路径诱导问题中Dijkstra算法和矩阵迭代算法的比较研究

Dijkstra算法和矩阵迭代算法都是最短路径问题的经典算法,为了研究这2种算法的计算效率,介绍了2种算法的基本思路和程序流程;通过对时间复杂度、结果和时间的关系指标进行多次计算,表现2者之间的效率差异.比对结果显示:矩阵迭代算法较Dijkstra算法速度快;随着交叉口数的增加,前者较后者速度优势更加显著;前者计算思路较后者简洁,便于计算机程序的编写.     

基于最短路径射线追踪算法的混凝土无损检测

混凝土结构的无损检测对于桥梁安全来说意义非凡。无损检测技术的基本目的是在不损伤构件的前提下,检测出物体中的缺陷,并确定其位置、大小和性质。在混凝土无损检测中常用的是超声层析成像代数重建技术(ART)。由于ART算法一般采用直线射线追踪,投影矩阵一经确定不再改变,不仅计算精度低,而且在异常体周边单元出现速度远离真值的现象。本文引入了最短路径(SPT)射线追踪,在每次ART迭代之前,利用SPT射线追踪重新计算投影矩阵,再进迭代计算。计算机仿真结果及混凝土试件实验结果表明:SPT射线追踪与ART相结合的算法具有更好的CT重建效果和消噪能力,并提高了计算的精度和图像重建质量。     

基于最短路径的城市干道网规划的算法研究

首先定义了要点、中观区、虚拟网等概念，而后以净效益最大化为目标，以假定驾驶员都选择最短路径为前提，研究了城市干道网的各干道的线路和规格的规划算法。     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径搜索是车载定位导航系统中很重要的一个功能,最短路径搜索问题本身也可以归结为组合优化问题.蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路.文章尝试采用蚁群算法来解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,并在VC 6.0的环境下进行了仿真实验.实验结果表明,该方法能有效解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际意义.     

改进的Flody算法及其在交通化配中的应用

本文介绍了Ｆｌｏｄｙ算法的计算原理及步骤，探讨了Ｆｌｏｄｙ算法存在占用计算内存较大和路径搜索速度慢的缺点，提出改进的正向搜索路径及反向追踪路径Ｆｌｏｙ算法，使计算机内存占用和路径搜索速度两方面均得改善，并对比分析也改进的Ｆｌｏｌｙ算法和原Ｆｌｏｄｙ算法在交通分配中的应用，以实例说明改进的Ｆｌｏｉｙ算法的优点。     

Dijkstra最短路径算法实现

本文主要通过对Dijkstra算法较为准确的描述,结合具体图例详细论证了其具体求解最短路径过程;并简要论述了用VB实现最短路径算法的基本思路和主要代码功能,使数据结构算法和实际程序操作能够紧密结合,从而进一步加深对算法的认识理解。     

实用最短路径算法研究

本文基于数据结构中堆栈“后进先出”的原理提出了一种新的最短路径算法－ｓｔａｃｋ算法。这种算法内存省，计算效率高，运行时间短，能很好地适应大型运输网络的最适中计算。     

基于蚂蚁算法的公交网络最短路径问题研究

通过改进的蚂蚁算法来解决公交网络信息系统中的最短路径问题。提出以换乘次数最少、出行距离最短为目标的路径求解算法，并给出了算法流程。分析了基于蚂蚁算法的城市公交网络的选择策略：选择某条路径即给该路径赋以一定的信息素，信息素愈大的路径，成为最短路径的可能性愈大。并利用改进的蚂蚁算法实现了公交网络乘客信息查询。     

TSP问题的一种高效Memetic算法

TSP问题是组合优化领域新算法设计的一个理想测试平台。当前比较成功的算法大都基于局部优化，局部优化速度快，但收敛性差，往往无法求出最优解。最近，人们在局部优化策略的基础上提出了基于群体的局部优化算法，即Menetic算法，试图将局部优化的高效性和遗传算法的鲁棒性结合起来。章分析了Menetic算法的性能和TSP问题的特性，并给出了一种基于Menetic算法的高效算法。     

交通网络最短路径并行算法研究综述

首先回顾了最短路径并行算法的国内外研究进展,对当前的最短路径并行算法进行分类。接着讨论了交通网络分析中最短路径并行算法常用的两种实现策略以及各自的优缺点;分析了影响网络分割策略并行算法性能的3个主要因素:最短路径算法选择、网络分割及终止检测方法。最后就实际交通网络中最短路径并行算法需进一步研究的问题给出了建议。     

用户平衡算法中目标函数值与迭代次数关系研究

在计算机实现用户平衡和随机用户平衡交通分配中应用较多的几种算法,如方向搜索法和相继平均法等的基础上,针对不同阻抗函数条件和多OD点对间流量分配问题中运用这几种算法的计算结果进行对比分析,得出目标函数值、检验数和迭代次数3者之间变化关系.结果显示,各种算法中目标函数值并不完全随着迭代次数的增加而严格递减,检验数的变化也不完全与目标函数值的变化同步,且不同条件下这种目标函数值、检验数与迭代次数的关系也不尽相同.     

