基于动态混合度的储能式有轨电车能量管理策略

为了提高混合储能式有轨电车的系统效率和运行经济性，基于动态混合度和系统效率之间的关系，提出了基于动态混合度在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理策略. 首先基于混合储能式有轨电车各系统参数，对各部件进行建模；其次采用在线凸规划法求解，得到了系统每一时刻的最优动态混合度；最后以有轨电车的典型工况为例，在RT-LAB实时仿真平台研究动态混合度对系统效率的影响. 研究结果表明动态混合度同系统效率之间存在凸函数关系:在相同参数条件下，基于动态混合度的在线凸规划能量管理策略较传统的功率跟随式能量管理策略系统瞬时效率最高提升9.6%；当完成整条线路运行，可节省电量2 886.2 kJ，运行经济性提升3.29%.      

考虑回路因素的电动汽车最短路问题研究

电动汽车保有量迅速增长，但仍存在里程焦虑、充电设施缺乏等问题，导致驾驶员有时必须绕路才能给电动汽车充电. 基于电动汽车在长途出行过程中绕路充电产生的回路现象，对电动汽车最短路径问题进行深入探索. 对路网进行重构，考虑驾驶员在不同充电速度和排队情况下的充电站选择行为，构造寻求电动汽车最短路径的混合整数规划模型，使用成熟的商业规划软件求解. 为提高大型路网下的模型求解速度，基于动态规划的思想提出一种改进的标签设置算法，高效求解路网中存在回路时的电动汽车最短路径问题. 通过算例验证所提模型和算法的合理性及高效性.     

碰撞检测中计算两凸多面体间最短距离的算法研究

提出了一种计算两凸多面体问最短距离的算法．该算法用物体三维空间顶点坐标的凸包表示凸多面体，采用非线性规划方法来计算两凸多面体同最短距离，并通过最短距离来判断两凸多面体是否发生碰撞．实例证明这种方法的有效性．     

基于信号强度和功率损耗的分层网络切换算法

为解决毫微微小区基站布置在宏蜂窝小区中引起的切换问题,提出了一种新的分层网络切换算法.该算法主要基于用户接收的信号强度和信号在传播过程中的功率损耗2个参数进行切换判决.当依据接收的信号强度进行切换判决,且其不能有效工作时,将功率损耗作为辅助判决条件,可提高毫微微小区的利用率和降低算法复杂度.仿真分析结果表明,与传统的切换算法相比,该算法的切换次数增加了1倍;与基于宏基站和毫微微小区基站联合信号强度的切换算法相比,减少了1/2不必要的切换次数.     

活塞车直线电机微进给机构抗变化负载扰动策略的研究

在非圆截面活塞车削的过程中,系统的抗变化负载扰动问题是一个最关键的问题,在实际应用中如果是空载的情况下,系统较容易实现对外部周期信号的跟踪,但是在有载的情况下,如果系统的刚度这不到要求, 切削就会变形,从而影响系统的加工精度。本文针对变化负载扰动情况下如何提高系统刚度,减小负载抚动对刀具定位的影响进行了分析,并提出了重复迭代学习控制的新型控制算法,为提高活塞加工精度提供了新思路。     

Traffic Flow Data Recovery Algorithm Based on Gray Residual GM(1, N) Model

Because of the basic data support and continuous motive force for the intelligent transportation systems (ITS), the quality of the raw traffic data detected from traffic sensors directly affect the follow-up benefits of the entire system. In view of the widespread failure problems of collected traffic data, the paper takes the traffic flow data of intersection detector as the research object. A traffic flow data recovery algorithm based gray residual GM(1, N) model is proposed to effectively improve the quality of traffic flow data. First, the grey relational analysis is conducted on the traffic flow of four links at an intersection. Then a grey model GM(1, N) is developed for the estimated recovery of failure data. The residual modification is used to improve the accuracy of the repaired data. The results indicate that the proposed traffic flow data recovery algorithm is feasible. It is able to solve the post-processing difficulties due to data failure and it serves as a good method for failure data recovery in other areas as well.     

