基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法及其在高速公路收费员排班优化中的应用

提出了一种基于遗传规划的整数线性规划问题求解算法。该算法是对遗传算法求解非线性规划问题的改进。对高速公路收费员排班模型的求解结果说明,应用遗传规划方法来求解整数线性规划问题是可行的,而且要优于遗传算法的求解结果。     

市域公路网布局优化模型研究

针对市域公路网布局的特点和要求,对传统的市域公路网布局单目标优化模型进行了扩展,通过将连续变量离散化和引入双层规划方法,建立了市域公路网布局优化双层规划模型,并将模拟退火算法应用于模型的求解,采用Visual Basic6.0语言开发了相应的算法程序,该算法尤其适合求解大规模路网优化问题。应用示例表明了所建模型及算法的可行性。     

弹性需求条件下城市交通网络设计问题的求解

目前对于城市交通连续平衡网络设计问题的很多研究都是基于固定需求这一条件,在一定程度上不太接近于实际交通网络,有必要对弹性需求条件下的网络设计问题进行研究。文中介绍了弹性需求条件下城市交通网络双层规划模型,采用F-W算法求解下层规划问题、遗传算法和共轭梯度法相结合的方法求解上层模型,在求解过程中对传统的计算方法稍作改变,并通过算例对该算法进行了验证。     

面向量产的高速公路智能换道系统决策规划方法研究

高速公路智能换道是高级辅助驾驶系统（ADAS）的重要功能,现阶段算法难以在低算力硬件资源条件下兼顾换道安全性和平顺性。为解决此问题,本文提出一种高速公路智能换道系统决策规划方法。通过分级危险区域,检测碰撞风险做出换道决策,进而实施横纵向解耦规划。在横向规划中,设计两阶段五次多项式换道轨迹规划,提升换道途中安全性和平顺性。在纵向规划中,巡航工况采用类PID算法,可提升规划实时性,而跟车工况采用基于同步预测时域的模型预测控制（MPC）算法,通过关联横纵向规划时间可提升换道平顺性,并设计代价函数降低求解复杂度可满足低资源占用要求。通过实车对比试验,验证了该方法在高速公路换道多场景中具有较高的安全性、平顺性和体验感。此外,算法占用的静态区存储和栈区峰值存储测试对比结果表明了该方法具有较低的硬件资源占用率,可满足低算力控制器对资源占用的要求。     

具有同时配送和回收需求的车辆路径问题的混合遗传算法

介绍了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),并对其进行了描述,建立了该问题的数学规划模型。结合2-opt法和等级替换策略等设计了求解VRPSDP的一种混合遗传算法,给出了该算法初始种群的两种生成规则———随机生成和构造初始种群,设计了相应的交叉和变异算子,并详细阐述了违反约束条件的处理方法。通过随机模拟试验以及与其他方法的对比分析表明:该算法可有效缩短车辆行驶距离,而构造初始种群则在一定条件下可显著提高混合遗传算法的收敛速度并改善其运行结果。     

基于节点重要度的城市群城际道路公交线路规划

为解决城市群公交一体化推进中道路客运公交化和公交线路优化规划问题,通过构建城市群区域路网节点重要度评价模型对路网节点进行评价确定公交线路必经节点,以最优路径为目标,建立城市群各路段权重计算模型,通过蚁群算法求解,确定道路公交线路布局;以湖南长株潭城市群进行实例论证,求解结果表明该规划方法具有一定的可行性和实用性。     

组合式Wardrop条件下的交通网络流平衡

考虑了ＷａｒｄｒｏｐＵＥ条件与系统最优（ＳＯ）原则共存时的交通网络配流问题，给出了组合式Ｗａｒｄｒｏｐ条件等价的网络配流平衡规划模型及其求解算法，并指出了该思想与方法在智能交通系统（ＩＴＳ）中的应用。     

