视角受限传感器网络强栅栏覆盖判定算法

栅栏覆盖研究如何分配网络时空资源来确保移动目标穿越监控区域时被监测．本文通过视角受限节点传感方向的调整,设计一种分布式算法以判定网络能否提供强栅栏覆盖．算法主要思想是利用节点及邻居节点的物理位置关系构建强／弱栅栏对．另外,本文设计贪心策略优先选择邻居节点数多的候选节点构建强栅栏路径．仿真实验证明：本算法可以较小代价判定并改善网络强栅栏覆盖性能．     

中国民用航空网络的中心-外围模式

民用航空网络是航空运输的重要载体.航空运输网络的发展状态决定着民用航空的根本运行效率.本文以中国民用航空网络为研究对象,应用中心-外围理论,对中国民用航空网络的整体结构布局进行了研究.发现中国民用航空网络存在典型的中心-外围模式,中心节点分别是北京、上海、广州,外围节点对中心节点存在距离依赖,且对北京节点的距离依赖最强.中心节点的正影响距离约在500–555 km范围处,其整体影响距离呈现“∽型”变动趋势,可以看作是中国民用航空网络的“脊背”.同时,地区教育水平、经济发展、总人口数量均对节点发展产生正向影响,地理面积和固定资产投资水平对节点发展存在负影响.各节点发展程度还随着年份的递增而增加.     

随机时间依赖交通网络自适应路径选择

根据路段旅行时间具有随机性、时间依赖性等特点,将路段在不同时刻的旅行时间定义为离散随机变量;建立了随机的时间依赖网络的自适应路径模型,给出用多项式表示时间复杂性的算法,获得基于最小期望时间的所有节点到给定终点的自适应路径.出行者可以根据到达某节点的具体时刻选择下一步的最优路径.通过算例验证了算法的可行性.     

多属性随机时间依赖网络路径优化

为了改善实时交通诱导,根据交通网络中路段属性具有随机时间依赖性的特点,将路段各属性定义为关于时间的离散随机变量,建立了多属性条件下随机时间依赖网络路径优化模型.基于信息熵的多属性决策方法,设计了模型的求解算法;优化了网络节点的搜索顺序,使每个节点的信息只通过一步更新就可得到,从而获得多属性条件下所有节点到给定终点的路径选择结果,出行者可以根据到达某节点的具体时刻选择行进方向.最后,通过算例给出了算法的实现过程,并说明了随机时间依赖网络不遵从“先进先出(FIFO)”条件.     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略，结合实际物理网络结构，以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑；在此基础上，结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性，系统性考虑节点及通道运能，构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型；结合模型决策变量特点，利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用，进行相应情景分析. 结果表明，模型及算法具有良好的适应性，为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

无线自组网络传输路径优化的算法研究

无线自组网络通信是一种比较常用的通信方式,无线自组网扩大传输距离是通过网络节点之间接力传输方式来实现.为了降低传输的冗余度,提高传输效率,数据在无线线自组网传输的过程中需要对传输路径进行优化.论文采用改进的遗传算法和蚁群算法对传输路径进行优化,通过仿真验证和对比分析,改进的遗传算法在传输路径优化中有更高的效率.论文研究...     

基于大数据平台下的物流配送车辆路径问题研究

利用大数据平台对多源大量数据进行实时计算处理的优势,考虑具有载重限制、运输路径限制且带时间窗限制的路网中物流配送车辆路径问题,建立以配送时间最短和配送成本最低为目标的数学模型.构建大数据下的多源信息分析处理平台构架图以获取实时交通信息,根据实时路况环境,对配送车辆的路径进行优化.通过利用大数据平台Hadoop中的MapReduce编程模型进行遗传算法并行化设计并求解.结果表明:利用大数据平台进行遗传算法并行化设计能有效求解多目标配送车辆路径问题,创新性地对车辆路径问题进行研究,具有解决实际问题的积极意义.     

