对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法和Apriori-1算法进行深入研究，提出了Apriori-2算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

基于随机相关机会规划的公交调度模型研究

在公交车辆调度问题中，考虑到公交调度中的不确定因素，引入相关机会规划模型厦其相关概念．给出基于随机模拟的遗传算法步骤，能使得调度决策更能尽可能地执行，同时更加接近实际调度情况。     

集装箱码头前沿布局的仿真优化

应用仿真优化方法研究了某集装箱码头前沿布局中泊位数，岸边集装箱装卸桥（岸桥）陆侧轨外侧作业通道数，岸桥及集装箱拖挂车（集卡）配备数量等因素对作业过程及码头通过能力的影响．开发了可生成不同集装箱码头前沿布局方案的参数化仿真模型，建立了仿真结果数据库和多目标多层次的方案综合评价指标体系．把遗传算法与系统仿真相结合，以评价指标体系评价得分作为优化目标，求得了最优方案，供决策者参考．     

社区儿童接送服务车辆的线路优化

以社区儿童接送服务车辆的路线优化问题为研究对象,建立了多目标非线性整数规划模型,其中目标函数包括车辆数最少、车辆行驶的时间最短、所有乘客总旅行时间最短、各辆车的负荷均衡、各辆车的运行时间均衡5个目标.这5个目标分为4个优先级.提出了解决这类问题的新的启发式优化算法.该算法从构造最小生成树开始,找出基本线路;然后通过选择可调单元调整线路得到优化的线路.提出了线路确定后,乘客要求调整线路时应遵循的原则.     

Combining Single（Mixed） Metric Approach and Genetic Algorithm for QoS Routing Problem

A hybrid algorithm for the delay constrained least cost path problem is proposed through combination of single(mixed)metric approach and genetic algorithm．Compared with the known genetic algorithm for the same problem，the new algorithm adopts integral coding scheme and new genetic operator，which reduces the search space and improves the efficiency of genetic operation．Meanwhile，the single(mixed)approach accelerates the convergence speed．Simulation results indicate that the proposed algorithm can find near-optimal even optimal solutions within moderate numbers of generations．     

基于道路基础设施的车道追踪控制器算法

基于道路基础设施而实现的车道追踪控制技术是当今智能公路领域的核心研究内容之一。2001年6月研制的车道追踪控制器在交通部公路公路交通综合试验场900m的智能公路测试跑道上实现了车道自动追踪的控制任务，并且控制结果达到并超过ISO／TC204WG14标准化草案NP17361LDWS对车道偏离预警系统的要求。分析了该控制器的结构，推导了该控制器的解析表达式，给出了该控制器的参数，并对实验结果进行了分析。     

船舶航速智能控制系统仿真

利用MATLAB建立了船舶推进系统的数学模型,采用传统的PID算法,并利用遗传算法整定PID参数,对某船航速控制系统进行了仿真分析.为反映真实情况,文章分别仿真了船舶在无干扰、5%、10%及20%干扰情况下航速及螺旋桨转速等参数的变化,仿真结果显示遗传算法整定PID参数用在船舶航速控制系统上是可行的.     

船舶轮机系统图形化建模的研究

随着仿真系统的日益复杂,作为一种提高开发效率有效途径,图形化建模技术成为仿真领域研究的焦点.本文阐明图形化建模的基本原理,提出图形化建模软件的体系结构,建立图元库,讲述拓扑分析算法,描述支撑运行环境,并根据以上理论和技术开发出一套图形化建模软件.     

一种高效的圆形窗口线段裁剪算法

在圆形窗口线段裁剪过程中,当两端点都在窗口之外时情况较为复杂.从较远端点向圆形窗口引切线,通过判断点相对于两切线以及垂直于切线的两圆半径所在直线的位置关系,确定被裁剪线段是否与圆形窗口相交,只对有交点的情况才进行求交运算.实验结果表明,本算法明显提高裁剪效率.     

采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。