考虑转向延误的交通网络存储结构

城市路网中由于交叉口转向延误不可忽略,因此需要能够考虑转向延误的最短路径求解算法。传统的存储结构没有考虑转向延误,不再适应考虑延误后的新算法。在对比分析传统存储结构的基础上,通过引入新指针,对传统邻接链表结构进行了改进,使其能够高效率地实现节点延误的存储,并且给出了该结构的C 类模板实现方法。这些为交通管理规划实施事先评价和实现交通流诱导提供支持。     

随机旅行时间的区域公交车调度模型及算法

研究一类随机旅行时间的区域公交车辆调度问题,将该问题看作为“部分班次被一辆车完成”的集合划分问题,考虑不同车场容量和补充燃料等约束因素,建立以营运费用最小为目标的机会约束规划数学模型.将该模型转化为一类确定性数学模型,设计求解该问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等....     

UE交通分配求解的C语言实现

在交通分配过程中，模型的直接求解往往比较困难。章主要针对UE交通分配问题，介绍了连续平均法(method of successive averages，MSA)，并利用图论方法和规划方法给出了利用连续平均法求解的C语言程序实现过程。章最后通过一个算例证明该算法是切实可行的。     

随机路网的最短路径问题研究

主要研究随机路网中的最短路径问题,首先给出随机路网的定义,建立了随机路网的模型,假定路段的费用是满足正态分布的随机变量,并给出从历史数据中得到此变量的均值和方差的统计学方法;然后得出路径出行费用的均值及方差的递推公式,将费用的方差当作一个限制条件,从而在Dijkstra算法的基础上,提出了带单一限制条件的最短路径算法,同时给出了算法的具体流程;最后用一个简单例子演示了算法的具体步骤,并在南京路网中验证了此算法的实用性。     

随机交通网络中依赖信息的路径优化问题研究

针对交通网络中路径通行时间具有与时间相关的随机分布特性，将研究在此类交通网络上依赖信息的路径选择问题。在路径选择过程中引入交通信息，在随机交通网络上最优路径选择原则为下一节点的选择将依赖于已实现的路段时间及当前节点的出发时间，通过期望最小值方法，按照路径通行时间期望值最小原则，建立一种通过所获得交通信息来进行路径选择的优化模型，给出了模型的求解算法。并在简单交通网络上对模型进行实现。     

出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度

针对港口竞争环境下产生的出口箱随机入港分散堆放策略,综合考虑出口箱堆场堆存位置分布以及泊位分配与集卡路径之间的相互影响,提出了出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度问题,并以船舶停靠泊位为决策变量,以所有集卡行驶总路径最短为目标函数,建立了泊位调度优化模型。采用基于遗传算法的启发式算法,对遗传算子进行了改进设计。最后,应用算例对模型和算法进行仿真实验,并将优化后结果与传统的先到先服务泊位调度模式进行比较分析。结果表明:以集卡行驶总路径为考量的泊位调度优化可使集卡行驶总路径缩短11.51%,可明显降低港口的运营成本,同时获得合理的泊位分配计划,模型和算法可行有效。      

非线性汽车行驶平顺性模型的神经网络优化

本文运用离散生成随机路面输入的方法，在时城上对11自由度非线性整车行驶平顺性模型进行了分析研究，并在此 以径向基函数神经网络对悬架参数进行了优化计算。模型及算法合理准确，为汽车行驶平顺性的进一步研究提供了有价值的参考方法。     

车身曲面逆向设计投影法参数化方法的应用

针对在汽车车身曲面逆向设计中很难由散落数据点云构造出合适光顺曲面的问题，提出了一种以Hoschek方法确定散乱数据点云的边界线、以基面投影法确定其他散乱数据点云参数值的逆向算法：给出了一种重构曲面的拟合方法，结合车身部件上散乱数据点云的特点，建立了该算法的数学模型，并通过VC＋＋6．0进行了编程实现。与通过UG得到的插值曲面比较可以看出，该拟合方法能够更好地对原曲面进行再现。     