连续交通网络设计的全局双层多项式优化模型

提出了一种面向典型连续交通网络设计问题的全局双层多项式优化模型,其函数均为多项式,且下层问题为凸问题;上层问题旨在优化网络性能,下层问题用来刻画确定性用户均衡(DUE)交通流模式;利用Fritz John条件和乘子代替下层规划,将提出的双层多项式优化模型转换为等价单层优化问题,并利用矩半定规划(MSDP)方法得到其全局最优解;利用矩矩阵的秩作为保证全局最优性的充分条件,并估计全局最优解的个数;给出了最优道路收费问题的数值算例,用提出的双层多项式优化模型描述了算例中的最优道路收费问题,并通过Wardrop用户均衡约束调整现有路段上的交通流量,使总通行费收益最大化。研究结果表明:该简单算例的最大收益为13.5元,同时可以得到该算例的矩矩阵的秩为1,从而证明了该结果的全局最优性,提出的方法克服了均衡约束数学规划(MPEC)法和值函数法等现有求解双层优化问题的经典算法由于连续交通网络设计固有的非凸性,只能找到局部最优的问题;提出的全局双层多项式优化模型与算法为典型连续交通网络设计提供了更好的探索工具。      

新型混合交通交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法

新型混合交通环境下的交叉口交通控制可通过信号灯控制与自动驾驶车辆的轨迹控制协同实现,能够极大地优化道路通行资源利用效率。已有研究中,信号配时与车辆轨迹集中优化的控制策略难以应用于车辆自组织控制的现实场景,且往往计算复杂度较高。本文提出一种无中心框架下基于逻辑的交叉口信号与车辆轨迹协同控制方法。基于协同理论中的快慢变量主动伺服控制原理,设计一种交叉口信号配时慢变量与车辆轨迹策略快变量协同框架,并分别提出基于逻辑的信号配时优化和网联自动驾驶车辆轨迹协同控制方法。协同控制方法可以在车辆自主控制的条件下,一方面,实现交叉口信号配时动态适应交通需求;另一方面,实现网联自动驾驶车辆主动优化驾驶速度,高效通过交叉口。而且网联自动驾驶车辆在进口道可引导混合车队高效通过交叉口,降低绿灯启动损失,提高交叉口通行效率。仿真实验表明,本文的协同控制方法相较于传统控制方法可显著降低交叉口车辆平均延误,同时,基于逻辑的决策模型可实现快速求解。通过对网联自动驾驶车辆控制策略关键参数的敏感性分析,进一步讨论新型混合交通流交叉口通行公平性,并比较在不同网联自动驾驶车辆渗透率下的控制效果。     

A generalized two-level Bregman method with dictionary updating for non-convex magnetic resonance imaging reconstruction

In recent years, it has shown that a generalized thresholding algorithm is useful for inverse problems with sparsity constraints. The generalized thresholding minimizes the non-convex p-norm based function with p 1, and it penalizes small coefficients over a wider range meanwhile applies less bias to the larger coefficients.In this work, on the basis of two-level Bregman method with dictionary updating(TBMDU), we use the modified thresholding to minimize the non-convex function and propose the generalized TBMDU(GTBMDU) algorithm.The experimental results on magnetic resonance(MR) image simulations and real MR data, under a variety of sampling trajectories and acceleration factors, consistently demonstrate that the proposed algorithm can efficiently reconstruct the MR images and present advantages over the previous soft thresholding approaches.     

A rate-distortion based quantization level adjustment algorithm in block-based video compression

In this paper, a rate-distortion based quantization level adjustment (RDQLA) algorithm is presented. Based on the rate-distortion criterion, the quantization level adjustment algorithm effectively improves coding efficiency by adaptively optimizing quantization levels of the signals near the boundaries of quantization cells and adjusting quantization levels per block. In addition, it has no overhead and is fully compatible with the existing compression standards. The proposed algorithm can be applied in any block based image and video coding method. In particular, the algorithm has been verified on the platform of H.264. Experimental results show that the proposed algorithm improves objective and subjective performances substantially. It is shown that the proposed algorithm has a gain of several dB comparing with the newest H.264 standard for high bit rates. Foundation item: the Special Foundation of Outstanding Young Teacher of Shanghai     

Model and Solution Algorithm for Multiclass User Equilibrium Assignment Problem in Degradable Road Network

This paper proposes a multiclass user equilibrium assignment model for ascertaining the difference in travel choice behavior of different user classes in a degradable road network. In the proposed model, on the basis of travelers' risk attitudes toward network uncertainty, all travelers are categorized into three classes: risk-averse travelers, risk-prone travelers, and risk-neutral travelers. The multiclass user network equilibrium conditions are presented and formulated as a variational inequality (VI) model, and a heuristic solution algorithm for solving the VI model is given. An example is used to illustrate the application of the proposed model and solution algorithm. The study in this paper will help to understand heterogeneous travelers' route choice behavior and can serve as a useful tool for evaluating the effects of various transport policies on different user classes at the strategic level.     

