模拟导弹制导的交通系统路径诱导算法

模拟导弹制导的单车诱导算法利于交通系统优化目标（车流量平衡目标）.为避 免多车诱导导致的交通拥堵,以模拟导弹制导的单车诱导算法为基础,提出了模拟导弹 制导的交通系统路径诱导算法.按照出行需求,对模拟导弹制导的时间最短路径算法进行 改进,使算法满足各类单车路径规划目标,以提高单车诱导接受率.系统路径诱导算法以 交通系统优化为最终目标,对超出路网通行能力的诱导进行修正,使交通流运行趋势符 合驾驶员出行需求.建立系统优化评价指标和系统诱导接受率指标,并以北京部分地区为 例进行仿真.仿真结果表明,算法能够达到系统优化目标,同时保证了较高的系统诱导接 受率.     

基于数据库的动态路径寻优算法与实现

为适应当今数据存储和处理的需要,在路径寻优算法的实际应用过程中可以充分利用数据库管理数据的功能。利用实时动态的交通信息,寻找动态实时的最优路径,建立一个基于浮动车数据的动态实时路段速度数据库。通过实时动态地获得数据库中路段数据,提出基于数据库操作的动态路径寻优算法。为提高算法效率,提出动态变化限制搜索区域大小的辅助算法,并通过实例应用实现算法。     

基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法

BP神经网络(BPNN)已经用于车速预测方面的研究.针对BPNN不同的初始权值和阈值会影响车速预测精度的问题,提出一种基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.以北工大西门到百葛桥为研究路径,构建基于BPNN的车速预测模型;将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,通过逐次迭代取最优的方式确定BPNN的最优初始权值和阈值,以此设计基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.最后,以所选路径为对象,利用基于GA-BPNN的预测法、基于PSO-BPNN的预测法,以及提出的方法对车速进行了实验预测.结果表明,相较于前两种车速预测改进方法,本文方法的平均车速预测误差分别降低了37.1%和24.1%,有效地提高了车速的预测精度.     

A real-time collision-free path planning of a rust removal robot using an improved neural network

In this paper, a real-time collision-free path planning of the rust removal robot in a ship environment is proposed, which is based on an improved biologically inspired neural network algorithm. This improved algorithm is based on the biologically inspired neural network and modified with obstacle detection sensors and kinematic state templates, and is implemented in a ship rust removal robot planning system for dynamic trajectory generation. The real-time optimal trajectory is generated by the biologically inspired neural network, and the moving obstacle detection process of a ship robot working on the wall is simulated with the obstacle detection sensors models. The local real-time trajectory can be re-planned by the updated local map information, where the obstacle detection sensors are used to inspect partial environment information and update the robot nearby information in real time in the original neural network algorithm. At the same time, the method of the kinematic state templates matching and searching is used to solve the pipes’ influence of the rust removal robot climbing on the wall, which can not only provide a smooth path, but also can judge the motion direction and turning angle of the robot. Comparison of the proposed approach with the simulation shows that the improved algorithm is capable of planning a real-time collision-free path with achieving the local environmental information and judging the rust removal robot’s motion direction and turning angle. This proposed algorithm can be good used in the ship rust removal robot.     

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。     

复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力，研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题；分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响，运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法，通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构；基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法，用以增强重构信号的周期性故障特征，消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响；利用1.5维谱分析重构信号，建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法，实现了轴承滚动体故障的准确诊断；为了证明方法的有效性，选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征，减少了无关频率分量，明显降低了其他成分的干扰；提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频...     

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...     

