高速公路车牌识别标识系统

根据河北省高速公路机电系统发展规划要求，河北省高速公路多路径识别系统采用车牌识别方式确定车辆实际行驶路径，在省内一片区高速公路网中的必要路段设置车牌识别标识站，在收费站入、出口车道设置车牌识别系统，实现按照车辆实际行驶路径精确拆分通行费。邢衡高速公路属于一片区路段，分别与邢汾高速、京港澳高速、青银高速及大广高速相交，根据河北省统一规划要求，该路段共设置车牌识别标识站两处。本文结合邢衡高速公路机电工程的建设，对高速公路车牌识别标识系统的原理、构成、技术要求等做简单探讨。     

改进的双扫描算法在多路径分配中的应用

本文从减少数据存储、消除环路、提高运算速度方面对双扫描算法进行了改进，并说明了改进的双扫描算法在路网交通分配中的应用。     

影响GPS高程测量的因素及防治措施初探

针对在GPS测量中影响其高程精度的几个因素进行简要分析，并对其防治措施进行初步探讨。     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设,开始出现环路,路网密度不断增大,由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题,是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段,把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图,从而实现多路径的识别。     

对多路径交通分配的节点分配算法的讨论

针对文[1]中的多路径交通分配的节点分配算法存在的问题进行了讨论,提出了合理的修正方法,该方法需要路径的列举.最后给出了修正方法的应用实例并与Dial算法进行了比较.     

Ad Hoc网络基于蚁群的按需路由算法研究

目前已有一些研究将蚁群优化算法应用于Ad Hoc网络,文中在分析已有成果的基础上提出了一种新的按需路由算法,该算法综合了蚁群优化和AODV及DSR协议的思想,在源和目的之间建立起多路径路由,有效地提高了网络传输性能.模拟结果显示,该算法能较好地适应MANET动态变化的拓扑环境,在性能上优于一些相关的算法.     

一种基于移动预测和多路径机制的Ad Hoc网络路由协议

Ad Hoe网络具有网络拓扑结构动态变化的特点，而且网络中的源节点与目的节点间通常存在多条路径．因此Ad Hoe网络中的路由协议必须适应网络的动态性且充分利用有效的多条路径．文中基于动态源路由协议DSR，提出了一种基于移动节点移动预测和多路径路由机制的路由协议PMDSR．该协议可根据移动节点的位置、速度和移动方向等信息，对相邻节点的链路最大生存时间进行预测，并选择相对稳定的多条路径投递分组．仿真结果表明，与经典的DSR协议相比，PMD-SR协议可有效地提高分组平均投递率，降低平均端到端时延．     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

一种基于Hyper-V和WSFC集群的主机多路径网络存储架构方案

本文通过Hyper-V虚拟化、WSFC故障转移集群和主机多路径技术的整合,利用网络存储技术设计了一种网络存储架构解决方案.此方案能在一定程度上节约硬件资源部署成本、减少系统非计划停机时间、提高硬件资源利用率、避免主机单路径造成的硬件故障,同时增强IO数据传输效率,从而提高整个信息系统运行的可靠性、安全性、稳定性及可持续性.     

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。