搜索论研究综述

文章介绍了搜索论在不同时期研究的主要内容,对静态目标和动态目标的搜索问题解决的方法,以及应用最优控制和对策论的思想解决搜索问题的途径,并指出了目前搜索论研究的特点和存在的问题,给出了搜索论中需要深入研究和完善的内容。     

基于排队论的煤炭翻车机卸车系统效率研究

为提升国内港口的服务水平,提高港口卸车系统效率,通过分析影响卸车效率的因素和卸车作业环节的时间组成,建立M／M／S排队模型用以衡量煤炭卸车系统作业效率,并结合实例说明该模型对港口卸车效率的考核及通过能力的提升具有有效性,能为港口卸车作业时间的有效利用提供依据。     

基于排队论的航母舰载机突防概率模型研究

对航母舰载机机群突破敌舰艇编队舰空导弹防御系统建立模型,并引入排队论相关知识.通过定量分析,验证了模型的可行性,得出了航母舰载机机群成功突破防御圈的概率及数学期望.该模型的建立,为航母舰载机反舰作战效能评估提供了一种新的思路,同时可为航母指挥员在舰载机反舰作战时确定参战兵力提供参考依据.     

考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略

为避免车辆在交叉口的急加减速与启停现象,减少车辆燃油消耗和污染物排放,提出了一种考虑二次排队的智能网联车生态驾驶策略。首先构建了考虑驾驶员反应的交叉口处排队车辆的改进IDM跟驰模型,通过信号配时、车辆排队长度等信息估计排队车辆消散时间;其次,依据交叉口处是否出现车辆二次排队,将生态驾驶策略分类为“前方车辆在绿灯时间清空”和“前方车辆二次排队”两种情况,结合智能网联车与交叉口的距离等信息优化车辆行驶轨迹;最后将提出的生态驾驶策略与自由驾驶在不同排队长度场景下进行对比仿真实验。仿真结果表明：相较于自由驾驶,生态驾驶策略能够有效减少车辆的急加减速与停车行为,随着交叉口排队长度的增加,生态驾驶策略的优化效果更加明显;当排队车辆在第一个绿灯时间消散时,采用生态驾驶策略的车辆的总体油耗降低了9.98%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了11.69%、20.14%、1.66%和29.09%;当交叉口处出现车辆二次排队时,采用生态驾驶策略的车辆总体油耗降低了15.0%,CO₂、CO、HC、NOx平均排放量分别降低了15.42%、27.51%、2....     

车辆能源补给诱发交通拥堵的元胞自动机模拟

车辆能源补给需求的产生存在空间和时间上的随机性,可能会在能源供应站点形成聚集,进而影响正常道路交通.为此,本文将能源供应站点抽象为多服务台单排队系统,通过需求车辆行驶特征、能源补给行为特点的分析和元胞矩阵的设计,构建了开放边界条件下的能源供应站点元胞自动机模型.模型实验结果表明:模型能够实现车辆能源补给行为的模拟;需求聚集和补给行为会诱发道路拥堵现象,并会在需求高度聚集时加剧道路拥堵状态;通过模型实验可以明确需求聚集诱发拥堵的边界条件,而不同聚集程度下的边界条件对比结果证明了实施需求车辆引导的必要性.     

有负顾客的M/G/1重试可修排队系统的极限分布

利用马尔可夫骨架过程和Doob骨架过程及其极限理论,主要给出了有负顾客的M/G/1重试可修排队系统队长的极限分布.     

拥挤传播对汽车共享系统运行影响的仿真分析

随着共享汽车渗透率的不断增加，站点、路段层面的车辆溢出和拥挤传播现象日趋严重.为刻画拥挤传播对汽车共享系统运行的影响机理，首先，搭建具有时变性和状态相关性的汽车共享系统排队网络；其次，基于C#语言和O²DES离散事件仿真框架，提出并设计考虑车路交互影响和拥挤传播现象的汽车共享系统仿真模型，分析动态随机环境下站点与路段层面的拥挤传播现象对汽车共享系统运行的影响；最后，以成都市三站点的小规模汽车共享系统为例，在不同转运比例、需求和道路拥堵场景下，将该模型与引入虚拟空间的无穷排队模型进行对比分析.研究结果表明：站点和路段层面的拥挤传播现象会导致系统服务率下降9.3%～16.9%，相比无穷排队模型，考虑拥挤传播现象的排队模型更能反映汽车共享系统的实际运营过程；当路网的道路占用率为70%(路网处于中度拥堵)时，考虑拥挤传播现象的汽车共享系统可实现最大收益；汽车共享系统的引入会为道路资源的动态分配带来新变化，当公共交通转向汽车共享系统的用户占比超过70%时，路网拥堵加剧，不利于汽车共享系统的有效运营和可持续发展.     

基于轨迹数据的过饱和信号路口排队长度分析

针对交通过饱和情况，利用网联车轨迹数据提供的车辆到达和停车位置等信息，提出一种基于交通冲击波的周期初始队列长度和最大排队长度的估计方法。基于网联车车辆轨迹确定车辆到达时刻、排队时刻、启动时刻及驶离时刻4个临界点的时空数据，并根据时空信息建立到达率估计模型，运用冲击波理论对每个周期初始队列长度及最大排队长度进行估计，应用微观交通仿真软件SUMO对模型进行仿真验证。实验结果表明：在网联车渗透率不低于20%的情况下，当v/c=1.0(v为实际交通流量，c为道路通行能力)时，初始队列长度MAE值小于6.5 m,MAPE值小于10%，最大排队长度的MAE值小于16.0 m,MAPE值小于11%，说明基于车辆轨迹的交叉口排队长度估计模型能够较为有效地估计过饱和交叉口的最大排队长度和初始队列长度。