STUDY ON NEIGHBORHOOD DISCOVERY PROTOCOL IN COMMUNICATION NETWORKSGRANULAR SLUDGE BY BATCH TESTS

One algorithm and one method for PNNI(Private Network to Network Interface) routing were presented. The algorithm is OIL (Older Is Leader) algorithms for Peer Group selection, and the method is the DOO (Distributed object-oriented) method for HDOS (Hierarchy Distributed-Object System), PNNI systems and IP(Internet Protocol) networks. Based on the specifications from ATM forum, and the creative ideas from Distributed System realization, this paper studies and analyzes the private ATM network environment. The OIL algorithm and the DOO method are both for PNNI routing protocol. Through the PNNI simulation, the availability and robustness are proved for the above two improvements.     

基于多智能体（MAS）的城市快速路智能控制系统设计

分布式人工智能作为人工智能与分布式计算的结合,正逐渐受到人们的重视。以城市快速路控制系统为研究背景,应用多智能体技术,以实现对其智能控制的策略。在分析研究多智能体体系架构与快速路控制系统的控制需求的基础上,进行快速路MAS的总体架构设计与层次功能设计。在分析研究Agent结构模式与构造方法的基础上,设计快速路控制协调智能体Harmony-agent的结构,并针对结构中各个模块的功能进行详细设计。MAS体系可以成为传统控制手段与智能控制方式的统一实现载体,架起了传统控制与智能控制的桥梁。MAS架构体系是兼容传统手段与智能理念的弱耦合思想的良好承载平台。     

An Effective Hybrid Optimization Algorithm for Capacitated Vehicle Routing Problem

IntroductionVehicle routing problem(VRP)is a well-known combinatorial optimization problem and isalso a focal problem of distribution managementwithin the area of service operations managementand logistics.Capacitated vehicle routing problem(CVRP)is a very hard vehicle routing problem.The problem is to simultaneously determine theroutes for several vehicles from a central depot to aset of customers,and then return to the depotwithout exceeding the capacity constraints of eachvehicle.In prac…     

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针对一类动态车辆路径问题,分析4种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例。求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性。     

一类动态车辆路径问题模型和两阶段算法

针对一类动态车辆路径问题,分析4 种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP 问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees 对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12 个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例.求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性.     

动态交通流量预测方法研究

随着智能运输系统的广泛应用,实时交通流量预测的重要性也日益显著。本文介绍了预测模型发展过程中比较重要的几个模型,并由此引出人工神经网络。介绍误差逆传播(BP)模型的相关理论。指出传统BP神经网络的缺陷,并提出提高预测精度的措施引进高阶神经网络。建立普通BP神经网络的预测模型,利用误差反传播算法实现这些影响因素到输出变量的复杂映射,再用高阶神经网络构建另一预测模型。利用交叉口实测数据进行预测,并用实际数据进行比较验证。     

基于蚂蚁算法的动态分布式路由算法

提出了一种利用蚂蚁算法进行动态更新分布式路由表的方法,该方法以路由表中的信息素强度和当时链路的负载状况为基础,来选择路由和更新路由表,给出了更新路由表的规则并利用计算机进行了仿真验证.仿真结果表明,蚂蚁算法可兼顾路由长度和网络负载两方面的因素,其选路效果优于传统动态分布式算法.     

考虑线路输送能力利用的城市轨道交通列车开行方案优化方法

考虑线路输送能力利用的空间不均衡性,建立以线路输送能力利用率最大化、上线车组数和乘客出行费用最小化为目标,以交路形式、发车频率、列车编组为决策变量的多交路列车开行方案优化模型.设计线性加权法与遗传算法相结合的求解算法.结合算例,对比单一交路、嵌套交路和衔接交路最优开行方案下的列车运行效果及在不同客流特征下的适用性.结果表明,以输送能力利用率最大化为目标能够有效提升线路输送能力利用率及其空间均衡性,符合乘客和企业的共同利益;对于单峰型客流集中线路,保持最大客流断面位置及取值不变,当单峰内客流需求比例超过30%时,适宜开行多交路列车.     

基于车载通信实时交通信息的城市道路路径选择方法

为车辆出行规划最优路径是智能交通系统（ITS）的一个重要研究目标.本文根据有效的实时交通信息提出一种车辆路径选择机制,这种机制包括两个阶段.第一阶段,由有线或无线传输设备和车载通信设备组成的交通信息系统（TIS）,收集用于车辆出行导航的实时交通信息数据,并将其存储至交通信息中心.第二阶段,利用有效的实时交通信息,提出两种基于Dijkstra 的路径选择算法,即一步路径选择和逐步路径选择.前者在整个车辆出行过程中,仅在其出行开始阶段单次计算通往目的地的最优路径.逐步路径选择在每个交叉口都实时更新并计算通往目的地的最优路径,并提出使用两种新优化方法以避免算法形成环路.利用NCTUns 6.0 进行路网仿真,结果表明两种算法都借助于实时交通信息,且逐步路径选择优于一步路径选择.     

基于遗传算法的孔系加工路线优化

在数控机床上对大量的孔进行加工时,加工路线的优化程度将直接影响机床的使用效率.通过对在数控机床上对孔系进行加工的典型工艺路线的分析,建立了加工路线优化的数学模型,利用遗传算法,对孔系加工路线的排序进行了优化计算,并用一个算例证明了该算法的可行性.     