基于层次策略的路径规划算法对比研究

为比较路径规划中基于层次策略的分层算法的计算效率和规划结果的合理性,选取基于预计算的分层算法和基于道路等级的分层分区算法这2类典型的分层路径规划算法,通过对2类算法基本原理的分析,并引入新分区算法和＂虚拟边＂等方法改进现有基于道路等级的分层分区算法以适应实际路网下的路径规划。选取广东省路网数据进行大规模测试,通过寻找＂最短路＂和＂最快路＂进行算法效率和路径规划结果的比较分析。测试结果表明改进的基于道路等级的分层分区算法计算效率更高,规划结果更符合出行偏好。     

考虑转向延误的交通网络存储结构

城市路网中由于交叉口转向延误不可忽略,因此需要能够考虑转向延误的最短路径求解算法。传统的存储结构没有考虑转向延误,不再适应考虑延误后的新算法。在对比分析传统存储结构的基础上,通过引入新指针,对传统邻接链表结构进行了改进,使其能够高效率地实现节点延误的存储,并且给出了该结构的C 类模板实现方法。这些为交通管理规划实施事先评价和实现交通流诱导提供支持。     

用方位角算法和转向角算法解决节点权重问题

论述了车辆导航系统中路线优化算法所研究的核心内容,并对由交叉口延误带来的节点权重问题进行了研究。针对以往算法的时间复杂度和空间复杂度高以及拓扑数据难以建立和实时更新的缺陷,构造了方位角算法和转向角算法以解决节点权重问题,并以北京市二环以内的典型路网为研究对象,对上述算法进行了实证研究。理论分析和实际运行的结果表明,这些算法有效地克服了以往解决方案的不足,大大提高了算法的计算速度,并可在各种交通管制措施的限制下,提供有效的路径规划方案。     

Common rail injection system iterative learning control based parameter calibration for accurate fuel injection quantity control

This paper presents an accurate engine fuel injection quantity control technique for high pressure common rail (HPCR) injection systems by an iterative learning control (ILC)-based, on-line calibration method. Accurate fuel injection quantity control is of importance in improving engine combustion efficiency and reducing engine-out emissions. Current Diesel engine fuel injection quantity control algorithms are either based on pre-calibrated tables or injector models, which may not adequately handle the effects of disturbances from fuel pressure oscillation in HPCR, rail pressure sensor reading inaccuracy, and the injector aging on injection quantity control. In this paper, by using an exhaust oxygen fraction dynamic model, an on-line parameter calibration method for accurate fuel injection quantity control was developed based on an enhanced iterative learning control (EILC) technique in conjunction with HPCR injection system. A high-fidelity, GT-Power engine model, with parametric uncertainties and measurement disturbances, was utilized to validate such a methodology. Through simulations at different engine operating conditions, the effectiveness of the proposed method in rejecting the effects of uncertainties and disturbance on fuel injection quantity control was demonstrated.     

车辆导航动态路径规划的研究进展

针对车辆智能导航系统中的交通网络模型、路径规划算法以及交通流预测这三个主要方面的研究现状进行了较为详细的分析。首先着重描述了基于图论的交通路网模型的构建方法;其次分析了Dijkstra算法、Floyd算法、A*算法等经典路径规划算法的性能及研究方向;然后详细介绍了交通流预测方法的研究进展;最后对车辆导航动态路径规划的未来研究方向做了展望。     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

不对等信息显示的城市停车预调度方法

以驾驶员出行过程中停车诱导效率最优化为目标,提出了一种停车不对等信息预调度模型。分析了停车调度研究的适用条件,以车辆到达停车场行程时间最小为目标函数,综合考虑交通流量、停车信息显示间隔、停车场选择概率、停车场饱和度等影响因素的量化方法,提出停车场不对等信息显示状态的阈值规定和自由组合寻优表达方法,并进行相应的计算方法研究;最后通过实例对比分析了同信息显示法和不对等信息显示法的停车诱导效果。计算结果表明:自由组合寻优法可减少约28%的驾驶员车辆停放行程时间。     

基于点云数据的大型复杂钢拱桥智能虚拟预拼装方法

基于点云数据的虚拟预拼装主要包括点云数据采集、拼接控制点提取和拼接控制点匹配。针对完整点云数据存在采集困难、处理成本高等问题，提出用局部点云数据代替完整点云数据进行虚拟预拼装的策略；针对目前拼接控制点提取存在依赖专用软件、效率低且主观性大等问题，基于随机采样一致性、霍夫变换等经典算法和图像处理技术提出大型复杂构件横截面和侧面点云数据的拼接控制点智能提取方法；针对拼接控制点对应关系需人工设定的问题，基于超四点快速鲁棒匹配算法、迭代最近邻算法和广义普氏算法提出拼接控制点智能匹配方法。以大型复杂钢拱桥为例，采用所提的方法对拱肋牛腿-拱间横梁节段和拱肋节段-拱肋节段进行智能虚拟预拼装。工程应用结果表明：所提出的智能虚拟预拼装方法不依赖专用软件、效率高、自动化程度好。研究成果可为钢桥施工质量和安装效率的提升提供理论和算法支撑。