A*算法在基于电子地图的动态路径诱导中的应用

动态网络中两节点间最短路径问题是目前尚未解决的一个难题．文中提出利用A＊算法来求解电子地图中的这一问题，并利用电子地图中的地理信息来得到网络中两节点间最短距离的下界，运用这些下界来设计有效的A＊算法．以广州市电子地图为基础，随机产生了一个满足先进先出原则的动态网络，利用这个网络对提出的算法进行了试验及性能分析．试验结果证明了该方法的有效性．     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条，而且在带限制条件的路径选择等应用上，常常需要找出多条最优或近优的路径．一些经典的单源最短路径算法，如Dijkstra算法，能找出一条从起始点到目的点的最短路径，但并不能求解两点之间的所有最短路径．本文给出了最短路径子图的概念，用于存储图中两节点之间所有最短路径信息，能够节约存储空间．并给出了最短路径子图构造算法SPSG，其时间复杂度为O(n e)，比同类算法时间复杂度更低．随机网络模型的仿真结果表明：SPSG算法效率更高，     

基于交通限制的路网最优路径算法

为了解决车辆诱导系统中复杂道路结构表达及因为城市道路交通信号管理而产生的最优路径选择求解的复杂性,依据图论中最短路径算法的基本原理,提出了含有禁行路线路网的最优路径求解算法。以行程时间最少为目标,按照网络转化法把含有禁行路线的路网转化为不含有禁行路线的路网,采用邻接节点矩阵和邻接节点权矩阵实现了道路节点关系的表达,改善了传统的Dijkstra算法,将全局节点路径的求解转化为与求解节点紧密联系的局部区域求解,将所研究的网络转化方法和改进的路径寻优算法应用于车辆诱导系统。结果表明应用该算法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径,减少了问题求解的路网节点数,提高了计算效率。     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

基于遗传算法的军事运输路径优化

在建立军事运输路径优化模型的基础上，设计了求解最小广义权路径的遗传算法；针对军事运输中的必经点和节点保序问题，构造了特殊的染色体编码规则和交叉、变异的处理方法；提出通过对初始种群染色体的预处理来提高算法的性能．最后，进行了算法的比较实验和结果分析，以验证算法的可行性和有效性．     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

最小费用最大流算法在路径规划中的应用

针对一类动态路径规划问题，先利用最短路算法将其简化，把动态的路径规划问题转化为静态的路径规划问题，然后建立非线性规划模型，再利用最小费用最大流算法进行求解，得到了比较精确的结果，找到了一种解决传统算法一般难以求解复杂动态规划问题的方法。     

网络最短路径定界搜索算法

用Dijkstra算法求解大规模网络两顶点间最短路径时，需计算大量与最短路径无关的顶点，效率较低，双向定界搜索算法是首先对网络进行双向搜索，得到一条经任意点的最短路径，一般情况下，这条路径已非常接近、甚至等于最短路径。然后，以此路径的标号(即路径长)作为搜索计算的界，进行双向标号计算，对超过界的顶点不再计算，以提高计算效率．算法分析表明，用该算法可使计算效率提高约一倍。     

基于模拟退火算法的物流配送路径优化问题分析

模拟退火算法是解决NP完全组合优化问题的有效近似算法,将该算法应用于路径优化问题中,利用该算法对类似货郎担问题的路径问题进行求解。针对城市道路行走不同的目标条件（路径最短、时问最短）进行优化,选择最佳行走路径,并用该算法优化得到的计算结果,结果表明该算法在解类似货郎担交通路径方面问题时具有较高的精确性。因而,该算法在解决城市道路交通问题方面具有一定的实用价值。     

考虑碳排放的两阶段选址-路径问题及其算法

为减少物流车辆的碳排放，基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法，建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题（2E-LRP）模型，并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法（TSHA）.算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车辆路径的两阶段设施选址问题，调用Cplex直接求解得到配送中心选址和客户分配方案；在此基础上，算法第二阶段中，物流园区到被选用的配送中心以及配送中心到所分配客户的车辆路径问题被进一步转化成若干个独立的VRP (vehicle routing problem)问题，再运用改进的蚁群算法进行求解；最后，对Prodhon标准算例集中全部6个最大规模的算例进行测试.研究结果表明：与TSHA具有相同算法思想的TSHA-Ⅱ算法能够在求解质量下降2.3%的情况下将计算时长大大缩短至25 s左右；TSHA算法在求解考虑碳排放的2E-LRP算例时表现非常稳定，可以作为一种求解考虑碳排放2E-LRP的有效算法.     

