跟驰状态下最小行车安全距离模型的仿真研究

通过对汽车制动过程的分析,根据前车不同的行驶状态,分别建立了基于前车静止、减速、匀速和加速四种状态下的最小行车安全距离模型。利用MATLAB仿真软件对所建模型进行仿真,并与传统的安全距离模型进行比较分析。通过比较可以发现改进后的安全距离模型的安全距离小于传统的安全距离,可以有效改善传统安全距离模型存在的各种问题。     

改进MOG-LRMF 的铁轨动态异物检测

针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题,提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法. 引入仿射变换,对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理;分析MOG-LRMF模型特点,利用MOG模型对视频帧中的背景进行建模,用前一帧背景中学习到的知识对当前帧背景进行预测,优化MOG-LRMF参数求解模型;利用EM算法对改进MOG-LRMF模型进行参数求解,实现背景在线实时更新. 实验结果表明,改进的MOG-LRMF算法在光照充足、光线较弱、相机存在抖动、背景复杂及存在多个目标情形下都能提高目标检测精度,具有较好的抗干扰性、鲁棒性和快速性.     

基于变精度Rough集的对象甄选优化模型

定义了对象甄选信息系统,并根据属性值序列间的距离,给出了对象的相似关系,并利用Rough集理论讨论了对象的分类问题,最后给出了甄选的优化模型.     

求解不确定车辆数车辆调度问题的混合算法

针对不确定车辆数的车辆调度问题,建立了使用配送车辆数最少和总行驶距离最短的双目标数学规划模型.在分层序列法思想的框架内,提出一种分两阶段求解的混合算法.基于改进的粒子群算法进行车辆的分配,获得完成任务集所使用的最少车辆数,把粒子群的优化方案转化为禁忌算法的初始解进行路径的优化,以使车队完成给定的配送任务集所花费的成本最少.通过实例求解结果对算法进行了总结分析.     

高层办公楼电梯问题

对高层办公楼电梯问题进行了详细分析，并建立了相应的模型。对该模型针对电梯分组的不同情况，采用计算机逐步搜索迭代法进行求解。并给出有关数据后得到最优解，还提出了模型的改进方向。     

控制动作响应延迟下的汽车追尾风险评估

以驾驶人认知响应不及时引发的追尾事故为研究对象,研究驾驶人车辆控制动作响应延迟对追尾事故的影响.定义了汽车驾驶人不响应概率函数,利用反应时间序列进行了求解,绘制了响应时间曲线.采用ANFIS理论,以前后车速差、后车车速、车间距及驾驶人不响应概率为输入,以汽车追尾概率为输出,建立追尾风险评估模型来预测汽车追尾可能性大小.实例分析表明,利用该模型预测汽车追尾风险大小是可行的.     

一种改进投影算法求解排放约束下多用户交通分配均衡模型

给出一种考虑排放约束条件下的交通分配均衡模型,在所定义的广义出行费用中明确考虑捧放因素.通过将变分不等式同题转换成等价的最优化问题.引入改进投影算法求解该模型.在所给出的数值算例中考虑两类对排放不同偏好的用户,采用均衡算法求解二次规划子问题,所得的弧及路径最优解收敛.且均满足Wardrop平衡条件.     

求解TSP问题的Flexsim仿真方法研究

TSP问题是一类典型的组合优化问题,一般智能优化算法存在求解难度大、陷入局部解的问题。针对这些问题,提出了用Flexsim仿真软件求解此问题的方法,以旅行路线总距离最短为优化目标,建立了Flexsim仿真模型,并进行仿真运算,确定了最优旅行方案。通过对仿真结果进行分析,证明了此方法的有效性,较好地解决了旅行路径规划问题。     

城市群环路的双目标规划模型

为了确定城市群环路的合理半径及其环带服务宽度,提出了以走行距离和路径总阻抗为目标函数的双目标规划模型.其中,走行距离函数考虑OD点3种相对位置情况,利用d ijkstra算法求解;路径总阻抗函数采用预算约束的离散交通网络设计的双层规划数学模型,用分枝定界算法求解.研究表明,城市群环路所服务的对象,主要是夹角小于90°的OD对.以成都市都市圈路网为实例验证了模型的可行性.     