Improving the robustness of an MPC-based obstacle avoidance algorithm to parametric uncertainty using worst-case scenarios

Previous work by the authors focused on obstacle avoidance in large, high-speed autonomous ground vehicles within unknown and unstructured environments. This work resulted in a nonlinear model predictive control based algorithm that simultaneously optimises both the speed and steering commands. The algorithm can exploit the dynamic limits of the vehicle to navigate it to a target position as quickly as possible without compromising safety. In the algorithm, a model of the vehicle is used explicitly to predict and optimise future actions, but in practice the model parameter values are not known exactly. Thus, in this paper, the robustness of the algorithm to parametric uncertainty is evaluated. It is first demonstrated that using nominal parameter values in the algorithm leads to safety issues in 24% of the evaluated scenarios with the considered parametric uncertainty distributions. To improve the algorithm's robustness, a novel double-worst-case formulation is developed that simultaneously accounts for the robust satisfaction of the two safety requirements of high-speed obstacle avoidance: collision-free and no-wheel-lift-off. Results from simulations with stratified random scenarios and worst-case scenarios show that the double-worst-case formulation renders the algorithm robust to all uncertainty realisations tested. The trade-off between robustness and the task completion performance is also quantified.     

城市交通区域智能协调控制研究

针对我国城市混合交通状态复杂多变，随机性大，具有分布式交通区域控制等特点，利用多智能体技术和融合技术对其进行研究，提出了基于多智能体技术和融合技术的城市交通区域控制系统框架和智能体的内部结构，并采用博弈再励学习方法进行优化控制和区域协调，实现城市交通控制区域智能协调和全局优化，最后通过仿真分析说明算法的有效性。     

Optimal Preview Control of a Two-dof Vehicle Model Using Stochastic Optimal Control Theory

An optimal preview control algorithm is applied to a two degree of freedom(dof) vehicle model travelling with constant velocity on a randomly profiled road. The road roughness is modelled as a homogeneous random process being the output of a linear first order filter to white noise. The input from the road irregularity is assumed to be measured at some distance in front of the vehicle and this measured infonnation is utilized by the active controller to prepare the system for the ensuing input. The preview control algorithm is obtained by minimizing a quadratic performance index and by describing the average behaviour of the system by the covariance matrix of the vehicle response state vector. Results are presented for full state feedback and significant improvements in sprung mass acceleration, suspension working space and road holding are observed.     

面向智能交通的无线传感网络分簇算法

无线传感网络是智能交通系统的关键组成部分.合理的分簇技术有利用于提高无线传感网络能量利用率.研究了基于孤点感知能效的无线传感网络分簇算法(INEEC),该算法将时间划分等间隔的轮,每一轮进行簇头选择,平衡簇头的能耗.在簇头选择阶段,每个节点先选择一个随机数,依据各节点的能量以及该区域的局部能量信息估计门限值.若随机数小于门限值,就成为簇头.每个簇头节点广播请求加入消息,其他节点接收消息后,加入最近的簇.若没有收到任何请求加入消息,节点就为孤点.仿真结果表明,相比于HEED和LEACH算法,该算法孤点数最少,传输时延最低,簇头分布更加均匀使总体能耗降低,网络寿命比HEED算法提高近23.5%,较好解决了同类算法在应用中能量效率较低、能耗较高、网络生命周期较短的关键问题.      

考虑禁行路线路网的最优路径求解

为了解决含有禁行路线路网中的最优路径求解问题．研究了含有装行路线路网的特点．建立了数学模型。通过路网转化法把含有禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网．降低了最优路径求解的难度。采用邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵表达路网中结点和路段的拓扑关系，减少了路网的存储空间。用动态邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵对经典的Dijkstra算法进行了改进，节省了计算机存储空间、提高了计算效率．并给出了基本算法。将所研究的路网转化方法和改进的Dijkstra算法应用于所研发的车辆诱导系统软件，并进行了实际测试。测试结果表明．府用该方法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径．且运算效率较高。