面向城轨视频监控的边缘计算系统时延与能耗优化算法

视频监控系统是保证城市轨道交通组织和安全的重要手段,随着物联网技术的蓬勃发展,物联网终端上的应用越来越丰富,监控系统所需计算处理的监控数据也越来越多,通常情况下这些监控数据需要发送到中心服务器去处理,导致中心服务器的计算压力越来越大。提出一个系统时延与能耗优化算法,能够动态的选择将监控数据上传到附近边缘服务器或中心服务器,或者直接在本地处理,减少数据处理的时延与能耗。通过实验对比多种调度算法,实验结果表明该算法能够有效的降低系统中数据处理的时延和能耗。     

基于铁路无人机通信云计算卸载优化方案

基于铁路无人机通信云计算卸载方案的主要特点是配置一个移动无人机,并向铁路移动设备提供计算卸载服务。计算卸载包含无人机与移动用户之间的上行传输与下行传输,关于卸载的实施方案有两种,分别是基于正交与非正交频分复用。解决在时延与能耗限制条件下,同时优化无人机飞行路径与上行,下行传输,本地计算数据分配等问题。通过仿真结果证实,相比于未经优化的无人机通信计算卸载飞行方案,完全优化之后,无人机能量损耗有很大降低。     

基于虚拟力的WSN节点优化部署算法

为实现高覆盖率与节能相结合的无线传感器网络WSN部署,提出一种优化的虚拟力节点部署算法WVFA。当在WSN监测区域内部署节点时,将确定节点间的虚拟力阈值作为无缝覆盖的优化目标;而当节点在区域边缘时,以节点在边缘处的冗余覆盖面积最小为设计目标求出节点到边缘处的最短距离。此外,考虑节点平均移动距离与WSN网络能耗、节点移动距离标准差与网内节点间能耗差值的关联性,以节点前一时刻受到的虚拟力作为位置更新权重代入节点位置更新预测方程。仿真结果表明:与VFA、CBS和HLVFA等同类算法相比,提出的优化部署算法能够以较低的节点能耗获得较高的网络覆盖率,实现WSN的节能优化部署。     

高铁车站接运公交时刻表与车辆调度综合优化

优化高铁站接运公交时刻表和车辆调度,可疏散更多高铁客流密集到达期间高铁站的积聚客流,并有效减少因无法及时换乘接运公交而产生的公交流失客流。以流失乘客数最少、使用的公交车辆数最少为目标,并考虑车辆满载率、乘客等待时间、最大可用公交车辆数、最大流失乘客数等约束条件,建立高铁站接运公交时刻表与车辆调度多目标综合优化模型,并设计带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解模型。最后,以某高铁站接运公交线路的时刻表与车辆调度综合优化为例,验证了模型与算法的正确性与有效性。结果表明:所提出的方法可以在较短的时间内获得多个高铁站接运公交时刻表与车辆调度综合优化方案,供决策者选择。     

基于改进LS-SVM算法的列车通信网络时延预测方法

由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周期及负端口数量大小,以获取大量不同特性的时延数据。将数据分组后利用改进的PSO算法优化LS-SVM算法进行预测仿真。仿真结果表明,与传统的LS-SVM算法及Elman神经网络算法的预测方法相比,所提出的方法在列车通信网络的时延预测方面具有更好的快速性和准确性。     

基于车辆动态曲线通过性能的主要悬挂参数优化

分析了悬挂参数的选取对车辆动态曲线通过性能的影响,并利用相关的动力学软件进行了仿真计算分析,得出各悬挂参数对动态曲线通过性能的影响规律.基于第二代非劣排序多目标遗传算法,采用自编的优化软件和动力学分析软件实现联合仿真对车辆悬挂参数进行优化设计.该方法实现了多目标优化,显著提高了设计效率.结果表明,优化后的悬挂参数明显改善了车辆的动态曲线通过性能.     

基于遗传优化算法的城市轨道交通多列车运行节能计算方法

针对地铁列车多列车节能问题,提出一种基于遗传优化算法的多列车运行节能计算方法。分析多列车运行过程中制动能量传递使用过程;建立以能耗最少、旅行时间准点为目标,以全天列车运行对数、高/低峰行车对数为约束的多列车运行节能模型;采用遗传算法获得各站最优的停站时间和发车间隔序列,并计算出全线能耗、列车能耗和线路损耗。同时,以我国某地铁线路4个区间组成的短线进行多列车节能仿真,优化得到各站的停站时间和发车间隔时间。     

基于多目标遗传算法的地铁车辆回库股道安排

科学安排地铁车辆回库股道对提高车辆段生产效率具有重要意义，文章采用多目标遗传算法对回库股道安排进行优化。对车厂线路布置、车辆出入库方式进行分析并对回库股道安排问题进行描述，以任务完成度、接车过程总调车次数、车辆出入库额外耗时为优化目标，以车辆回库时间间隔、车辆段检修能力为约束建立基于多目标遗传算法的回库股道安排模型，以极限情况为例对算法性能进行测试，验证了模型的有效性。     

基于差分进化的高速列车运行操纵的多目标优化研究

在满足行车安全、区间固定限速、图定区间运行时间及车辆动力学性能约束的条件下,以能耗、实际区间运行时间、精确停车及不舒适度为指标建立高速列车运行操纵多目标优化模型。针对传统差分进化算法易陷入局部最优的问题,对其交叉操作过程进行改进,同时引入模拟退火思想提升算法的最优解搜索能力。利用改进后的差分进化算法对高速列车运行操纵多目标优化模型进行求解,给出相应的优化算法。以京沪高速铁路某区间线路数据为基础,通过计算机仿真验证了所提算法的有效性与实用性。     