基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计

为研究城市轨道交通与常规公交线网耦合优化设计问题，本文基于近似方格型路网并考虑乘客的多种路径选择，构建双层混合整数优化模型，以同时求解地铁与常规公交发车时距、常规公交的线间距及站间距。上层模型是以系统总成本(乘客成本与运营商成本之和)最小为目标的连续近似模型，以寻求乘客与运营商两者之间的平衡关系，并对各项成本进行详细推导。采用序列二次规划算法，并用凸算法对该非凸问题进行包络。下层为考虑依概率分配的路径分配问题，使用MSA算法对各路径流量加权分配，考虑到问题的解析形式具有非凸性，故采用启发式方法进行求解。最后，以南京市建邺区实际公交线网为例进行案例分析，以此验证该优化模型的有效性。经过优化，以非拥堵时段为例，该研究区域内乘客平均出行时间由 41.6 min减少至 33.0 min，降低约20.6%。本文所提出的优化模型可以为方格路网城市的公共交通线网规划提供参考依据。     

A Hybrid Heuristics for Irregular Flight Recovery

Adverse weather conditions, congestion at airports, and mechanical failures often disrupt regular flight schedules. The irregular flight recovery problem aims to recover these schedules through reassignments of flights and cancellations. In this article, we develop the classic resource assignment model for the irregular flight recovery problem, and a new hybrid heuristic procedure based on greedy random adaptive search procedure (GRASP) and simulated annealing algorithm is presented to solve this problem. As compared with the original GRASP method, the proposed algorithm demonstrates quite a high global optimization capability. Computational experiments on large-scale problems show that the proposed procedure is able to generate feasible revised flight schedules of good quality in less than five seconds.     

信号控制模型中利益分配问题的研究

设计了一个平衡约束条件下信号控制与平衡网络设计组合问题的多目标规划模型，然后使用效用函数法将有双目标的上层优化问题转化为一个单目标优化问题．在这种情况下，该模型变成一个标准的双层规划模型。并利用全局优化方法模拟退火算法和惩罚函数法相结合求解．     

Neural Network Prediction Model for Ship Hydraulic Pressure Signal Under Wind Wave Background

The ship hydraulic pressure signal is one of the important characters for the target detection and recognition. At present, most of the researches on the detection focus on the ways in the time domain. The ways are usually invalid in the large wind wave background. In order to solve the problem efficiently, we present an effectual way to detect the ship using the ship hydraulic pressure signal. Firstly, the signature in the proposed method is decomposed by wavelet-transform technique and reconstructed at the low-frequency region. Then,a predictive model is set up by using the radial basis function(RBF) neural network. Finally, the signature predictive error is regarded as the testing signal which can be used to judge whether the target exists or does not.The practical result shows that the method can improve the signal to noise ratio(SNR) obviously.     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

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故障检测与隔离是保证组合导航系统容错性能的重要措施。本文针对车辆导航系统的可靠及安全性需求,分析了组合导航系统的传感器故障特性,建立了包含三个数据通路的车辆组合导航系统容错设计结构,提出了一种基于主成分分析的故障检测与隔离算法。该算法利用数据的相关关系,采用正常条件下的导航历史数据建立统计PCA模型,通过一定的统计量控制限检验新的导航数据样本相对于模型的背离程度实现故障检测,并根据不同数据通路的故障检测结果动态调整导航子系统的有效性因数,从而隔离故障造成的影响。仿真结果表明,该算法实现简单,能够有效实现对组合导航系统故障的检测与隔离。     

HTN规划中面向多计划生成的顺序任务分解算法

顺序任务分解算法（OTD）是层次任务网规划（HTN）中的一种高效求解算法．由于算法中的计划生成采用一次性回溯机制,每次求解过程只能产生一个可行计划．文中提出了一种能够快速生成多个可行计划的回溯算法．该算法采用分段回溯的计划生成机制,充分利用了求解过程中生成的局部解序列,从而能够一次性地快速生成多个可行计划,为寻求优化的计划和进行计划的评估提供更为有效、灵活的支持．     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

基于动态规划的混合动力有轨电车能量管理方法

针对传统动态规划算法在燃料电池混合动力系统能量分配中存在的误差累积问题，以及为进一步提高燃料电池混合动力有轨电车的耐久性和燃料经济性，提出了一种基于改进动态规划算法的燃料电池混合动力有轨电车能量管理方法；改进动态规划算法在传统动态规划的基础上调整了状态转移方程，通过只对系统状态量进行离散从而避免计算过程中的插值计算导致的误差累积；同时将系统等效氢耗、动力电池充电状态（SOC）约束和燃料电池加、减载带来的耐久性问题作为优化目标构成加权惩罚函数，使系统在获得良好燃料经济性的同时兼顾耐久性；将所提管理方法与功率跟随和传统动态规划进行对比分析. 研究结果表明:所提方法相较于功率跟随方法，使末态SOC值降低了13.3%，燃料经济性提高了78%；相较于基于传统动态规划算法的能量管理方法，使燃料经济性提高了3.5%，且SOC变化范围和燃料电池变载情况均具有显著改善.