无线传感器网络多路径路由算法的研究

在多路径路由算法的研究中,仍然存在着一定的局限性,如没有充分考虑网络中链路的多重特性.因此,文中在定向扩散路由算法的基础上提出了一种多路径路由算法(EDB-MRA).该算法在源节点和目的节点之间建立多条路径,根据网络链路中的3个特征值--能量消耗、延时和带宽,给每条路径赋予一定的选择概率,使得数据总能在链路性能较优的多路径中传输,从而延长了网络的生存周期,提高了传输的可靠性.     

求解双目标带时间窗车辆路径问题的蚁群算法

针对运输网络为多重图的双目标带时间窗车辆路径问题设计了蚁群算法.首先,建立了多重图的双目标带时间窗车辆路径问题的数学模型,提出了针对该问题解的搜索空间构建方法,定义了一种综合考虑各优化目标、时间窗和信息素等启发信息的状态转移概率公式. 为了对比说明该算法的有效性,同时设计基于NSGA-II的多目标遗传算法.针对本文算例,对蚁群算法中的各参数进行了敏感性分析,根据分析结果设定算法参数,获得了算例的Pareto最优路径集,同时与NSGA-II算法及相关文献算法针对运行时间、收敛性和群体多样性进行比较.结果显示,本文设计的蚁群算法在这3个指标上均明显优于NSGA-II算法;在相同蚂蚁数量情况下,本文的算法在收敛性和群体多样性方面优于相关文献算法.     

混合超启发式法求解大规模VRP的优化研究

车辆路径是一类NP(non-deteministic polynomial)完全问题,研究解决车辆路径问题的高质量启发式算法有着重要理论价值和现实意义.提出一种将最近邻搜索法和禁忌搜索法优势相结合的混合超启发式算法,用来解决带容量约束的车辆路径问题.先利用最近邻搜索法构建初步路线,再利用禁忌搜索法对内部线路和互跨线路进...     

Power-Aware Anycast Routing in Wireless Sensor Network Exploiting Small World Effect

By considering energy-efficient anycast routing in wireless sensor network (WSN), and combining small world characteristics of WSN with the properties of the ant algorithm, a power-aware anycast routing algorithm (SWPAR) with multi-sink nodes is proposed and evaluated. By SWPAR, the optimal sink node is found and the problem of routing path is effectively solved. Simulation results show that compared with the sink-based anycast routing protocol (SARP) and the hierarchy-based anycast routing protocol (HARP), the proposed algorithm improves network lifetime and reduces power consumption.     

全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究

针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案：第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.     

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

基于地址分配算法压缩路由表

提出一种基于概率的启发式算法对节点地址进行重新编号,该算法可以使得到达一些连续地址的下一跳尽可能的相同,进而再对这些连续地址进行压缩以达到简化路由表的目的.我们利用真实的网络拓扑进行仿真,实验结果表明在维持最短路径路由的前提下,仍然可以压缩到完整路由表的24%,利用这种方法可以极大的简化路由表,以提高网络仿真的规模.     

无线Mesh网络的跨层设计理论与关键技术

由于无线M esh网络(WMN)在拓扑、传输和业务上的特性,传统的用于有线网络的分层协议设计方法已不能保证其服务质量(QoS).探索基于物理层、MAC层、路由等协议层的WMN跨层设计方法的目标是在无线资源利用率和多媒体业务的QoS需求两方面达到较好的折衷.WMN各个协议层在设计过程中的有关协议和算法要求附加统一的跨层管理器,监测各层的分组传输性能或需求,动态控制或调节相关算法.通过实现较高协议层的多媒体业务QoS需求与较低协议层的网络状态信息在各协议层之间的共享,可以达到对协议层控制算法的优化.在合理地选择跨层设计目标的基础上,多个协议层需要联合设计与优化.从物理层、MAC层、路由协议层和TCP层等层面介绍了WMN跨层设计的一般原则和方法.归纳了目前WMN跨层设计中亟待深入研究的一些理论和关键技术,包括自适应速率与节能机制、基于QoS需求的跨层MAC协议设计和路由协议设计等.     

交通流状态辨识小波算法研究

针对智能交通系统的开发和交通流特性，应用小波多分辨分析理论的Mallat分解算法建立交通流状态辨识方法，利用多种小波系数与交通流参数之问的相应变化规律进行交通突变状态的辨识．交通流状态的突变多与交通事件直接相关，故采用事件和非事件条件下的模拟数据对算法参数进行了标定及离线测试．将算法与几种传统算法分别进行了性能比较，结果表明Mallat分解算法在交通流突变状态实时辨识方面具有很好的性能．     

无线传感器网络中能量有效分簇路由算法

由于无线传感器节点的电源能量有限,提出了一种能量有效分簇路由算法(EECRA).该算法是基于最小能量的数据转发并运用于簇内路由中,簇头由基站根据节点的剩余能量和簇头之间的距离来选定,为了减小簇头节点的能量开销,簇头之间采用了多跳中继的方式将采集的数据发送到基站.仿真结果证明:该算法与LEACH协议相比,不仅提高了网络寿命,同时节点的能耗均衡性、网络扩展性和可靠性都大大的提高.