储能式有轨电车运营过程能量优化方法的研究

针对储能式有轨电车运营过程中的能耗问题,提出基于车辆的牵引计算模型,对车辆节能运行模型及操控策略进行研究。利用最快控制、最经济和综合优化等3种速度控制策略对车辆能耗进行仿真,结果表明降低最高限速可有效地降低车辆的运营能耗。     

城市轨道交通车辆运行节能方法优化

根据牵引计算和节能优化控制策略,对城市轨道交通车辆的运行节能方法进行优化。基于上海地铁2号线的实际运行条件,应用优化算法对列车运行特性曲线和能耗进行计算,然后与实际测试数据进行对比分析。结果表明,列车采用两次制动的混合优化算法比采用一次制动的混合优化算法的节能效率要高。     

一种优化的Canny边缘检测算法

在对Canny边缘检测理论研究基础上,针对Canny边缘检测算法在高斯滤波、梯度计算和高低阈值的确定上的缺陷,提出一种改进的小波变换法,替代高斯滤波,实现对图像的降噪,同时,优化了原有梯度幅值和方向的计算方法,采用改进的迭代算法对高低阈值进行计算。运用MATLAB仿真实验对比优化后的Canny边缘检测算法与传统Canny边缘检测算法。结果表明,优化后的Canny边缘检测算法可使检测结果拥有更多的边缘细节,提高了检测的精度和准确度。     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

基于降低悬挂式单轨车辆侧滚的结构参数优化研究

根据悬挂式单轨车辆的结构特点,通过多体动力学软件ADAMS建立悬挂式单轨车辆动力学模型。以车辆走行轮、导向轮、吊架、空气弹簧、中心销、横向拉杆、横向减振器等结构参数作为设计变量,结合多目标优化软件Mode FRONTIER和单因素敏感性分析方法,探索了影响悬挂式单轨车辆侧滚的因素,并甄别出影响悬挂式单轨车辆侧滚的主要因素;针对影响车辆侧滚的主要因素,确立将车辆具有良好的曲线通过性和运行稳定性作为约束条件,建立了以车辆侧滚为目标的优化数学模型,采用第二代非劣排序遗传算法为优化方法,进行了以车辆侧滚最优为目的的优化研究。优化结果表明:在满足给定的约束条件下,当单轨车辆各参数达到最优解时,车辆侧滚角减小了6.3%～11.4%。     

基于 Dueling DQN 算法的列车运行图节能优化研究

通过优化地铁时刻表可有效降低地铁牵引能耗。为解决客流波动和车辆延误对实际节能率影响的问题,提出列车牵引和供电系统实时潮流计算分析模型和基于 Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)深度强化学习算法相结合的运行图节能优化方法,建立基于区间动态客流概率统计的时刻表迭代优化模型,降低动态客流变化对节能率的影响。对预测 Q 网络和目标 Q 网络分别选取自适应时刻估计和均方根反向传播方法,提高模型收敛快速性,同时以时刻表优化前、后总运行时间不变、乘客换乘时间和等待时间最小为优化目标,实现节能时刻表无感切换。以苏州轨道交通 4 号线为例验证方法的有效性,节能对比试验结果表明：在到达换乘站时刻偏差不超过 2 s和列车全周转运行时间不变的前提下,列车牵引节能率达 5.27%,车公里能耗下降 4.99%。     

基于改进遗传算法的高速列车节能优化研究

为有效降低列车运行能耗,针对高速列车行进过程中的能耗优化问题,讨论了列车运行阻力的计算及列车停车点的设置,以此建立以列车能耗最小为优化目标的列车运行优化模型,提出3代逼近搜索的引导机制,改进了传统遗传算法中的算子,同时引入逆转算子提高算法求解能力.以CRH380B型高速列车和合福高铁(合肥—福州)数据为基础进行仿真,列...     

基于大小交路的西安地铁3号线行车组织优化

在大小交路一定的情况下,对西安地铁3号线行车组织进行了优化。以最小化乘客等待时间、最大化车辆平均满载率及最小化车辆运行总距离为目标,以发车频率及列车编组为决策变量,构建大小交路列车开行方案多目标优化模型。选用Matlab软件中fminimax函数求解该多目标非线性约束优化问题。优化后,早高峰小时内,乘客的总等待时间基本保持不变,车辆的平均满载率增加17%,列车运行总距离减少1 305 km,节约牵引能耗约3 027 kWh。     

考虑再生制动能利用的城市轨道交通列车节能运行优化方法研究

对列车运行过程的优化是实现城市轨道系统交通节能的重要途径之一。列车节能运行优化主要包括两个层面的问题:一是单列车站间运行策略优化;二是多列车运行协调的时刻表优化。从上述角度出发,分别建立以能耗最低为目标的单列车站间运行优化模型和以再生制动能利用最大为目标的多列车运行时刻表优化模型,设计相应算法进行求解,并提出将二者结合协同优化的方法。采用北京地铁某线路数据,验证所建模型适用性和优化效果,提出针对全线能耗最小的全局优化方案。     

面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。     

基于iSIGHT的铁道车辆横向稳定性优化设计

提出了一种铁道车辆横向稳定性的优化集成设计方法,其基本原理是采用多体系统动力学分析软件SIMPACK建立铁道车辆动力学模型,采用优化软件iSIGHT,实现与SIMPACK的数据传递与过程集成,运用多岛遗传算法和序列二次规划算法相结合的优化策略,对铁道车辆悬挂参数进行优化设计,提高铁道车辆的临界失稳速度,改善其横向稳定性。实际分析计算表明,该设计方法可显著提高设计效率。