基于拓扑处理的Logit型网络加载算法

针对均衡交通分配问题,提出了一种基于拓扑处理来改进DIAL算法中合理路径的定义并求解Logit型网络加载模型的新算法。当道路网络存在环路时,算法根据从节点到讫点的阻抗的降序来删除节点上游没有遍历的路段,从而将有环网络变为无环网络并根据拓扑排序确定的节点计算顺序来计算路段权重和流量。对于无环网络,新算法可以得到与理论值完全一致的结果;对有环网络,可以减少DIAL算法中非合理路径的数目。计算实例表明:新算法可降低DIAL算法中合理路径定义过于严格所带来的误差。     

引入必经点约束的智能汽车全局路径规划EI北大核心CSCD

目前对于智能车全局路径规划的研究多数只针对从起点到终点的情况。针对该问题,本文中融合改进A*和模拟退火算法,设计了一种引入必经点约束的全局路径规划算法。首先,基于A*算法计算关键节点间的最短路径并保存。然后,基于启发式算法中的模拟退火算法对过必经节点的全局路径进行迭代随机优化。接着,基于真实高精度地图对算法的有效性以及时间复杂度进行实验分析。结果表明,设计的算法在求解质量和求解速度方面都有较好的表现。最后,通过实车实验,进一步验证了算法的有效性和适应性。     

应用回溯算法求解多枢纽选址问题

章提出了用回溯算法求解多枢纽选址问题的思路和程序，并对程序的空间复杂度和时间复杂度进行了分析，通过对枢纽数较少的情况下程序的计算能力进行的分析，得出了该算法具有较高应用价值的结论。     

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.     

考虑接驳费用的车辆共享调度算法研究

针对现有的车辆共享调度算法未充分考虑车辆共享调度时造成的接驳费用问题,研究最小车辆规模最少接驳费用调度优化模型,并改进二分图匹配算法进行求解.根据车辆共享过程中调度方案的优化问题描述,以满足给定出行需求的车辆规模最小以及车辆调度接驳费用最少为目标,构建双目标优化模型.基于有向无环图对车辆出行需求进行建模,将模型求解转化为二分图最大匹配且权重最优匹配问题,提出Kuhn-Munkres算法求解最大匹配最小权重匹配的权重设置条件并进行证明,进而设计Hopcroft-Karp与Kuhn-Munkres算法融合框架进行求解.以安徽省宣城市部分出行为例进行模型和算法合理性分析,479辆自动驾驶共享车辆可以满足13575个出行需求;与未考虑接驳费用目标的调度算法相比,调度总费用减少40.8%左右.算法可求解最小车辆规模并降低调度成本.      

基于聚类算法的交通网络节点重要性评价方法研究

评估交通网络中节点的重要性,识别出对网络效率起着重要作用的关键节点,对于预防和降低交通拥堵和交通事故等事件对路网整体效率的影响具有重要意义.为识别出关键节点,研究了一种基于聚类算法的交通网络节点重要性评价方法:将道路交通网络抽象为无向加权网络,以节点介数、节点交通量和PageRank值作为节点重要性评价指标,利用基于K-Means算法和随机森林加权的改进FCM算法确定交通网络节点重要性,适用于中小城市道路交通网络.实证分析表明,改进算法的聚类性能明显提高,目标函数值和迭代次数分别降低88.70%和61.54%,同时算法误判率也仅为5.50%,验证了所提出的方法可以更为客观地刻画交通网络节点重要性程度,更为准确地动态辨识出关键节点.      

结构损伤识别的双重网格算法

提出了结构损伤识别的双重网格算法,采用损伤网格描述结构损伤,通过损伤网格节点的损伤变量插值得到结构内任一点的损伤值。应用该方法对一钢筋混凝土简支梁的损伤问题进行了研究,识别结果较好地反映了结构的损伤分布。研究结果表明:双重网格算法可以有效地减少识别变量的个数,提高识别效率,并对土木工程结构中常见的连续分布损伤有较好的识别效果。     

节点递归算法优化合流管网

根据合流制管网系统的图论和矩阵算法 ,提出节点递归优化算法 ,以节点为研究对象 ,优化合流制管网系统。本算法能解决管网在交汇点处上下游管段衔接计算问题、溢流井设置问题 ,克服控制点不易确定的困难 ,达到了费用最低的优化目标 ;并可直接以节点标高为约束条件 ,充分考虑利用原有管道或解决地下管线交叉问题。并通过实例进行了验证     

基于Prim算法的农村公路网布局重要度最大树求解方法

针对农村公路网的特点,在进行路网逐层展开布局时,提出一种基于Prim算法的路网重要度最大树求解算法。并对包含312个乡镇节点的保定市农村公路网布局规划进行实证研究,取得了良好的效果。     

启发式算法在送货线路设计中的应用

运用模拟退火算法、遗传算法等启发式算法对物流系统中的送货路线设计进行了研究。针对一个具体的送货线路设计问题,根据送货线路图,建立了送货路线模型,运用启发式算法计算出了最优送货线路,并对该模型和算法的适用性进行了分析。     