最短路拍卖算法在交通流分配中的应用

拍卖算法是由Bertsekas教授提出的一种求解有向网络图最短路径的新算法,并已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法.本文首先介绍了拍卖算法,分析了其特点,并将其与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比.深入分析了交通路网的特点和交通分配中最短路求解的特性.研究结果表明,最短路拍卖算法特别适合于并行计算和大规模稀疏网络的求解,符合现实路网的特点和交通分配的要求.最短路拍卖算法应用于交通分配能避免大量不必要的计算,大大节省计算时间,在交通领域具有广阔的应用前景.     

基于粒子群的蚁群算法参数最优组合研究

针对蚁群算法参数的不同取值对算法性能的影响,试图确定算法参数的最优组合,使算法性能最佳。在算法基本原理的基础上,分析各参数对算法性能的影响。提出确定蚁群算法参数最优组合的"两步走"策略,即先确定各参数的较优取值范围,再引入适应度函数并结合粒子群算法得到各参数的最优组合。仿真结果表明,提出的"两步走"策略能取得较好的效果,有利于蚁群算法的推广和应用。     

Application of Auction Algorithm for Shortest Paths to Traffic Assignment

Auction algorithm is a new and simple algorithm for finding shortest paths in a directed graph proposed by Prof. Bertsekas, whose application has been extended to solve a variety of linear network flow problems. In this paper, auction algorithm for shortest paths is introduced and its characteristics are analyzed. The paper compares the auction algorithm with other algorithms widely used such as label-setting algorithm and label-correcting algorithm. The auction algorithm is particularly applicable to parallel computation and to the solution of a large-scale sparse network, which precisely meets the requirements of the traffic assignment. The algorithm is easy to program. Through a variety of measures the basic algorithm can be improved and speeded up and the computation speed can be increased by several times. The auction algorithm can be adopted in various traffic assignment methods. It can be used efficiently in the case of multiple origins and a single destination, and a single origin and multiple destinations. Different origin sets and destination sets are determined in accordance with the requirement of the traffic assignment. It is not required any more to find the shortest paths connecting any node pairs, so a lot of computation can be avoided and the computing time can be reduced by the use of the auction algorithm in the traffic assignment. Auction algorithms can thus be broadly applied in the transportation fields.     

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拍卖算法是由Bertsekas教授提出的一种求解有向网络图最短路径的新算法，已经发展成为求解线性网络流问题的综合算法。应用分析对比法进行研究．介绍了拍卖算法，分析了其特点，与常用的标号设定算法和标号修正算法进行了对比。最短路拍卖算法特别适合于并行计算和大规模稀疏网络的求解，符合现实路网的特点和交通分配的要求，并且便于程序化．通过各种途径对基本算法进行改进、加速，可使计算速度提高数倍。拍卖算法可以快速求出多个起点和一个终点以及一个起点和多个终点的情况，适应不同分配算法的需求。在交通分配中，只要根据需求选择不同的起点集和终点集即可，不必求得所有节点对之间的最短路，避免大量不必要的计算，大大节省计算时间，在交通领域具有广阔的应用前景。     