基于NSGA-Ⅲ的多目标柔性车间调度

针对柔性作业车间调度问题,以加工时间、成本、质量和能耗为优化目标建立问题排序模型,并利用改进NSGA-Ⅲ进行求解。采用两段式编码对工序和机器进行小数编码,运用自适应交叉变异策略进行染色体进化,提出基于目标空间参考点的选择策略进行个体选择。结果表明改进后的NSGA-Ⅲ算法具有良好的求解质量。     

有行驶里程限制的满载车辆调度问题

应用网络模型,对有行驶里程限制的多车场满载车辆的调度问题进行了探讨.将行驶里程限制约束转化为目标约束,建立了该约束条件下的路径选择模型;设计了基于自然数编码求解该问题的遗传算法,并用实例进行了验证.结果表明,该方法能有效地解决有行驶里程限制的满载车辆调度问题.     

带回送和时间窗的车辆路径问题的模型及算法

在分析具有回送运输和时间窗的车辆路径问题特点的基础上，建立了该问题的优化数学模型，并通过设置与发货点距离为零的虚拟集货点使问题简化．在此基础上，构造了求解问题的改进遗传算法．在算法中，结合问题的特点设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，并采用基于Metropolis判别准则的复制算子，确保个体多样性和避免算法过早收敛．算例表明算法有效可行．     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

寻找车辆最优路径的混合算法

从可见度、信息浓度更新、参数对蚁群算法加以改进,可见度计算利用节约值及距离,使用较优的数个解完成信息浓度的更新,根据迭代次数的改变灵活设置的影响系数,然后引入交换法完成局部搜索,得到混合算法。用此法对物流配送车辆路径问题进行求解,寻找最优路径。该方法得到车辆数为5veh,配送路径总长为855．68km,优于遗传算法的求解结果,表明该方法可行。     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题,采用栅格法进行环境建模,综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素,以航程、高度变化和危险度最小为目标函数,构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离,采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数;为提高搜索效率,引入双向搜索策略;为保证平稳飞行,采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化,具有有效性;算法与传统A*算法相比,规划时间少,规划路径航程短,高度变化少,飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5,2种距离权重系数分别为0.15和0.85时,规划路径最优.     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

物流网络建模及遗传算法研究

探讨了第三方物流服务商综合前向及逆向物流活动降低物流总成本的问题,建立了物流服务一体化网络系统模型。模型允许两点实际距离非直线距离,并假定市场需求及产品返回数量随机分布。由于该问题为NP-hard,设计了遗传算法并讨论了算法收敛性,最后给出了一个数值算例。     

考虑时变特性的海上溢油事故应急物资调度

针对海上溢油事故应急物资调度问题,本文考虑事故需求点受海上风浪影响而发生漂移的特点,分析需求点漂移对救援路径规划和环境损失的影响,构建以运输成本和环境损失最小为优化目标的数学模型,提出一种改进的遗传模拟退火混合算法。以蓬莱石油泄露事故的实际数据为背景,对模型进行实例验证和算例分析。结果显示：与不考虑需求点漂移获得的救援方案相比,本文方法在总航行距离上减少了9.11%、环境污染降低了41.17%,说明海上溢油应急救援调度问题中考虑需求点漂移的重要性;针对不同规模、不同需求点分布的算例,本文方法在算法优越性和求解稳定性上均体现出较为明显的优势,表明本文方法可以获得较优的调度方案,实现更准确高效的应急救援;通过灵敏度分析获知,提升船舶容量可以明显降低应急救援运输成本,且提升船舶航行速度可以更好地降低环境污染。     

改进重心法在单个停车场选址中的应用

采用了一种常见的重心法模型,加以改进并且尝试用这种较为简单的连续型模型来解决单个停车场的选址问题。首先分析了重心法模型,讨论了其应用于停车场规划的可行性和优点,然后在考虑距离和费用因素的情况下,将改进后的重心法模型应用于单个停车场的选址规划中进行分析计算,并且给出算例进行了验证,最后提出了模型应用于多个停车场选址问题时的改进思路。     

基于离散水平集方法的Chan-Vese模型

采用离散形式的水平集函数代替传统的符号距离函数,提出基于离散水平集方法的Chan-Vese模型。采用变分方法得到水平集函数演化的梯度降方程,对得到的演化方程进行半隐式离散求解和数值算例验证,并与传统的符号距离函数方法进行对比,以验证离散水平集方法在图像分割中的优势。实验结果表明,基于离散水平集方法的Chan-Vese模型分割速度和精度比用符号距离函数实现的Chan-Vese模型有明显提高。