 函数指针 } SVGENDQ; typedef SVGENDQ *SVGENDQ_handle; SVGEN_DQ模块调用方法： main() { } void interrupt periodic_interrupt_isr() { svgen_dq1.Ualpha = Ualpha1; // 提供输入参数：svgen_dq1 svgen_dq1.Ubeta = Ubeta1; // 提供输入参数：svgen_dq1 svgen_dq2.Ualpha = Ualpha2; // 提供输入参数：vgen_dq2 svgen_dq2.Ubeta = Ubeta2; // 提供输入参数：svgen_dq2 svgen_dq1.calc(&svgen_dq1); // 调用函数模块svgen_dq1 svgen_dq2.calc(&svgen_dq2); // 调用函数模块svgen_dq2 Ta1 = svgen_dq1.Ta; // 访问运算结果svgen_dq1 Tb1 = svgen_dq1.Tb; // 访问运算结果svgen_dq1 Tc1 = svgen_dq1.Tc; // 访问运算结果svgen_dq1 Ta2 = svgen_dq2.Ta; // 访问运算结果svgen_dq2 Tb2 = svgen_dq2.Tb; // 访问运算结果svgen_dq2 Tc2 = svgen_dq2.Tc; // 访问运算结果svgen_dq2 } 为进一步了解空间矢量算法的基本原理，下面给出空间矢量模块的源代码：void svgendq_calc(SVGENDQ *v) { _iq Va,Vb,Vc,t1,t2;
实验四 配置距离矢量协议RIP实验
实验四配置距离矢量协议RIP实验 一、背景知识： RIP（Routing information Protocol，路由信息协议）是应用较早、使用较普遍的内部网关协议（Interior Gateway Protocol，IGP），适用于小型同类网络的一个自治系统（AS）内的路由信息的传递。RIP协议是基于距离矢量算法（Distance Vector Algorithms，DVA）的。它使用“跳数”，即metric 来衡量到达目标地址的路由距离。它是一个用于路由器和主机间交换路由信息的距离向量协议，目前最新的版本为v4，也就是RIPv4。 在路由实现时，RIP 负责从网络系统的其它路由器接收路由信息，从而对本地IP 层路由表作动态的维护，保证IP 层发送报文时选择正确的路由。同时负责广播本路由器的路由信息，通知相邻路由器作相应的修改。RIP 协议处于UDP 协议的上层，RIP 所接收的路由信息都封装在UDP协议的数据报中，RIP 在520号UDP端口上接收来自远程路由器的路由修改信息，并对本地的路由表做相应的修改，同时通知其它路由器。通过这种方式，达到全局路由的有效。 二、实验目的 实验目的：了解RIP协议的工作原理及距离矢量算法生成路由表的过程；在路由器上通过设置运行RIP协议，并查看在路由器上所生成的最终路由表，是否和按照工作原理和距离矢量算法所生成的路由表相同，并对路由器建立路由表有一个深刻的认识。 三、实验内容： 实验内容：1、用Boson Network Designer画出网络拓朴结构图；2、对路由器、pc机进行设置，配置RIP 协议；3、检验配置是否成功。 四、实验步骤： （一）画出网络拓扑结构图： 用Boson Network Designer画出网络拓朴结构图，如下所示： 其中，路由器选择思科2514。
基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法
龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/af8653155.html, 基于BP神经网络的扫地机器人寻路算法 作者：杨忠刘华春 来源：《电脑知识与技术》2017年第10期 摘要：传统的寻路算法通常用在已知地形结构的基础上规划路线，而扫地机器人的工作环境通常是陌生的，传统寻路算法在此失效。该文结合BP神经网络的特性，提出一种基于BP 神经网络的扫地机器人寻路算法，目标是使扫地机器人能够在任何陌生的环境中正确地完成寻路任务，通过分析扫地机器人的清扫模式，建立观察模型和运动模型，利用MatLab实现对应的BP神经网络，并对传统BP网络激励函数进行了优化，最后经过训练和仿真验证了算法的有效性和实用性。 关键词：寻路算法；扫地机器A-；BP神经网络 中图分类号：TPl8 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）10-0156-03 随着科技的不断进步，智能家居理念逐步渗透了现代生活中，智能扫地机器人日益流行起来，很多厂家都开始生产智能扫地机器人。过去机器人通常只能完成一些简单的任务，但随着人工智能、传感器技术的发展，机器人的功能得到了很大的升级和改善，加上网络推广，智能扫地机器人已经真正地进入人们的日常生活。智能扫地机器人能在无人监督的情况下通过红外线传感器、超声波传感器、陀螺仪、电子罗盘、室内GPS等传感器设备扫描并学习房间局部户型结构，规划路径完成房间的清洁任务。通常由于所处位置的局限性和现代住房结构复杂等因素，难以获得完整准确的户型结构图，而要求用户事先将户型图输入机器人也不现实，因此清扫路径的规划是整个清扫活动的难点。目前通常采取线性算法进行路径规划，通过传统程序设计模式编程实现。这种方式导致扫地机器人智能程度不高，在遇到一些特殊情况时，导致整个清扫工作中断。 1.问题分析 扫地机器人按清扫路线形式可分为规划式和随机式两类。目前，扫地机器人大部分都采取随机式扫地机，即不规划路线，扫到哪算哪，碰到障碍物自己走开。规划式清扫模式：扫地机器人感知四周的环境，然后规划行走的路径，有效地遍历各个区域，完成各个区域的打扫。规划式清扫模式的行走路径方式有螺旋式行走模式，S形行走模式，五边形行走模式。其中，以螺旋行走模式的清扫效率最高，它最大程度的避免了重复路线。但单一的规划式清洁模式，始终不能完美解决障碍物问题，螺旋行走模式以程序的形式编写进扫地机器人控制中心计算机，它只能以固定不变的路径完成清扫任务，在途中若遇到形状复杂、面积较大的障碍物，如茶
路由算法介绍
路由算法介绍 网络层的作用：1、路由选择 2、网络互连 3、拥塞控制 4、为上层提供服务 网络层的主要功能是将分组从源机器路由到目标机器。完成路由选择的路由算法是网络层设计的最主要内容。 路由算法：它负责确定一个进来的分组应该被传送到哪一条输出线路上。 如果是数据报子网，将在每一个分组到达时作此决定 如果是虚电路子网，是在虚电路建立时决定，该连接上所有分组都将沿此线路传输 路由算法设计必须考虑的问题：正确性简单性健壮性稳定性公平性最优性路由算法的原则：按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条从源节点到目标节点的较好路径。 静态算法：不会根据当前测量或者估计的流量和拓扑结构，来调整它们的路由决策，所有的路由选择是预先在离线情况下计算好的，在网络启动的时候被下载到路由器中。 1、最短路径路由：
如图所示，图中的每个节点代表一台路由器，每条弧代表一条通信线路，线路上的数字是它的开销。现在我们想找到从A到D的最短路径。过程： （1）节点A标记为永久节点，依次检查每一个与A相邻的节点，并检查它们与A之间的距离。 （2）如果新的标记距离小于该节点原来的标记，说明找到了一条更短路径，该节点需要重新标记，作为暂时性标记 （3）检查整个图中所有有暂时性标记的节点，使其中具有最小标记的那个节点成为永久节点，并且作为下一个工作节点。 （4）重复上述过程，直到没有新的永久节点为止。 如下图所示 2、扩散法：每一个进来的分组将被发送到除了它进来的那条线路之外的每一条输出线路上。 产生的问题：会产生大量的重复分组。
解决办法： 在数据包头设一个计数器初值，每经过一个节点自动减1，计数值 为0 时，丢弃该数据包 在每个节点上建立登记表，则数据包再次经过时丢弃 缺点：重复数据包多，浪费带宽 优点：可靠性高，可用于并发数据库更新。极好的健壮性，可用于军事应用。常作为衡量标准，评价其它路由算法 现代计算机网络通常使用动态的路由算法（自适应算法），而不是上面介绍的静态路由算法，因为静态路由算法不会考虑到网络的当前负载情况。 自适应算法：随拓扑结构和流量的变化改变它们的路由决策，又称为动态路由算法。 1、 距离矢量路由：每个路由器维护一张表（即一个矢量），表中列出了当前抑制的到每个目标的最佳距离，以及所使用的线路。通过邻居之间互相交换信息，路由器不断更新它们内部的表。 举例： B A E F D C 2 3 7 6 1 8 5 4 延迟信息B
