智能交通最短路径Dijkstra模糊动态方法分析

提高道路网络上的动态路由选择效率是当前路网建设中的难题,现有解决路由问题的方法都是基于静态方向的研究。提出一种基于模糊的Dijkstra最短路径动态算法,以被量化的限定用户参量为语言变量,用模糊集理论提供模糊数输出在网络上的最短路径预测。通过处理模糊参数,提出用模糊数表示不同路径与边长间距离的两种比较方法。采用梯级平均综合表示法改进Dijkstra算法,并以数值的道路网络实例来说明该方法的有效性。     

基于模糊理论的智能指数平滑行程时间预测算法

在指数平滑算法的基础上,结合模糊理论提出了一种基于模糊理论的智能指数平滑行程时间预测算法。该算法依据指数平滑法的预测误差构造模糊控制器来自适应控制平滑系数,从而自适应修正下一时期的预测值,提高行程时间的预测精度和智能化水平。最后通过实验验证了该算法的可行性、有效性。     

基于模糊多目标决策理论的军事运输路径优化研究

本文以军事运输的路径优化为研究对象，采用基于路段重叠惩罚的多路径搜索算法建立路径决策集：用模糊多目标决策理论从时间、危险性、保障代价三个方面来构造军事运输路径优化决策算法；最后，本文还给出了算法实例．     

带模糊需求的多类型车辆路径问题研究

针对模糊需求信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.     

运输站场布局的模糊综合评价

针对区域运输站场布局评价的特点，建设了站场布局模糊的评价指标体系，引进模糊数学理论，采用多级模糊评价理论与系统层次分析方法，建立了站场布局的二级模糊综合评价模型。为站场布局评价开辟了新的途径。应于工程实际，获得了合理的结果，表明该方法具有良好的可靠性。     

动态交通配流中的模糊路径选择模型研究

考虑出行者在模糊信息条件下的动态路径选择行为,提出一种基于路径模糊条件下的选择模型。出行者在一种非饱和状态下的路网结构中,根据各路段行程所需的模糊时间进行路径选择,从而影响其他出行者选择短路径,使整个路网中各路段用户均衡。该模型框架为智能化交通系统的建立提供一定的理论依据,算例结果验证了该模型的有效性和可行性。     

城市轨道交通网络规划的优选决策研究

针对城市轨道交通网络规划影响决策因素的多样性,通过应用多层次分析法和模糊数学理论优选综合评价相结合的方法对城市轨道交通网络规划进行决策评价,提出了适合城市轨道交通网络规划的多层模糊优化决策方法模型.该模型通过专家决策将各个因素层次化筛选,并构建模糊矩阵计算出各层的权重.采用归一法经过模糊化运算得出最终结果.并应用实例验证其可行性.     

基于信息熵理论的有限元法

研究基于信息熵理论的有限元法,利用随机熵和模糊熵的概念,建立了模糊变量向等效的随机变量的转换关系。这样,可以利用随机有限元法进行模糊结构或模糊随机结构的有限元分析,算例显示方法是有效的。     

基于熵权模糊物元的客货混跑天窗模式优化

以客货混跑线路为背景,针对天窗模式的特点,从需求性、适应性、经济性、环境影响性、运作性5个要素层15个评价指标出发,建立模糊物元模型,并引入熵理论确定各指标的熵权。通过计算各模糊物元与标准模糊物元之间的欧式贴近度值,对各方案进行优劣排序,从而得到最优方案。该评价模型能有效避免评价标准不确定性、主观臆断性带来的影响,从评价结果看来,该评价方法具有科学性、合理性。     

滑坡治理方案优化的模糊熵权综合法及其应用

针对滑坡治理方案优化选择的复杂性及不确定性,充分考虑地质资料、施工条件、工程经济及环境影响等综合因素,构造多目标多层次优选模型。该模型首先根据模糊优选理论生成判断矩阵,后用熵权决策法确定优选方案。根据此方法并结合VB编制的基于熵权的多方案优化选择程序,能够方便地对各方案作出综合评价。通过对康家咀滑坡治理方案的优化分析,证明基于模糊优选理论和熵权决策法的滑坡治理方案优选,具有简便、定量、严密的特点和较强的识别评判能力。该方法对其他综合评价工作具有一定的借鉴意义。     

