带中转设施的垃圾收集VRP的改进蚁群算法

为减少城市垃圾的收运成本和各车辆路径之间的重叠区域,设计了一种具有聚类策略、改进全局信息素更新规则和交叉算子的多重蚁群算法.用该算法求解2个标准算例,一个达到目前已知的最优解,另一个偏离度为2.13%.此外,还对含有不同规则的蚁群算法进行了比较.结果表明:与不带聚类策略的蚁群算法相比,该算法求解的路径最佳,其长度缩短4.90%,紧凑度降低83.33%;不同转移更新规则的贡献程度从大到小依次是:带块可见度的聚类策略、全局信息素更新规则和交叉算子.     

动态行驶时间取送一体化车辆路径问题

为优化真实路网下的车辆配送路径,采用优化 + 调整的两阶段求解方法. 在优化阶段,根据常发拥堵信息,采用遗传算法求解时变取送一体化车辆路径,安排车辆初始配送路径. 在调整阶段,以路段行驶时间为时间间隔,采用滚动更新策略调整车辆配送路线躲避偶发拥堵. 在针对车辆路径调整问题构建了一系列混合整数规划模型的基础上,设计了2-opt + insertion启发式算法求解模型,并结合Dijkstra算法求解到的客户点间最短行驶路线,将车辆配送路径转化成了真实路网中的车辆配送路线. 数值实验测试结果表明:滚动更新策略中,以路段行驶时间为时间间隔比以客户间行驶时间为时间间隔减少车辆行驶时间0.24～11.95 min;以路段行驶时间为时间间隔比以24 min为时间间隔减少车辆行驶时间0.08～8.06 min,比以6 min为时间间隔减少更新次数10.02～34.59次,因此,固定时间滚动更新策略中的最优时间间隔难以确定,其实用性较差. 2-opt + insertion启发式算法求解速度是遗传算法的4倍.      

蚁群算法在西餐连锁店配送路径中应用

西餐连锁店的路径优化是各连锁店食品配送路线的优化,要求满足各连锁店时间窗的约束,可抽象为带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）.文中采用启发式算法对VRPTW求解.为正确衡量信息素和期望值浓度在进化的不同阶段对算法的贡献,引入了一种自适应转移策略来提高算法的求解效率,并通过综合考虑全局和局部信息的更新策略——蚁权策略进行信息素更新,加快算法的收敛速度.最后,通过11个经典VRPTW对该算法的性能进行了检验.并以大连市西餐连锁店为研究对象,运用本文所提出的蚁群算法求解大连市西餐连锁店的配送路线.     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题,提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型. 以车辆数最小与总里程最短为目标,基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹. 设计两阶段算法求解此NP-hard 问题,第1 阶段利用kmedoids 方法对乘客需求聚类,第2 阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径. 实测数据实验证明：该方法能较好优化车辆数和总里程,减少乘客等待时间;轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值,满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题,按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题,引入虚拟任务点与相关约束方法,将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题,使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法,以改进的节约法为静态算法,对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解,得到重新优化路径所用的时间为0.49s,说明这种规划方法可行。     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。      

车辆路径问题的混沌粒子群算法研究

针对车辆路径问题中单仓库非满载这一基本类型的具体特性,设计了一种混沌粒子群算法;利用混沌系统的随机性、规律性和遍历性初始化粒子,大范围覆盖车辆路径问题的解空间,加强算法最优路径的搜索能力;通过在求解过程中的次优路径处施加混沌扰动,使算法放弃当前求解的路径,避免结果为次优解。并通过试验验证了该算法在车辆路径问题中具有很强的寻优能力。     

基于视频的道路盲区能见度检测研究

基于道路视频图像的能见度检测方法可为智能交通系统提供实时、可靠、经济的交通能见度信息,但其应用效果受限于广泛存在的视频监控盲区。鉴于此,针对道路视频监控盲区的能见度实时检测方法展开研究,利用视频能见度检测算法,获取上下游路段能见度的两类检测数据,并提出一种基于能见度数据的高层信息汇聚融合模型,构建了盲区的能见度间接检测方法,给出 基于实时视频检测的道路盲区能见度预测值,与目测结果相比,平均误差小于10%。     

基于改进FUKF的燃气轮机性能退化诊断

针对燃气轮机使用过程中由于工作状态突变导致轮机性能估计困难的问题,提出基于残差相似性的渐消无迹卡尔曼滤波（fading unscented Kalman filter with residual similarity,FUKF-RS）算法,实现燃气轮机健康参数的估计.首先,在普通渐消无迹卡尔曼滤波（fading unscented Kalman filter,FUKF）框架下,构造燃气轮机健康参数估值算法,在测量值估计更新过程中,乘以渐消因子来调节前后时刻的权重,通过强制残差正交来估计渐消因子;然后,利用前后估值时刻残差向量的余弦值表征残差阵的相似度,根据其相似度的大小关系确定残差阵的比例;最后,用该比例值代替算法中的遗忘因子,计算残差阵,实现求解的量化取值.研究结果表明:在燃气轮机状态突变条件下,FUKF-RS算法具有突变状态跟踪能力,参数估值精度比FUKF算法提高了3%左右,普通UKF（unscented Kalman filter,UKF）则不具突变状态跟踪能力;在部件性能缓慢变化时,参数的估计曲线比普通FUKF更平滑,估计精度提高了2%左右.      

