基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制

跟驰过程中,在保证安全性的前提下为了提升自适应巡航控制(ACC)系统的舒适性和燃油经济性,研究了多目标自适应巡航控制算法.在建立车间纵向运动学模型的基础上,根据模型预测控制理论,设计综合考虑安全性、舒适性、燃油经济性以及车辆自身限制等因素的目标函数和约束条件,并引入松弛因子向量软化硬约束边界解决无可行解问题.进一步在滚...     

基于佳点集协同进化粒子群的信号配时优化

针对基本粒子群优化算法在迭代过程中容易陷入局部极值的问题,引入佳点集理论和协同进化算法,提出了一种改进的粒子群优化算法即基于佳点集方法的协同进化粒子群优化算法;以排队长度、延误时间及通行能力建立优化约束模型,对过饱和状态下的交叉口使用仿真软件VISSIM对改进的优化算法进行试验,对现状与优化后的结果进行对比分析。结果显示,运用基于佳点集方法的协同进化粒子群优化算法能有效优化信号配时,降低排队长度与延误时间,提高通行能力,解决多目标约束优化问题。     

平面交叉路口信号灯自动配时方案的优化算法

章提出了一种平面交叉路口的通用模型及描述各种实际路口的方法，根据路口各车流向的期望车流量实时预测结果，实时给出最优配时方案的算法。最后总结了算法的优点。     

基于自适应网格粒子群算法的多目标配送优化模型

对配送方案的选择提出多目标优化,在满足客户需求的前提下,力求成本最低和各配送中心负荷均衡,建立多目标规划模型。运用粒子群算法对解空间粒子进行局部和全局的搜索,再运用自适应网格算法对非劣解外部集进行更新和维护,保持其规模。实证表明,采用基于自适应网格的多目标粒子群算法对该模型进行求解能够得到均匀分布于解空间的Pareto前沿。结果表明两目标具有一定的悖反关系,据此选择满意解。     

基于多目标粒子群优化算法的某轻型商用车操纵稳定性优化研究

针对某轻型商用车稳态回转时侧倾度偏大的问题对其悬架进行优化改进。基于ADAMS/car搭建整车多体动力学模型,通过前悬架反向平行轮跳试验、后悬架理论计算验证了悬架仿真模型的准确性。进行整车稳态回转工况和转向盘中间位置转向工况仿真分析,结果表明,车身侧倾度偏高。为实现操纵稳定性优化分析的流程自动化,提出了基于modeFRONTIER的联合仿真方法。以悬架设计参数为优化变量,以汽车的侧倾度与横摆角速度响应滞后时间为优化目标,采用拉丁超立方试验设计方法拟合得到混合代理模型,并结合多目标粒子群优化算法对悬架系统进行多目标优化,获得了悬架系统优化方案。优化结果显示,在不影响平顺性的前提下,汽车车身侧倾度降低了13.93%,横摆角速度响应滞后时间降低了2.75%,整车操纵稳定性得到了提升。     

信号控制交叉口配时优化研究

针对我国城市交通的固有特色．研究了在不同配时方案条件下．直行与转向车流的延误计算方法。在现有定性化信号相位设计基本原则的基础上．深入研究了混合通行情况下的相位方案设计，提出了多相位控制适用的定量条件。结合传统的经验公式，经过深化与标定，提出了信号配时的优化方法。     

基于T型交叉口相位设计及信号配时的路口优化研究

针对城市道路中常见的T型交叉口,该文详细分析了T型交叉口的相位设计类型.应用信号配时优化软件Synchro对具体路口进行设计优化及评价,提出了相关的结论及建议,希望对T型交叉口的设汁、优化及改造工作提供一定的参考.     

基于定量分析的公交线路网络优化与粒子群算法

针对公交线网优化问题,利用粒子群算法进行了研究。在考虑城市公交系统多因素的基础上,给出了公交线网的优化原则、优化目标和约束条件,并将优化目标和约束条件定量化处理,给出了相应的数学表达式。在定义6维空间的基础上,利用经济转化系数,将公交线网优化的多目标问题转化为单目标优化问题的情况下,建立了公交线网优化的线性模型,并用粒子群算法进行了求解计算。通过粒子在解空间中搜索,找到最佳的公交线路网络。最后对算法进行了实际应用分析,结果表明该法简单实用、结果可信,有广泛的应用前景,而且该法也为多目标优化问题提供了一种合理可行的方法。     

基于信号灯配时的动态路径诱导模型

针对城市交通流量变化产生的问题,在交叉口信号灯配时方案改进的基础上建立了动态路径诱导的双层优化模型,上层模型以行驶时间为目标函数,下层模型以总交叉口延误最小为目标函数。利用改进蚁群算法来求解优化模型,从而获得多准最优路径。以实际交叉口为例,将信号灯配时改进前、后的模型计算结果进行比较。结果表明:应用信号灯配时改进后的模型获得的路径更省时,交叉口等待通行时间更短。     

粒子群算法在配送路径优化问题中的应用

粒子群算法是一种模拟鸟群在觅食过程中的聚群和迁徙行为形成的算法,粒子群算法在物流路径优化问题中有着广泛的应用.根据实际问题背景建立一个物流配送的优化模型,在此基础上,建立解决路径优化问题的粒子群算法,用该算法计算出最优的路径,进而解决问题.     

