交通组合模型在交通需求预测中的应用研究

组合模型是将传统的四阶段交通需求预测步骤中的两个或多个步骤组合起来，建立新的模型．文中在比较常用的组合模型的基础上，提出了交通分布与交通分配组合模型，将交通分布中的重力模型和分配中的用户平衡模型组合起来建立一个新的熵模型，模型满足UE平衡条件．文中还介绍了该模型在软件TransCAD中的应用，并指出了组合模型的优缺点．     

动态交通控制—交通分配组合模型的求解算法研究

介绍了动态交通控制-交通分配组合模型(DTCA),在此基础上研究了动态交通控制-交通分配组合模型算法,即DTCA算法,并通过计算机编程根据所给算法思想求解了一个设有交通控制信号的简单网络,并通过对算例结果的相关数据分析,说明了动态交通控制-交通分配组合算法的合理性。     

城市交通需求预测组合模型的研究

分析了交通需求预测组合模型的应用，重点研究了适用于城市交通需求预测的两种组合模型。给出了基于熵最大化原理的交通分布与交通分配组合模型的求解算例，并且构造了各种客运交通方式的广义出行费用模型，提出了基于广义出行费用和动脉多路径概率分配的交通方式划分和交通分配组合模型。     

基于遗传算法的最大熵模型交通分布的求解

将遗传算法应用于求解最大熵模型的交通分布问题中，从而提供了一种求解简单的方法，降低了熵模型求解分布问题的复杂性。为利用最大熵模型进行交通分布开创了一条新的途径，同时显示出遗传算法在交通规划中的实用前景。     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

遗传算法在均衡交通分配模型中的应用

均衡交通分配模型虽具有结构严谨、结果合理等优点,就目前而言却因为变量多、维数大导致无法很好的求解,从而影响其在实际交通规划中的应用.为了提高交通分配预测的准确性,解决均衡交通分配的求解问题,本文将遗传算法(GA)应用到其中.最后通过一个简例,并利用Matlab的GA工具箱进行编程求解,证明了该方法用于求解均衡交通分配模型的可行性.     

道路网单向交通优化设计模型

为了提高道路网的通行能力和服务水平,提出了单向交通组织的双层规划模型。上层模型的目标函数为最小总走行时间、最短绕行距离和最少交叉口冲突点数量,用于求解单向交通的优化方案;下层模型为用户均衡交通量分配模型,用于计算上层模型给出的道路网中的路段交通流特征。提出路段组合、可行解判断等方法减少决策变量和解空间,设计多目标遗传算法进行求解,并以威海市数据进行实例分析。分析结果表明：在实施单向交通组织后,机动车流量与道路容量的平均比值由o．516l下降至o．4871,平均值的方差从o．4189下降至o．3791,机动车的平均出行时间由27．1rain下降至25．4min,单行引起的平均绕行时间仅有0．61min。可见,提出的模型可应用于中等城市道路网的单向交通方案设计。     

基于子网连接点分布的分布式交通分配方法

提出多点连接双子网分布式分配的方法,将整网分为具有共同连接点的子网．基于一般交通分布,分配组合模型及其网络变换解法,提出连接点吸引测度的具体度量方法。OD点在不同子网的跨网需求的分配转化为寻找连接点分布,使在该分布下,各子网平衡可达整网平衡。由此,分布式分配转化为2个部分：连接点分布,子网分配组合计算以及基于连接点分布的子网分配。分析表明,在此分布式分配中,各子网既独立完成各自的分配任务又通过在迭代过程中相互传递阻抗信息和连接点分布信息来协同工作,具有分布式系统的优点,而且计算结果表明分布式分配是可行的。     

动态交通分配问题研究回顾与展望

动态交通分配(Dynamic Traffic Assignment，DTA)理论是智能交通系统中最重要的关键技 术基础之一，也是当前交通科学中最活跃的研究领域之一，其模型可以广泛应用于离线的交通规 划及政策评估和在线的智能交通系统应用。本文首先回顾了DTA理论50年来的发展历程，总结 了不同发展阶段形成的重要理论和方法。其次介绍了DTA问题的两个基本构成：出行选择准则 和交通流传播模型，指出这两个基本组成部分通过走行时间函数(或阻抗函数)来关联，并总结了 DTA 问题中主要的出行选择准则、主要的交通流传播模型、重点关注的交通行为、走行时间函 数。依据出行者的出行选择内容、交通状况掌握、出行需求弹性、出行决策时间跨度以及用户类 型等对动态交通分配问题进行分类，并详细比较分析不同类型动态交通分配问题之间的差异。 进一步，介绍了DTA问题主要的解析模型，依据时间是否连续和使用的决策变量分别对DTA模 型进行分类，并总结了不同类型DTA模型的主要优缺点。介绍了不同出行选择准则下DTA问题 的主要求解方法，并评述求解方法的收敛性、效率等。此外，还概述了DTA模型在交通规划、交通 政策评估、交通控制与管理等方面的应用。最后，对DTA理论的进一步发展进行展望，指出DTA 理论和方法可以在5方面取得突破：动态网络加载模型的高效计算方法和性态良好的动态阻抗函 数，大规模交通网络上DTA问题的有效求解算法，超级网络上基于活动链的DTA模型，DTA模型 在交通管理与控制中的应用，未来智能网联环境下DTA模型及其应用。     