基于有效路径集合的节点间连通度估计方法研究

对交通网络而言,节点间并非所有路径都作为出行者备选路径.与纯网络连通可靠性评价方法考虑节点间的所有可能路径不同,文中把节点间有效路径集合作为评价载流交通网络节点间连通可靠性的依据.节点间的有效路径集合可以通过Dial算法得到,在得到节点间有效路径集合后,利用BDD算法得到有效路径集合的不交化表示,进而得到节点间连通度的精确值.     

传播动力学视角下集装箱海运网络关键港口节点识别

将船期延误与重要港口节点的识别问题相结合，通过传播动力学模型，对世界集装箱海运 网络的传播特性进行分析，发现港口节点传播能力与度值满足幂为16.84的幂律分布，具有无标 度特征，且度值与传播影响力的相关性较强。以 SIS(Susceptible-Infected-Susceptible)模型为基 础，结合网络结构特性，比较不同节点传播影响力评估方法发现，节点间最短路径长度是衡量节 点传播能力的一个重要因素。基于引力模型，提出考虑度值、节点核心位置及节点间最短路径长 度的综合取值法，验证了改进引力模型在世界集装箱海运网络节点传播能力评估中的适用性，发 现综合取值法对模型精确度提高有促进作用。研究得到：世界各港口传播影响力排序，为关键港 口的识别提供了不同视角；高传播影响力港口普遍集中在亚洲区域，其次为欧洲地区；高连通性 与高传播影响力无正相关性。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱,以及过分依赖历史数据的不足,提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型,包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端,受限玻尔兹曼机的若干中间层,以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较,结果表明,在相同的数据和计算平台下,本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高,且预测实时性也能满足实际的需求.     

多源诱导信息对驾驶员路径变更行为的影响研究

交通广播、可变情报板、车载GPS和道路指示牌等诱导信息源是驾驶员路径选 择的重要依据.为系统研究多源诱导信息对驾驶员路径变更行为的影响机理,采用情景分 析法,以西安咸阳国际机场和西二环方欣商圈为OD,设置主路径和备择路径,引入通行 费敏感度构建SP 问卷,调查多源诱导信息情景下驾驶员由主路径向备择路径变更的频 率,在此基础上,构建路径变更行为的有序Logit 模型.结果发现,驾驶员路径变更对多源 诱导信息的依赖程度依次为可变情报板、交通广播、车载GPS和道路指示牌,反映了驾驶 员对动态、及时的诱导信息需求性更强;此外,在多源诱导信息作用下,通行费价格敏感 度、受教育程度对驾驶员的路径变更也有显著影响,而驾驶员年龄的影响作用不显著.     

路面检测评价与养护决策应用

传统的公路养护决策方法是以人工调查、主观决策为主的经验型决策模式。现代化路面检测车能够完成对道路路况快速、无损检测,快速准确地获取道路使用信息,从而为养护决策提供依据。本文以辽宁某干线公路路段为研究对象,通过自动化检测对路面各项技术状况指标进行检测,对检测数据进行统计分析,根据路段特点确定养护大中修性质。采用综合检测技术辅助路面养护决策是未来路面养护的发展方向。     

公路快速客运站布局中的节点选择问题研究

针对公路快速客运站场布局中的节点选址方法进行研究,首先分析影响站场布局的重要因素,在此基础上提出选择节点、布局初步方案和方案优化调整的三阶段布局法,并详细说明每一阶段的技术方法。最后,以山东省为例对提出的方法加以应用,为公路快速客运站场布局及其他类型的站场布局提供方法依据。     

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航空公司基地的合理布局是航空公司开展航线网络构建、机队规划等工作的重要前提.为提高航空公司基地选择与布局优化决策的科学性,本文首先系统归纳了航空公司基地选择的影响因素,并通过引入系统工程的静态结构化技术——解释结构模型,深入分析航空公司基地选择影响因素的作用机制.在此基础上,构建了航空公司基地选择影响因素解释结构模型,并据此绘制了航空公司基地选择的影响因素归类分析图.通过上述分析,提出了航空公司基地选择与布局优化决策判别路径.最后,通过实例验证上述方法科学、有效,能够为航空公司基地选择与布局优化提供决策依据.     