列车振动下接触网拉出值补偿算法

依据鹰厦线接触网检测车现有拉出值和列车振动检测数据及计算方法,提出了一种基于ＢＰ网络的新算法实现拉出值补偿计算,为供电段有效利用检测车动态检测数据指导静态检修提供了依据。实验结果表明;与人工测量值比较,误差〈３０ｍｍ的可达８０％。     

基于布尔可满足性的动态路径优化算法

在对现有的经典路径优化算法性能进行分析基础上,指出现有算法的缺点。通过对布尔可满足性理论的研究,提出基于布尔可满足性的路径优化算法,并结合记忆机制,将其应用在动态路径优化中,减少最短路径的搜索时间和不必要的重复搜索,体现该算法的优势。最后,利用该算法对一简单路网进行验证。     

基于遗传粒子群算法的船舶航迹融合研究

研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。     

基于改进遗传算法的铁路三维空间线路智能优化方法研究

归纳和总结了铁路线路智能优化与三维空间信息之间的内在联系,基于OSG技术对空间信息数据进行高效组织,加工处理与信息输出为一体,建立了三维空间信息模型,为铁路三维空间线路智能搜索提供可视化地理信息环境。以平面交点坐标、交点半径、纵面变坡点里程、变坡点高程为设计变量,充分考虑了空间线路平面约束、纵断面约束、平纵组合约束和环境影响约束条件,深入分析铁路三维空间线路优化费用目标函数,建立了铁路三维空间线路综合优化数学模型。采用浮点编码方式,以交点偏移距、交点曲线半径、链式变坡点高程为基因序列,针对多约束条件构成的优化空间进行深入的研究,生成线路方案群;基于多目标排序矩阵方式对每代中线路方案进行适用度计算,设计了选择、交叉和变异三类遗传算子,逐代遗传进化,实现了线路方案向最优线路方案群自动搜索,完成了铁路三维空间线路智能寻优过程。以本文提出的理论与方法为基础,基于vs.net、OSG、数据库等技术实现了铁路三维空间智能选线系统的开发,结合实际工程对本文的理论模型与算法进行了验证和评价。     

插电式四驱混合动力汽车控制策略设计及优化

为有效识别驾驶员的驾驶意图,在保障插电式四驱混合动力汽车动力性的基础上,提高其燃油经济性,提出了一种转矩识别系数计算方法,设计了基于发动机输出转矩最优能量管理控制策略,讨论了每种工作模式的判别条件以及转矩分配方法.为避免单一优化算法运算时间长、容易陷入局部最优的固有缺陷,使用优拉丁超立方的方法进行试验设计,利用径向基函数神经网络(radial basis function, RBF)建立近似模型,使用多岛遗传算法对近似模型进行了优化.研究结果表明:对优化后的控制策略进行离线仿真得出,混合动力汽车在满足动力性能的前提下,百公里油耗降低了16.4%;将优化后的控制策略在dSPACE上进行硬件在环试验表明,所制定的控制策略,可以实现基本的能量管理,且加入转矩识别之后平均车速误差降低了39.9%,百公里油耗降低了8.5%.      

航线网络区间鲁棒优化设计

为解决航空公司航线网络中枢纽机场具体位置及OD流路径设计问题, 根据航线网络设计参数OD 流量和单位流成本的不确定性, 定义了区间型情景集, 建立了区间型绝对鲁棒优化模型, 设计了将修正最短路算法与人工智能算法相结合进行求解的有效算法,并利用航线网络设计经典数据及中国航空网络OD数据对模型进行了验证. 研究结果表明:该模型的最优鲁棒解具有全局最优性,确定型优化模型为本文模型在悲观准则下,当OD 流量和单位流成本确定时的特例;在不同情景的悲观准则和乐观准则下的模型目标值之间的相关系数达到0.99以上;在悲观准则下,用本文模型计算出标准算例的归一化后的最优目标值为784.47,比确定型模型最优目标值减少了16.65%,比相对鲁棒优化模型最优目标值减少了29.07%.      