基于可信性理论的电网规划方法

电力工业的解除管制和重构使电力规划和运营面临着大量的不确定因素．以经济性和可靠性为规划目标,运用模糊理论描述未来系统负荷、发电机出力、线路建设费用等不确定因素,基于可信性理论建立了电网规划的模糊期望值模型．为求解模糊规划问题,采用了模糊潮流、模糊模拟与遗传算法相结合的方法．利用修改后的IEEE-14节点系统算例验证了方法的有效性,并进一步比较确定性规划和不确定性规划的可扩展性,结果表明考虑不确定因素的规划方案对未来负荷的变化有更强的鲁棒性．     

公路运输站场体系规划方法及应用

为明确划分公路运输站场体系的层次,将中心地理论引入公路运输站场体系分析中,提出基于模糊聚类的公路运输站场分层规划方法。再结合贵港市公路运输站场规划,运用DPS 2.0软件对该市77个运输节点进行模糊聚类,结果表明:模糊聚类分析法对公路运输站场体系进行层次划分有很好的针对性。     

公路运输站场体系规划方法及应用

为明确划分公路运输站场体系的层次,将中心地理论引入公路运输站场体系分析中,提出基于模糊聚类的公路运输站场分层规划方法。再结合贵港市公路运输站场规划,运用DPS2．0软件对该市77个运输节点进行模糊聚类,结果表明：模糊聚类分析法对公路运输站场体系进行层次划分有很好的针对性。     

战术飞行路径规划算法

为了找出在某些约束条件下的最优飞行路径,提出了一种基于Voronoi图的战术飞行路径规划算法,建立了威胁代价函数,采用分解策略,首先生成一条由若干直线段连接的参考航路,然后利用B样条函数对规划的参考航路进行动态修正,用Matlab进行了仿真验证。仿真结果表明了路径规则算法是有效的,修正后的路径避免了带有尖角的不可飞路径,满足最小飞行半径与动力约束。     

城市慢行交通网络特性与结构分析

基于复杂网络理论,对城市慢行交通网络进行L空间和P空间拓扑结构转换.通过对平均路径长度、聚类系数及度分布的特性分析,确定了城市慢行交通网络的类型,并找出L空间慢行网络的中心节点.通过对P空间慢行网络结构特征指标即节点度、紧密度与介数的分析,应用模糊聚类分析方法,提出城市慢行网络结构层次的划分方法,并分析了渭南市的慢行交...     

具有时空约束的无人车集群构型变换方法

针对具有时空约束的无人车集群构型变换问题，采用图论方法描述集群协同关系，将集群构型变换问题分解为最小变换单元的队形变换问题. 为满足队形变换的空间约束，运用基于模型的轨迹预测方法为无人车规划提供满足起点和目标点约束的行驶路径，运用曲线插值方法规划平滑且满足时间约束的速度曲线，根据碰撞检测结果提出速度规划的边界条件. 仿真和实车实验证明了构型变换方法的有效性.     

不确定信息下应急救援路径选择模型

迅速有效的震后交通疏散及道路管制措施对降低地震损失具有重要意义.通过定义路网疏散连通度和安全行驶路线,对不确定信息条件下救援疏散和路径选择问题进行描述.将避难点分配、路径规划、车辆容量,以及不确定通行能力作为该问题约束条件,确立了以公交疏散问题为基础的应急救援车辆路径选择模型.考虑到模型仿真的局限性,转化为相同发车间隔下的公交均衡调度问题进行求解.以唐山抽象路网和人口分布为基础进行仿真实验分析,结果表明:不确定信息条件下选择安全救援路径,当救援车辆途中遇阻时,只需调整交叉口转向策略即可顺利通行,保证了救援调度工作的稳定.     

基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划

针对智能停车库中自动导引小车(Automated Guided Vehicle,AGV)存取车的路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的多AGV泊车路径规划方法.单AGV路径规划方面,在基本蚁群算法基础上引入蚂蚁回退策略来增强适应性,同时改进启发式信息和信息素更新策略提高算法的收敛速度和寻优能力.多AGV路径规划方面,提出改进冲突解决策略来解决多AGV之间的冲突,其中采用临时规避-重新寻路策略来解决相向冲突.针对某典型停车场抽象模型的仿真结果表明,改进蚁群算法寻路成功率更高,并具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度,改进冲突解决策略能合理避免冲突,可以满足多AGV存取车路径规划的要求.     

基于不确定理论的多阶段工序计划模型与算法

介绍在不确定条件下的多阶段工序计划问题,设计基于可信性测度的模糊多阶段工序计划模型,并通过一个结合模糊模拟和遗传算法的混合智能算法进行求解。最后,结合一个实例来说明该模型的应用和可行性。计算结果表明该算法所得结果令人满意并有效地缩短求解该问题的时间。