针对特殊环境（雾天、傍晚）下车牌图像由于光线暗淡而使得识别效果明显下降的问题，提出一种使用改进的Retinex算法（五尺度Retinex算法）与幂函数和双边滤波相结合对特殊环境下的车牌图像进行增强的算法。首先用幂函数对雾天、傍晚环境下的车牌图像进行处理，再采用双边滤波处理，最后经过五尺度Retinex算法处理。与传统Retinex算法相比，所提出的算法取得了较好的对特殊环境下的车牌图像增强的效果，改善了车牌图像的视觉效果，并且处理时间较短，对现实生活具有可观的实际意义。

比较简单的代码，有编码、交叉等

在分析带有时间窗车辆调度问题的基础上，建立了车辆调度问题的数学模型，并构造了不同时间窗的惩罚函数。设计了针对车辆调度问题基于自然数编码的遗传算法，并改进了传统的交叉运算，避免优秀基因在交叉操作中被破坏，提高了遗传算法的寻优能力。最后，结合算例进行了仿真计算，分析了载重体积约束和时间窗约束对车辆调度的影响，验证了算法的有效性。

基于改进遗传算法的车辆路径问题求解，十分难得的论文资料

改进的rrt算法讲解，另外还包含了自动驾驶学习资料的获取： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2.adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践

一种OFDM系统峰均比优化的改进ACE算法，金鑫，李道本，本文提出了一种新的改进的动态星座扩展(ACE, Active Constellation Extension)算法以降低正交频分复用(OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统

基于改进遗传算法的六自由度机器人时间最优轨迹规划

介绍了中心向量算法和KNN算法两种分类方法。针对KNN分类方法在计算文本相似度时存在的不足，提出了改进方案。新方案引入了中心向量分类法的思想。通过实验,对改进的KNN算法、中心向量算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较。实验结果表明，改进的KNN算法较中心向量法和传统的KNN算法在处理中文文本分类问题上有较好的分类效果，验证了对KNN算法改进的有效性和可行性。

基于改进遗传算法的车辆路径优化，李轶舜，徐建闽，自从VRP被证明为NP难题后，许多学者进行了各种求解算法的研究。本文采用遗传算法来求解VRP问题, 其思想是对遗传算法初始种群确定、�

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