计算机网络距离矢量路由算法实验报告
计算机网络实验报告
距离矢量路由算法 一，实验内容： A D 设计一个算法，实现上面拓扑图的各个结点之间路由表的交换，要求显示出结点路由表的交换过程并显示每次交换结束后的各个结点保存的路由表的内容。最后显示交换了几次后各个结点路由表开始变得稳定。 二，算法设计： 首先创建一个类。它有两个成员变量。一个是二维数组型的x[i][j]用来存放从加点i到结点j的距离，一个是一位数组型的y[i]用来存放从源结点到目标结点i的路径上的第一个途经的结点。然后为每一个结点实例化一个对象用来存放此节点的路由表。初始化各个节点的路由表，如果两个节点之间有连线则将其之间的距离赋给x[i][j],y[j]=j.如果没有直接路径则设 x[i][j]=1000,y[j]=0.算法开始的时候各个结点交换路由表。比较如果有类似x[i][j]和x[j][k]的项则设置 x[i][k]=MIN(x[i][k],x[i][j]+x[j][k]),为了在结点A的邻居节点执行距离矢量路由更新时，它使用的是A的旧表，可以再设置两个二
维数组用来暂时存放各个节点的新路由表，待各个节点一次交换都完毕后在把暂存的新节点依次赋给各个节点的路由表。各个节点都执行此操作，为了确定供交换了几次可以设置一个标质量k.初始k=0，交换一次K就加一，最后k的值便是交换的次数。 三，遇到的问题及解决方案： 刚开始遇到这个题目是觉得无从下手，觉得这个图这么复杂函数循环又没有规律怎样让各个节点依次交换呢，又怎样判断什么时候各个节点的路由表变稳定呢？着一些列的问题使自己变得很烦躁。待到心情平静下来认真的一点一点推敲的时候发现只有七个节点，为每个节点设置一个交换函数也不麻烦而且这样思路便变得非常的清楚，至于怎样知道何时路由表稳定则我在每个结点函数中设置了一个标志量，在主函数中将其初始化为零，在下面的结点函数中都将其变成1，这样只有调用子函数这个标志量便会变成1，检测标质量是否为1来判断路由表是否变的稳定。 四，源代码 package wangluo; class Jiedian { int y[]=new int[8]; //存放路径上的下一个节点 int x[][]=new int[8][8]; //存放节点间的距离 } public class Luyou { public static void main(String[] args) { Jiedian a=new Jiedian();
最优路径算法
9.4.3 寻路算法 路径选择问题是游戏开发中经常遇到的问题，比如热门的Android游戏《crystallight》，游戏中的敌人需要寻找到一条路径前进，直到被杀死或者是到达终点；又如，棋类游戏中，需要为棋子选择最"理智"的行进路径，以达到最佳棋面；再如，9.3.5节中提到的复杂游戏AI，其核心就是为"飞机"寻找一条最理想的逃生路线。此外，在非规则实体的碰撞检测中，也需要选择较优的路径到达碰撞边缘。类似的路径选择问题经常出现，但是如何合理地实现寻路算法，是很多程序员需要解决的难题。 1. A*算法知多少 很多游戏开发者一提到寻路算法，就想到A*算法；一提到A*算法，就望而却步。下面将揭开A*算法的神秘面纱。 A*算法确实是最高效、最流行的寻路算法，是搜索算法最深层的延伸。A*算法由4个要素组成：A*=估价函数+并查集+堆+广搜。A*算法必须有强大的算法功底和长年累月的实战积累方能实现。另外，A*也并非总是最适合的算法，它仅仅是在不同运用领域表现出更强的通用性，仅仅是在数据统计范畴内性能期望值最高。 那么，A*是否适合移植到Android平台呢？我们需要进一步分析它的特点与专长。A*算法的精髓是以空间换取时间，它的运用前提是：解空间充分大，运算时间受到刚性限制，而存储空间(一般是内存)相对充足。如果将它移植到Android平台上，其一，手机系统的内存资源弥足珍贵，A*算法将完全失去用武之地；其二，手机游戏的寻路空间相对较小，解空间相对狭隘。