最小费用最大流算法在路径规划中的应用

针对一类动态路径规划问题，先利用最短路算法将其简化，把动态的路径规划问题转化为静态的路径规划问题，然后建立非线性规划模型，再利用最小费用最大流算法进行求解，得到了比较精确的结果，找到了一种解决传统算法一般难以求解复杂动态规划问题的方法。     

解一类最大值最小化问题的线性规划方法

给出了求解一类最大值最小化问题的线性规划方法，并讨论了所给算法的实用性。数值计算结果表明：所给的算法是一个有效的算法。     

一种求解线性二层规划的修正Frank-Wolf方法

利用迭代点校正方法，将非线性规划中的Frank—Wolf方法应用于线性二层规划问题，从而提出了一种求解线性二层规划的简单算法，同时给出了算法的收敛性．数值结果表明，给出的算法是可行有效的．     

配送网络规划蚁群算法

分析了配送网络规划复杂的非线性组合优化问题，以配送网络中的运行费用、设施投资费用及可靠性费用之和最小为目标函数，建立了配送网络规划的数学模型，设计了相应的蚁群算法。应用结果表明该算法的计算结果与实际的配送网络规划线路相符，是可行的。     

基于极值优化的综合运输路网连续网络设计双层规划模型

本文提出了综合交通运输系统路网连续投资配置的双层规划模型，其中上层规划者在投资预算及其他约束条件下，考虑环境污染、土地占用及能源消耗等外部成本，对线路及综合交通运输枢纽做出连续的投资配置，以实现系统最优；下层网络用户在上层规划者的投资配置下，其路径选择满足确定用户平衡原则。最后，基于极值优化设计了求解该模型的算法，并给出了具体算例对算法进行验证。计算结果表明：所建立的模型符合实际情况，且采用的启发式算法也较有效。     

一个关于二次规划问题信赖域中可行下降算法

采用变量消去法化二次规划问题，使用一个基于信赖域子问题的内点算法来获得其可行下降方向，提出了关于二次规划问题信赖域中可行下降的新算法，证明了算法具有全局收敛性．计算实例表明，新算法具有很高的收敛速度．     

一种基于动态规划的课程调度算法的研究与实现

在分析排课问题和研究相关算法的基础上，提出了一种基于动态规划和优先级算法的新课程调度算法PCA．根据时间、教室、教师和班级的约束关系，进行等价类划分，依据所设定的优先级次序进行一次性扫描排课，尽量回避对冲突的调整工作，并在此基础上实现了一个课程调度系统，既适应学分制排课要求或满足教师提出较苛刻的上课条件要求，也能在几分钟内做出排课计划．2年的使用实践表明了该系统的有效性和相关算法的高效性．     

多目标多重运输调度问题的混合算法

本文研究了多目标多重运输调度问题．建立了该问题的目标规划模型，提出了该问题基于分校定界和割平面技术的混合算法。     

基于混合遗传算法的连续空间下机器人的路径规划

介绍一种基于遗传算法的移动机器人路径规划的新方法．采用混合遗传算法对连续空间下机器人的路径进行规划时，先对规划空间利用Ford算法进行链接图建模，得出可选路径，然后再使用遗传算法来调整各个路径点，最后得到最优的或近似最优的优化路径．该方法可以克服可视图法和人工势场法在路径规划中的某些不足．     

几何规划的灵敏度分析在结构优化设计中的应用

对使用几何规划进行灵敏度分析的实用算法进行了改进，提高了计算准确度，并把几何规划的灵敏度分析成功地用于结构优化设计中。     

基于神经网络的城市公共交通需求预测方法研究

本文提出了公共交通需求预测的一种新算法一神经网络法。结合此算法在吴江市公共交通发展规划中的应用，探讨该预测方法在城市公共交通需求预测中的可行性和实用性。     

基于几何尺寸的车辆自主导航路径规划算法

路径规划是车辆自主导航的一项关键技术，它的品质关系到整个自主导航系统的性能。为此，本文提出了一个在目标和障碍物都是动态的情况下快速产生行驶轨线的局部路径规划算法。该算法利用对象的几何尺寸建立环境模型，从而可以利用算术表达式快速计算出从起始点避开障碍物顺利到达目标点的行驶路线。此方法考虑了移动对象邻近周围障碍物的分布信息，提高了局部路径规划的可靠性。通过在程序上实验，表明该方法能够获得较为满意的效果。该方法的特点是计算速度快、实时性强。另外，本文提出对象轮廓的特征提取将对整个行驶过程中的航向调整有着直接的影响，这一点也将是本文未来算法的一个改进点。     

一类约束变尺度算法的收敛性

对带有等式和不等式约束条件的非线性规则给出一类新的变尺度算法，并证明当目标函数和约束函数一致凸时，该算法是一步超线性收敛的。     

基于GA的公共停车场选址模型研究

本文首先分析了公共停车场选址的重要性，公共停车场规划选址的原则覆相应的主要影响因素：然后，在此基础上建立了多目标规划模型，设计了遗传算法与多目标优化相结合的算法和相应的步骤，并分析了本文的模型和算法的优缺点，指出了谊模型的实用性和推广价值，为以后的停车场的选址提供了依据；最后，以兰州市为实例进行了简单的验证，并对结果作了深入的分析．     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具，二者各有优势，又都存在不足，本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法自身的优势与不足，提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法。这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法应用于实际的网络设计问题，最后用香港２００６规划数据进行实例研究。     

基于离散势能场的行人路径规划算法研究

复杂二维场景中的行人路径规划是行人仿真研究体系中微观仿真服务的关键性问题之一。针对该问题提出基于离散势能场的路径规划算法，给出总体算法的流程，并针对离散势能场的生成算法、离散路径的合理化方法等关键环节进行详细论述，最后经算例证明该算法具有一定的有效性，同时存在一定的局限性。     

路网最大流问题的断路算法程序设计及应用

引进交通路网最大流问题求解的断路算法，有效地克服了传统的求解最大流标号法步骤复杂，不利于计算机操作的缺点；以Turboc作为程序实现工具，完成了断路算法的程序设计，程序适用于大型路网中单起点单讫点和多起点多讫点的最大流计算。通过对赣州市现有路网最大通行能力的实例分析，证实了该程序的合理性和有效性，并为本地区未来交通路网规划提供了决策依据。     

环境导向的城市交通分配模型综述

交通分配是智能交通诱导和控制的重要理论依据，研究基于因素的城市交通分配模型极具理论价值和实际意义。考虑环境因素的交通配流问题还刚刚起步，无论是模型的构建还是算法的设计与改进都仍有待于进一步的研究和探讨。系统地综述了目前国内外基于环境因素的交通分配的典型模型和算法，并提出其今后需要改进和发展的方向。     

求解城市交通连续平衡网络设计问题的混合算法

对于采用双层规划模型描述的固定需求条件下的连续平衡网络设计问题。给出了一种基于遗传算法和变尺度法相结合的混合算法，并给出了一个简单算例，理论分析和实际算例表明，该混合算法具有速度快和精度高的特点。     

一维优化下料问题的模型与算法的综合比较

针对一维型材的下料问题，建立了多规格型材的两类不同的整数规划模型，讨论了两个模型的建立和求解算法的异同，综合比较后，指出不依赖于经验所建立的模型的优点，最后提出了有机地结合两种模型的设想。