一种基于遗传算法的交通分配用户最优状态研究

以路网用户的出行时间最少为目标,以Matlab软件为运算平台,将遗传算法运用到交通分配模型当中,进而实现了交通分配过程中用户出行状态最优.并通过算例说明了遗传算法解决该类问题的有效性与可行性,为求解用户最优的问题提供了新的途径.     

UET系统在m台处理机上的一种调度算法及其性能分析

本文介绍了一种UET系统中有效的调度算法,其时间复杂性函数为O(na(n)+e)。该算法对m=2台处理机的调度为最优,而对m≥3台处理机上的未确定调度子问题,其解与最优解之比的最小上界为2-2/m,它也是一个近似程度相当好的有效算法。     

改进的量子遗传算法在车间调度中的应用

在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上,提出改进量子遗传算法（IQGA）并用于解决车间调度问题,改进的量子遗传算法用路由选择算法来选择染色体,进行编码,并用最优个体来更新量子旋转门,旋转角是自适应调整的,这样使算法更好的收敛到全局最优解,经过仿真,验证了算法的有效性。     

应用形态学方法提高SAR目标检测中的聚类效果

Lincoln实验室提出的SAR(synthetic aperture radar)ATR(automatic target recognition)算法由于其经典性而被广泛采用,该算法为三级结构模式,处于其中Prescreener级和Discriminator级之间的聚类算法对于检测算法整体性能有重要的影响,文中介绍了SAR ATR算法采用的常规聚类算法,分析了常规算法在聚类过程中存在的杂波干扰问题,针对问题在聚类前引入形态学操作方法,将待聚类图像中包含的孤立点删除而只保留团状分布的样本,从而消除了杂波点对聚类的干扰,基于实际SAR图像的聚类结果验证了应用形态学方法对提高聚类效果的有效性.     

An Experimental Comparative Study on Three Classification Algorithms

Classification algorithm is orc of the key techniques to affect text automatic classification system‘s performance, play an important role in automatic classification research area. This paper comparatively analyzed kNN. VSM and hybrid classification algorithm presented by our research group. Some 2000 pieces of Internet news provided by ChinalnfoBank are used in the experiment. The result shows that the hybrid algorithm‘s performance presented by the groups is superior to the other two allzorithms.     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性.     

信息传播算法收敛的后门集

为了探讨WP(警示传播)算法的收敛性,给出了WP算法收敛的后门集.通过对此后门集中的变元赋 值,可将布尔公式简化成其因子图为树型结构的子公式,WP算法在子公式上收敛.最后,设计了一个求解该后 门集的随机算法,并分析了该算法的可行性.结果表明,所提出的求解该后门集的随机算法是有效的.      

改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足，引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法，并提出了一种新的交叉方式，该算法很好地增强了自适应遗传算法的全局搜索能力，提高了收敛速度．通过比较几个优化实例，验证了本文算法的有效性．     

大型水工模型控制系统算法优化设计

大型水工模型存在大库容,大滞后等特点,在实际应用中采用流量—水位双回路控制设计,在控制算法上根据水位控制和流量控制的不同特点采用不同的优化算法,大大改善了控制系统的静态和动态指标,从而保证大型水工物理模型试验的质量.     

基于有效路径集合的节点间连通度估计方法研究

对交通网络而言,节点间并非所有路径都作为出行者备选路径.与纯网络连通可靠性评价方法考虑节点间的所有可能路径不同,文中把节点间有效路径集合作为评价载流交通网络节点间连通可靠性的依据.节点间的有效路径集合可以通过Dial算法得到,在得到节点间有效路径集合后,利用BDD算法得到有效路径集合的不交化表示,进而得到节点间连通度的精确值.     

智能交通系统中几种最短路径算法分析

最短路径选择是智能交通系统的重要研究课题,它能够根据存储在电子地图中的道路网的拓扑关系,实时准确地规划出最短路径。目前的最短路径算法主要有4种,即Dijkstra搜索算法、A＊算法、A＊优先算法、A＊双向分层启发式算法,每一种算法都有不同的执行标准,例如有的算法考虑获取最短路径,但没有考虑算法运行时间;有的算法同时考虑在运行时间和获取最短路径这两个方面。详细分析这4种算法的路径算法,比较其优劣。