因而，搜索算法的瓶颈不再是冗余的搜索尝试，而估价函数的开销以及冗长的代码将成为新的瓶颈。因此，A*算法并不是Android手机游戏的唯一选择，针对不同的路径选择需要，应该定制不同的搜索算法。 2. 量身定制寻路算法 设计寻路算法应该基于两个原则：开发者力所能及、算法力所能及。 算法功底不是很雄厚的开发者，不必追求华丽的A*算法，可根据实际需要写一个普通的宽搜或者广搜算法。毕竟手机游戏的解空间与PC游戏差了不止一个数量级，常规搜索的时间开销也不会庞大。游戏开发者需要认真做好的是优化。其实，开发寻路算法的大门一直都敞开着，只要开发者能够找准游戏的定位，选准突破的方向。例如，热门塔防游戏--《Robo Defense》，它的搜索空间很小，对常规的搜索算法做一些优化，即能实现即时寻路。 具备深厚算法功底的开发者可以根据不同的路径选择需求，选择最恰当的寻路算法。对于解空间较小、实时性较高的游戏，A*算法将是最恰当的选择，设计高效的估计函数将成为算法性能的关键；如果解空间较大，内存空间紧缺，那么采用迭代加深搜索算法效果更佳，
矢量控制的原理
矢量控制的原理 矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量，根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制，从而达到控制异步电动机转矩的目的 具体是将异步电动机的定子电流矢量分解为产生磁场的电流分量(励磁电流) 和产生转矩的电流分量(转矩电流) 分别加以控制，并同时控制两分量间的幅值和相位，即控制定子电流矢量，所以称这种控制方式称为矢量控制方式。矢量控制方式又有基于转差频率控制的矢量控制方式、无速度传感器矢量控制方式和有速度传感器的矢量控制方式等。 直接转矩控制也称之为“直接自控制”，这种“直接自控制”的思想是以转矩为中心来进行磁链、转矩的综合控制。和矢量控制不同，直接转矩控制不采用解耦的方式，从而在算法上不存在旋转坐标变换，简单地通过检测电机定子电压和电流，借助瞬时空间矢量理论计算电机的磁链和转矩，并根据与给定值比较所得差值，实现磁链和转矩的直接控制。 矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制异步电动机定子电流矢量，根据磁场定向原理分别对异步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制，从而达到控制异步电动机转矩的目的 。具体是将异步电动机的定子电流矢量分解为产生磁场的电流分量(励磁电流) 和产生转矩的电流分量(转矩电流) 分别加以控制，并同时控制两分量间的幅值和相位，即控制定子电流矢量，所以称这种控制方式称为矢量控制方式。矢量控制方式又有基于转差频率控制的矢量控制方式、无速度传感器矢量控制方式和有速度传感器的矢量控制方式等。 基于转差频率控制的矢量控制方式同样是在进行U / f ＝恒定控制的基础上，通过检测异步电动机的实际速度n，并得到对应的控制频率f，然后根据希望得到的转矩，分别控制定子
TI公司官网源代码基于TMS320F2812的永磁同步电动机空间矢量控制的算法实现
第7章基于TMS320F2812的永磁同步电动机控制 例1、空间矢量算法实现 SVGEN_DQ对象结构体定义 typedef struct { _iq Ualpha; // 输入：α轴参考电压 _iq Ubeta; // 输入：β轴参考电压 _iq Ta; // 输出：参考相位a开关函数 _iq Tb; // 输出：参考相位b开关函数 _iq Tc; // 输出：参考相位c开关函数 void (*calc)(); // 函数指针 } SVGENDQ; typedef SVGENDQ *SVGENDQ_handle; SVGEN_DQ模块调用方法： main() { } void interrupt periodic_interrupt_isr() { svgen_dq1.Ualpha = Ualpha1; // 提供输入参数：svgen_dq1 svgen_dq1.Ubeta = Ubeta1; // 