基于量子遗传算法的数学形态滤波器优化设计

为解决数学形态滤波器结构元素参数优化问题,提出了一种基于量子遗传算法的数学形态滤波器优化设计方法.根据数学形态结构元素参数特点初始化量子遗传种群,通过量子交叉、变异、基于膨胀系数的量子旋转门实现种群的演化进程,进而得到数学形态滤波器的最佳参数.结合仿真实验,研究了不同比例随机噪声、工频干扰噪声下的优化算法性能.仿真结果表明:优化后的数学形态滤波器性能得到较大改善,含随机噪声信号的信噪比由-0.98 dB提高到5.23 dB,含混合噪声信号的信噪比由-3.05 dB提高到0.41 dB,有效滤除了随机噪声、混入工频干扰的混合噪声.      

采用实测数据实时修正的机场跑道水膜厚度面域分布预估方法

为精准预估不同跑道状况与降雨条件下跑道水膜厚度的面域分布,基于二维浅水方程建立了水膜厚度面域分布数值模型,开发了基于格心型有限体积法和HLL(Harten, Lax and van Leer)格式近似Riemann解的数值求解算法;在此基础上,引入水膜厚度的实测数据,通过构造伴随方程,采用梯度下降法获取了实际降雨条件下的最优曼宁系数,从而动态修正了二维浅水方程的计算结果,精准预估了跑道水膜厚度面域分布;采用北京首都国际机场安全预警平台的水膜厚度实测数据和车载式LiDAR系统获取的路面高程数据,计算分析了曼宁系数更新间隔和高程空间采样间隔对模型求解效率和精度的影响,并采用实测数据验证了算法的准确性。研究结果表明：为满足水膜厚度实时监测需求,在综合考虑计算耗时与求解精度的条件下,曼宁系数的最优更新间隔为30～300 s,对于表面平整的道面,高程的最优空间采样间隔为0.1～0.5 m,对于存在车辙等病害的道面,高程的最优空间采样间隔为0.10～0.25 m;在真实降雨条件下,水膜厚度计算值与实测值的平均误差为0.13 mm,最大误差为0.76 mm,满足机场对水膜厚度的监测需求。由此可见,建...     

定量分析雷达回波——雾天中的船舶驾驶

文章利用数学、物理中行程问题等理论,通过特定的雷达指标,把目标回波相对观察船的移动速动和方向进行描述,测定来船速度和方向,经简化,确定来船动态,实现船舶在能见度不良在航时安全选择航路及其避让的目的。     

基于遗传算法的混凝土热学参数反分析与反馈研究

混凝土热学参数主要是通过室内试验得到的,不能真实地反应施工现场的混凝土热学性能.针对这一问题,结合工程现场实测的混凝土温度,利用遗传算法对混凝土温度场进行反演计算,并将计算值和实测值进行对比,分析计算结果的合理性,得到反映混凝土真实热学性能的参数.结合混凝土温度场应力场的基本原理和水管冷却的精确算法,利用这些参数,通过三维有限元仿真计算程序对施工现场混凝土温度场进行反馈计算.确定温控防裂措施,指导后续施工.结果表明t该方法可成为替代用室内试验和经验公式选取热学参数的有效途径.     

基于FFT的MP信号稀疏分解算法的改进

针对基于FFT的MP信号稀疏分解算法中存在的计算量过大的问题,提出了改进算法.改进算法充分利用了当FFT算法的变换长度是2的整数次幂时运算速度最快的性质,用基2 FFF实现信号稀疏分解中的相关运算.理论分析显示,当数字信号长度为1 024采样点时,用FFT算法计算互相关的速度为直接计算的10.6倍.仿真实验结果表明,改进算法的计算速度为直接计算的8.05倍,为原基于FFT的MP算法的3.64倍.     

基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析

结合宜万铁路堡镇隧道的施工,将BP神经网络和遗传算法引入特长隧道软岩段的施工位移反分析,采用遗传算法自动搜索BP神经网络训练效果最优的参数,建立起反映围岩变形与岩体物理力学参数及初始地应力之间高度非线性、不确定的GA-BP智能模型,然后采用遗传算法在岩体物理力学参数和初始地应力取值范围内,搜索BP神经网络预测围岩变形与实测围岩变形最接近的参数组合,取得反演获得的岩体物理力学参数和初始地应力.从堡镇隧道应用结果来看,这种进化神经元算法反演结果可以满足隧道施工的需要,并为类似工程提供了借鉴.     

基于蚁群算法的动态路径选择问题

论述蚁群算法在动态路径选择问题上应用。在蚂蚁寻径原理基础上,建立经济圈公路网蚁群算法模型,并对算法的参数进行标定。针对算法的缺陷,对信息素更新策略进行了优化改进,使其能更快的收敛到全局最优解。该模型算法对经济圈道路交通智能化动态诱导系统的建立大有帮助。