集装箱堆场箱位最优分配

为提高办理港口与码头集装箱作业的效率,通常需要对倒箱过程进行合理优化。针对这一问题就如何减少和避免不必要的倒箱次数为优化目标,把作业人员作为主体,集装箱作为客体,集装箱被取走的时间作为主体的决策,建立集装箱堆场箱位最优分配的动态呼应决策模型。最后,基于给定的优化模型设计一种新的动态判断式优化算法。     

基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法

对无人机在山区执行应急物资运输任务时的飞行路径规划问题进行研究.基于对无人机的性能分析与比选,探讨了路径规划的约束条件,提出了一种考虑路径安全度的改进蚁群算法.首先,基于高海拔山峰的位置构造泰森多边形,获取无人机在山区避障飞行条件下的路径可行解;其次,为避开山峰密集区域,建立路径安全度约束,缩小可行解范围;进而,利用蚁群算法搜索最短路径;最后,消除路径中不必要的障碍点以进一步缩短距离,并综合考虑无人机性能参数对拐角进行平滑处理,获得最终可用于实际飞行的最优安全路径.算例分析表明,改进的蚁群算法较传统算法收敛速度更快,且生成的路径更短.     

多人共站第一类混流装配线平衡问题的优化

针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题，兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡，引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型. 提出了一种改进的鸡群算法，使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最早开始作业的工人来减少序列相关空闲时间，设定工位分配接受准则来分配工人数量以减少工位平均空闲时间；根据适应值大小将种群分为3个不同的群体来实现系统的有效搜索，其中，公鸡群个体基于其适应值差异在不同大小的邻域范围内搜索，母鸡群个体基于适应值相关的参数分别向所归属的公鸡或者其他公鸡/母鸡方向搜索，小鸡群个体则向其归属的母鸡方向搜索；最后将新模型和改进的鸡群算法用于求解标杆算例. 研究结果表明:在算例验证中，对比传统的模型，新模型多找出8个算例的最优解，且寻优速度更快；在算法平均收敛运算时间相似的情况下，本文所提算法求得的平均工人数、工位数以及平滑指标系数等评价指标分别提高了10.74%、16.05%和44.89%，验证了所提模型和算法的有效性和优越性.      

基于负载均衡的OFDMA双跳中继网络资源分配策略

为适应蜂窝小区内不同的用户分布,针对基于正交频分多址接入技术的双跳中继网络,提出了一种基于负载均衡的资源分配策略.考虑难以得到联合分配的最优解,在降低计算复杂度的前提下,采用分步式次优化分配.采用比例公平算法对子载波进行分配,并用数学建模的方法解决功率分配问题;根据凸规划和注水算法确定功率分配最优解需满足的条件,在逼近最优解的目标下,求得基站和中继站的发射功率.仿真分析结果表明,与传统的静态资源分配策略相比,提出的基于负载均衡的资源分配策略可以适应不同的用户分布和信道条件,系统吞吐率提高7.8%以上.      

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法

为提高城市快速路网的整体功能和运行效益,利用实时动态交通数据,根据动态交通因素对路段通行时间的影响,将城市快速路网划分为非拥塞和拥塞两种情况,基于安全停车距离和剩余通行能力,分别计算了两种情况的路段通行时间,提出了以行程时间最短为目标的城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法.将该算法应用于西安城市快速路网进行案例分析,结果表明:该算法的最优路径计算结果与实际相符,误差在15%以内;最优路径的距离约为最短路径的1.84倍.      

基于局部连通性的在途动态路径诱导方法

驾车购物已经成为现代城市居民常见的生活出行方式,而驾车购物出行量的不断 增长也引发了严重的道路交通供需矛盾,加重了城市交通拥堵程度.为更好地满足居民驾车购 物出行的实际需要,出行路径诱导已成为一种优先选择,但目前大多数路径诱导方法运用固 定的最优路径搜索算法来规划行驶路线,不能完全自适应交通流的变化,并没有考虑到购物 出行特点.本文提出一种在途动态路径诱导方法,分析实时交通信息对路网连通性的动态影 响,在途中对诱导路径进行局部范围的重新搜索,并及时将更新结果反馈给在途车辆.实验结 果表明,与其他动态路径诱导方法相比,该方法计算量减少了56%以上,具有更强的实时性和 有效性,并具有开放性结构,能够根据需求替换不同路径搜索算法.