城市单点交叉口的信号配时优化研究

信号配时优化是提高交叉口服务水平的重要途径.文章系统地介绍了信号配时模型的现有研究成果,然后分析了Synchro仿真系统中信号配时优化模型、用于延误计算的百分比延误方法(PDM)模型、排队长度计算模型、停车次数计算模型、通行能力计算模型和服务水平等模型,并以延误、停车次数、排队长度组合成的综合性能指标对广州市天河北路与天河东路交叉口的当前信号相位、相序进行了全面的优化研究.应用Synchro系统优化后,最大车流量和通过能力比由1.24减小到1.02,平均控制延误由85.8 s减少到60.3 s,服务水平由F级提高到E级.     

基于改进二次粒子群算法的汽车零配件配载优化

综合考虑汽车零配件物流运输配载过程中成本、资源及服务质量等决策要素,建立了汽车零配件配载优化模型。引入二次粒子群算法对该问题进行求解,并针对该算法在搜索早期粒子多样性低的缺点,提出了改进二次粒子群优化算法,它采用遗传算法的变异思想和互换更新机制来提高种群的多样性,以避免过早收敛和改进优化效果。仿真实例表明,与原算法相比,改进后算法的计算效率显著提高,且搜索到全局最优解的概率也更高。     

大跨度悬臂浇筑钢筋混凝土拱桥多目标索力优化研究

为实现对某库区大跨度悬臂浇筑钢筋混凝土拱桥的合理索力优化,基于多目标优化理论建立了该拱桥的索力优化数学模型,采用改进的多目标粒子群算法联合ANSYS参数化模型对其进行数值求解。计算结果表明：改进后的多目标粒子群算法对该拱桥的索力寻优模型具有良好的适应性,Pareto收敛前沿以较快速度逼近各目标函数最小值,输出的最优索力组合有效降低了各拱圈节段的峰值拉应力,改善了成桥状态下的内力分布,且在维持了合理拱圈线形的基础上进一步实现了对拱圈变形的控制。     

基于改进粒子群算法的斜拉桥成桥索力优化

为了确定大跨度斜拉桥的合理成桥索力,以塔、梁拉压及弯曲应变能为目标函数,并根据合理成桥状态的要求对塔、梁、索的受力变形进行约束,建立索力优化数学模型.为了解决标准粒子群算法易早熟收敛、局部寻优能力差的问题,将基于局部邻域搜索的禁忌搜索算法与标准粒子群算法结合,提出一种改进的粒子群算法,并将其应用于工程实例,成功实现了斜...     

基于粒子群算法的公交车调度研究

通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。     

基于状态判别的单点交叉口信号配时优化方法

为更好地根据交通流的变化状态实行相应的控制策略,提出一种针对不同交通状态采用不同控制目标函数的单交叉口信号配时优化方法。该法基于交叉口的占有率和流量比关系,把交通状态划分为空闲、畅顺、繁忙和拥堵4个状态。在不同状态下根据其不同的交通流特点,选用不同的控制策略和控制目标,设定不同目标函数进行配时优化。优化目标函数采用相对指标的3目标函数形式,把车辆平均延误、平均停车次数以及通行能力3个指标作为交叉口效益评价指标,可通过调整各个指标权重系数来满足不同交通状态下的配时需求。最后通过深圳市实际交叉口的例子进行计算和仿真。结果表明,该方法比经典配时方法在结合所提出的目标函数各指标上都优胜,目标函数更合理。     

基于粒子群理论的干道协调控制优化研究

基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法及车流离散理论,提出了以车流延误最小为目标的相位差优化模型.该模型为共用干道的一系列交叉口组成的线控系统.介绍了车流通过线控系统交叉口停车线后的流率-时间规律,建立了车流通过线控系统交叉口时产生延误的计算方法.仿真试验运行结果表明,该模型能更准确地反映现实的交通运行情况,为干道交通运行提供更好的控制效果,模型的递推形式有利于计算机编程实现,较双向绿波数解法优越.     

利用粒子群优化算法求解土坡非圆临界滑动面

提出修复策略替换惩罚策略来修复搜索过程中可能出现的不合理滑动面,以更有效搜索最危险的滑动面。将粒子群中每个粒子比拟为滑动面,利用粒子群优化算法求解两个土坡的最小安全系数及其临界滑动面,同已有的结果比较,证明了文中提出的两种策略是合理有效的。