提供输入参数：svgen_dq1 svgen_dq2.Ualpha = Ualpha2; // 提供输入参数：vgen_dq2 svgen_dq2.Ubeta = Ubeta2; // 提供输入参数：svgen_dq2 svgen_dq1.calc(&svgen_dq1); // 调用函数模块svgen_dq1 svgen_dq2.calc(&svgen_dq2); // 调用函数模块svgen_dq2 Ta1 = svgen_dq1.Ta; // 访问运算结果svgen_dq1 Tb1 = svgen_dq1.Tb; // 访问运算结果svgen_dq1 Tc1 = svgen_dq1.Tc; // 访问运算结果svgen_dq1 Ta2 = svgen_dq2.Ta; // 访问运算结果svgen_dq2 Tb2 = svgen_dq2.Tb; // 访问运算结果svgen_dq2 Tc2 = svgen_dq2.Tc; // 访问运算结果svgen_dq2 } 为进一步了解空间矢量算法的基本原理，下面给出空间矢量模块的源代码： void svgendq_calc(SVGENDQ *v) { _iq Va,Vb,Vc,t1,t2; _iq sector = 0; /*设相位置（sector）等于Q0 */ /*逆clarke变换*/ Va = v->Ubeta; Vb = _IQmpy(_IQ(-0.5),v->Ubeta) + _IQmpy(_IQ(0.8660254),v->Ualfa); /* 0.8660254 = sqrt(3)/2 */
A星寻路算法
此文档由网络搜集而来。会者不难，A*(念作A星)算法对初学者来说的确有些难度。 这篇文章并不试图对这个话题作权威的陈述。取而代之的是，它只是描述算法的原理，使你可以在进一步的阅读中理解其他相关的资料。 最后，这篇文章没有程序细节。你尽可以用任意的计算机程序语言实现它。如你所愿，我在文章的末尾包含了一个指向例子程序的链接。压缩包包括C++和Blitz Basic两个语言的版本，如果你只是想看看它的运行效果，里面还包含了可执行文件。 我们正在提高自己。让我们从头开始。。。 序：搜索区域 假设有人想从A点移动到一墙之隔的B点，如下图，绿色的是起点A，红色是终点B，蓝色方块是中间的墙。 [图1] 你首先注意到，搜索区域被我们划分成了方形网格。像这样，简化搜索区域，是寻路的第一步。这一方法把搜索区域简化成了一个二维数组。数组的每一个元素是网格的一个方块，方块被标记为可通过的和不可通过的。路径被描述为从A到B我们经过的方块的集合。一旦路径被找到，我们的人就从一个方格的中心走向另一个，直到到达目的地。
这些中点被称为“节点”。当你阅读其他的寻路资料时，你将经常会看到人们讨论节点。为什么不把他们描述为方格呢？因为有可能你的路径被分割成其他不是方格的结构。他们完全可以是矩形，六角形，或者其他任意形状。节点能够被放置在形状的任意位置－可以在中心，或者沿着边界，或其他什么地方。我们使用这种系统，无论如何，因为它是最简单的。 开始搜索 正如我们处理上图网格的方法，一旦搜索区域被转化为容易处理的节点，下一步就是去引导一次找到最短路径的搜索。在A*寻路算法中，我们通过从点A开始，检查相邻方格的方式，向外扩展直到找到目标。我们做如下操作开始搜索： 1，从点A开始，并且把它作为待处理点存入一个“开启列表”。开启列表就像一张购物清单。尽管现在列表里只有一个元素，但以后就会多起来。你的路径可能会通过它包含的方格，也可能不会。基本上，这是一个待检查方格的列表。 2，寻找起点周围所有可到达或者可通过的方格，跳过有墙，水，或其他无法通过地形的方格。也把他们加入开启列表。为所有这些方格保存点A作为“父方格”。当我们想描述路径的时候，父方格的资料是十分重要的。后面会解释它的具体用途。 3，从开启列表中删除点A，把它加入到一个“关闭列表”，列表中保存所有不需要再次检查的方格。 在这一点，你应该形成如图的结构。在图中，暗绿色方格是你起始方格的中心。它被用浅蓝色描边，以表示它被加入到关闭列表中了。所有的相邻格现在都在开启列表中，它们被用浅绿色描边。每个方格都有一个灰色指针反指他们的父方格，也就是开始的方格。 [图2]