AdHoc网络QoS多径路由协议的研究

QoS路由是提供QoS保证的一种重要手段,但大多数QoS路由是建立在单径的基础上,并没有充分利用Ad Hoc网络资源.文中提出了一种多径QoS路由协议QMPDSR.该协议主要考虑带宽和时延的约束来选择多条QoS路由.当QoS业务到达时,利用一条或多条路径同时传输QoS业务.实验表明,QMPDSR协议提高了分组投递率,降低了时延,路由开销的增加也不明显.     

基于AHP-FUZZY多层次评判的城市轨道交通线网规划方案综合评价

通过对城市轨道交通线网规划的研究和分析,指出城市轨道交通已成为当前大城市交通发展的一项重要内容,在此基础上,建立线网规划的分层评价指标体系.针对现有综合评价方法的不足,将层次分析法和模糊综合评价法相结合,建立了多层次模糊综合评价模型.利用该模型对某市城市轨道交通线网规划方案进行了综合评价,证明所建立的评价模型能利用全部信息,使那些表面上看起来复杂的方案能够有序排列出优劣次序,且能使经验和理论结合起来.排序结果能够比较客观公正地反映城市轨道线网规划综合评价的实际情况,可以为城市轨道交通网络规划方案的评价及方案优选服务,避免因主观原因而造成的评价偏差.     

西安市公交客运量的回归分析预测研究

公交客运量的预测研究是非常重要的工作,根据西安市公交运量的相关数据,应用多元回归方法对西安市公交客运量进行预测分析,来确定未来某一时段的客运量,为西安公交网络规划提供决策依据。     

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以复杂网络理论为基础,分析海运网络的拓扑结构具有无标度网络特性,可运用BA无标度网络模型构建演化海运网络.连接概率是BA模型中节点优先连接的重要依据,据此,针对海运网络港口节点进行研究,通过加权量化和MATLAB编程将影响节点间连接的因素组成节点吸引度,引入连接概率公式,改进了BA模型.分别选取2010年全球15个和25个主要集装箱港口的相关数据,运用上述改进BA模型分别得到不同规模的海运网络演化情况,演化结果验证了海运复杂网络具有无标度网络特征,呈现的特性与网络规模没有必然联系,规模大的网络平均路径更长、集聚性更强,度值相差更悬殊.进一步运用全球班轮航线实际网络进行验证,得到两者结构特性基本相同.     

接触网检修计划自动编制模型构建与应用

针对接触网检修计划人工编制效率低又难以实现优化的问题，将接触网检修计划编制转化为一个规划优化问题，利用整数规划方法，同时考虑接触网检修作业的连续性，将设备检修状态作为决策变量，以超周期惩罚费用与检修路径代价最小为优化目标，建立基于弹性周期区间的接触网检修计划自动编制模型，并基于多目标规划中分层序列法提出模型的启发式求解算法. 通过实际算例验证证明:该方法可实现接触网检修计划的自动编制与优化，编制时间相对于人工节省99.98%，巡检路径节省33.16%，提高了接触网检修计划的编制效率和效果.      

Research on a Task Planning Method for Multi-Ship Cooperative Driving

A new method for a cooperative multi-task allocation problem(CMTAP) is proposed in this paper,taking into account the multi-ship, multi-target, multi-task and multi-constraint characteristics in a multi-ship cooperative driving(MCD) system. On the basis of the general CMTAP model, an MCD task assignment model is established. Furthermore, a genetic ant colony hybrid algorithm(GACHA) is proposed for this model using constraints, including timing constraints, multi-ship collaboration constraints and ship capacity constraints. This algorithm uses a genetic algorithm(GA) based on a task sequence, while the crossover and mutation operators are based on similar tasks. In order to reduce the dependence of the GA on the initial population, an ant colony algorithm(ACA) is used to produce the initial population. In order to meet the environmental constraints of ship navigation, the results of the task allocation and path planning are combined to generate an MCD task planning scheme. The results of a simulated experiment using simulated data show that the proposed method can make the assignment more optimized on the basis of satisfying the task assignment constraints and the ship navigation environment constraints. Moreover, the experimental results using real data also indicate that the proposed method can find the optimal solution rapidly, and thus improve the task allocation efficiency.