基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法

提出了一种利用多SVM分类器对高速公路中的复杂交通信息进行有效融合的异常事件检测方法.首先,将初始训练集划分为互不重叠的子集,为每个子集训练分类器.给定一个输入向量,利用分类器求得其所属的类别标签,并计算出该向量对特定簇的隶属度.其次,利用概率方法将多SVM分类器分类结果进行融合,得到最终分类结果.接下来,将“车流量”、“行车速度”、“道路占用率”、“相邻监测站的车流量差值”、“速度差值”以及“道路占用率差值”等交通参数表示为特征向量,分别输入到经过训练的SVM分类器,并将多SVM分类器融合后的分类结果作为判别异常事件的依据.最后,从5个具有代表性的高速公路路段采集到的交通数据构造实验数据集.实验结果表明,对比单一SVM和LS-SVM,文章提出的基于多SVM分类器融合的高速公路异常事件检测方法可以有效提高高速公路异常事件检测的准确性和可靠性,弥补了仅使用单一交通参数进行异常事件检测的不足.     

中介机构声誉与IPO公司“业绩变脸”

着眼于中介机构声誉这一视角,运用2010-2012年在沪深A股上市的非金融企业样本,分析IPO公司上市后业绩下滑现象。研究结果表明,在我国证券市场,IPO公司上市当年存在明显的"业绩变脸"现象;整体而言,承销商声誉机制效应并不显著。承销收入占主营业务收入比重较高的承销商,其承销的公司"业绩变脸"的可能性更大;选择大型会计师事务所与支付较高会计师事务所报酬的IPO公司,"业绩变脸"的可能性更大。     

基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式

对大规模矩形件排样问题提出一种精确、可生成一种新的满足剪冲下料工艺需求的排样方式：基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式．采用动态规划算法生成最优单毛坯条带,通过一维背包算法确定条带在级中的排样方式和级在段中的最优排样方式,选择最优的两个段组成排样方式．对传统文献中的43道大规模基准测题进行计算,有38道测题达到最优,剩余5道测题的优化结果与最优化结果的比率达到99．9％,每题的平均计算时间仅用2．17s．结果表明,本文算法优于经典两段和著名的T型排样算法,在解决大规模矩形件排样具有高效性．     

ATIS影响下的随机用户均衡模型的研究

在考虑交通信息对出行者路径选择行为影响的基础上,将出行者划分为配有＂先进的出行者信息系统（Advanced traveler information system,ATIS）接受装置＂和＂无ATIS接受装置＂两类。假定在路网随机变化的情况下,两类出行者均以成本最小为路径选择准则,建立了在ATIS影响下的基于出行成本的随机用户均衡模型,并利用相继平均算法（Method of successive averages,MSA）和蒙特卡罗（Monte-Carlo）法设计了模型的求解算法。最后,通过一个算例验证了算法的有效性,表明该模型能反映出行者在交通信息影响下,做出的路径选择行为能带来一定的收益。     

基于遗传算法的重载列车重量和开行密度的组配分析

在当今＂北煤南运,西煤东调＂的基本格局下,重载运输是我国铁路发展的一个方向,在介绍重载列车重量和开行密度组配存在问题的基础上分析重载运输的影响因素,运用遗传算法并结合实例进行其重量和开行密度组配问题研究。     

明福建遗民林上珍、何倩甫之海外播迁

《华夷变态》卷3收有《大明论》和《清朝有国论》两篇论策，作者分别为以明朝遗民自居的何倩甫和林上珍。但二文皆不署日期，何、林二人亦未见诸中国史籍记载。本文在日本学者研究的基础上，结合《华夷变态》所收风说书及相关史料记载，确定二人皆为福建人，托庇于台湾郑氏政权。二人在明清鼎革的大变局中中断儒业，随郑氏官商贩海为生，于康熙十四年（1675）东渡日本，很可能是追随东宁船头蔡胜官等人，前来参与有关郑氏后裔长崎存银之争讼。其羁留长崎期间与日本儒者大高坂芝山颇多交游酬酢。二人对于清朝政权心怀怨望，对于明朝的兴复则充满期许。出自二人手笔的《大明论》和《清朝有国论》逃脱了清初的严密文网，流播海外，对于观察明清鼎革期间普通明朝遗民的华夷观念以及正统意识，有极其珍贵的文献及历史价值。