城市公共交通系统中低碳出行合理路径算法

应对公共自行车发展的趋势,针对城市多模式组合网络路径算法研究中对路径合理性和用户偏好关注的不足,提出一种新的出行路径寻优算法。根据居民出行的一般规律分析了一般路径的构成特征,并充分考虑了居民出行策略的个性化。根据＂低碳出行＂路径选择问题的描述,引入＂多元标号＂的概念,提出了基于经典Dijkstra算法改进的分层标号算法。给出了算法的详细求解步骤,而且通过算例对新算法的适应性和有效性进行了验证。     

基于动态交通分配的应急路径规划

为了提高在应急救援与疏散工作中的应急交通效率,针对已有相关算法未考虑交通问题动态性的不足,提出了1个基于动态交通分配的应急路径规划算法。给出了问题的定义,设计了1个基于仿真的动态交通分配模型,给出了基于动态交通分配的算法求解步骤。通过北京市路网数据对算法进行验证,证明了算法的可行性与有效性。     

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。     

车辆路径问题的模拟退火算法

在构造车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)数学模型后,采用路径间调整和路径内优化方法,结合模拟退火算法策略对该问题进行求解。重点阐述了VRP模拟退火算法的设计思路,详细分析和编制了求解程序框图,并实现了计算机求解。仿真测试结果表明:采用模拟退火算法求解VRP效果显著,计算速度较快,与有关算法对比显示了较强的实用性和可操作性,为解决大规模VRP提供了一种有效算法。     

路线外一点对应路线中桩算法研究

求解路线外一点对应的路线中桩和距离是路线和立交设计程序中经常遇到的问题,也是互通式立交端部搜索设计程序的基础。其算法的好坏直接影响到整个程序的运行效率。基于路线中桩坐标计算和点到路线上任一点切线方向的垂足算法,提出了1种适用于各种复杂平面线形,不考虑初始桩号,可以同时搜索多个对应桩号的算法,这一算法具有计算效率高,收敛速度快特点,为互通式立交程序化设计提供了重要依据。      

公路路政管理站点规划和巡视路线优化研究

采用遗传算法建立了公路路政管理站点规划选址优化模型,研究了路网中规划选址优化的多变量算法不易收敛问题,应用受限P 中心问题以减少管理站的备择点数目,从而减少遗传算法中染色体的基因长度,并按不同策略进行初始群体和种群的选择,加快收敛速度,从而提高算法的运算效率。针对高速公路巡视路线优化中最大巡路长度问题,采用贪婪算法和邻域搜索算法的结合求解最佳巡视路线,给出了问题的多目标函数优化模型和算法。     

基于两阶段遗传算法的传感器网络布点

随着传感器网络在世界范围内得到越来越广泛的应用,具有感知、计算和通信能力的传感器节点以及由大量此类节点互联构成的传感器网络需要不断地优化并进行自动设计。文中致力于设计1种新型交通信息监测传感器网络,并采用两阶段启发式算法完成网络的自动布点,分析不同启发式算法运行结果性能指标的差异,从而证明了两阶段启发式算法在交通监测网络中的优越性。     

基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究

无人驾驶决策算法可以分为端到端的决策算法与分层式决策算法，分层式算法由于可解释性强、鲁棒性高而被大多数主机厂采用。规划模块是分层式决策算法中的核心模块，它承接感知与地图模块的信息并输出驾驶轨迹或动作，而人工势场法由于规划效率高、信息提取能力强，被越来越多地应用于无人驾驶决策规划领域。但现阶段的人工势场存在未考虑目的地因素或建立目的地单点引力场导致远距离引力过大、方向错误的问题，无法应对复杂交通环境。针对这些问题，提出一种无人驾驶“行车意图-风险复合场”(Driving Intention & Risk Field, IRF)，根据目的地、车辆、道路边界等要素各自的特点分别建模，并以势场的形式统一在IRF中。创建考虑全局规划的全局引力场，将全局规划路径离散成等距离的路径点，并动态选取感兴趣范围内的路径点进行全局引力场的构建。为了验证模型的性能，搭建IRF-SAC动态规划算法平台，并在CARLA仿真环境分别设置高速公路场景、十字路口场景和环岛场景。研究结果表明:相比于NF-SAC和FSM，IRF-SAC算法在安全性、舒适性、通行效率上均有显著提升；在高速公路场景下，IRF-SAC显示出较强的路径跟踪精度和鲁棒性，最大位移偏差相对于NF-SAC和FSM算法分别下降了44.8%、70.2%；在十字路口场景下，与NF-SAC及FSM算法相比，平均危险系数分别降低12.0%、20.6%，纵向加速度均方根分别降低13.2%、44.9%，行驶时长相较于FSM算法减少了39.2%；在环岛场景下，与NF-SAC及FSM算法相比，平均危险系数分别降低了31.7%、52.9%，纵向加速度均方根分别降低了27.0%、19.0%。     

基于约束的线路设计方案重组算法

为了使设计者从道路线路设计的繁重计算统计工作中摆脱出来,应用组合数学理论分析了可能的重组方案数目,研究了局部方案间的逻辑关系和进行多方案重组的约束条件,提出用图的数据结构表示各局部方案间的关联,对指定的局部方案集合在图中按有向路径搜索原则确定局部方案的先后次序,并且从局部方案中获取数据,自动形成重组方案的算法。结果表明:该方案重组算法是正确的;应用该算法可以提高设计效率和水平。