不确定需求下轨道交通网络的鲁棒性优化

轨道交通网络设计是轨道交通规划的重点,本文研究不确定需求下轨道交通网络设计的鲁棒性优化问题.提出了不确定需求下轨道交通网络鲁棒性的概念.针对不确定需求可以被预测和不可以被预测的两种情况,分别建立了scenario 模型、minmax模型,这两个模型在优化目标中均综合考虑了最小化轨道交通线路总长度、最小化乘客总出行距离、最小化乘客总换乘次数,并基于遗传算法给出了这两个模型的求解算法.scenario 模型权衡网络的服务水平与网络对于不确定需求的抗干扰能力;minmax 模型侧重于网络在最坏情况下仍然能够保持较好的服务性能.最后,给出算例,验证了提出模型与算法的有效性.     

一种基于低能量的双簇首WSN路由算法

通过对无线传感器网络经典路由分簇算法LEACH、PEGASIS的研究,提出了基于低能量的双簇首路由分簇算法BLEDCH,该算法使能量最小的K个节点尽可能的接近主簇首,使簇内节点趋近于同时消亡,当发送数据时在簇内选择能量较大且距离基站较近的节点作为Data簇首,并通过各个簇的Data簇首建立一条连接基站的关键路径,使各个簇融合后的数据能够以多跳的方式传送给基站,从而减轻了主簇首的负担,仿真结果表明,该算法延迟了第一个死亡节点出现的时间,延长了网络的生存时间,减少了能量消耗,优于LEACH和PEGASIS算法.     

基于移动智能体的空间信息共享服务设计与实现

为提高分布、异构、动态网络环境下的空间数据协作效率,引入移动智能体计算技术构建空间信息共享服务.通过分析移动智能体技术的特点及应用于空间信息服务的优势,构建了基于四层体系的空间信息服务框架,设计了基于移动智能体技术的服务系统功能结构,并建立了移动智能体计算动态控制模型.最后,以堰塞湖溃决风险评估的分布式协同服务系统为例,给出了移动智能体计算的实现方法.研究结果表明,移动智能体计算可以避免空间数据在网络中传输,保障数据安全,提高数据协作效率.     

基于几何约束及迭代的NLOS环境定位算法

针对在非视距 （non-line-of-sight,NLOS）环境中传统最优化定位算法抗NLOS误差能力较弱、且需要一个较准确的初始估计位置以确保算法收敛这一问题,提出一种应用在双基站场景下的基于几何约束及迭代的定位算法. 通过引入最大散射半径作为几何约束条件,以线性迭代方式进行一维全局搜索,并采用最小二乘算法获得移动台（mobile station,MS）初始估计位置,然后利用设定的阈值门限对各初始位置点进行筛选,最后通过加权平均获得MS的最终估计位置. 仿真结果表明:当散射半径为200 m时,本文算法的定位误差在200 m以下的概率能达到100%;在相同环境下,本文算法计算时间开销仅是网格搜索法的0.4%.      

基于移动基站的动态无线传感器网络

针对无线传感器网络(WSN)中的“路由热点”问题,提出了在簇头移动的前提下基于事件驱动的基站簇头混合移动策略BS-CH HMS(base station-cluster head hybrid mobile strategy).该策略根据CH(cluster head)移动时的能量损耗确定CH的移动轨迹,制定基站的协作...     

基于候选集的轨道交通网络优化研究

给出基于候选集的轨道交通网络的规划流程和多目标规划的整数模型。模型综合考虑乘客与规划者,以最小化乘客出行时间、最小化轨道网络总长度、最小化轨道总发车次数为优化目标,并选用遗传算法作为模型的求解算法,给出模型解的编码与求解过程。     

基于MR-DCA的滚动轴承微弱故障诊断

【目的】针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出了一种基于MR-DCA的滚动轴承故障诊断方法。【方法】利用最大相关峭度解卷积以及共振稀疏分解的方法对输入样本进行预处理,可以有效地滤除原信号中的噪声,突出故障冲击成分。将所获得的故障分量的二维时频图以及原始信号作为网络的训练样本,经两个特征学习模块后,使用注意力机制对输入特征进行筛选,通过权值重分配可以有效地提高模型计算效率和识别精度。为了验证模型性能,使用某大学的滚动轴承微弱故障数据进行故障诊断分析,同时开展消融实验,对诊断模型各个模块的有效性进行验证。【结果】结果表明,所提出的方法识别准确率更高,且具有更快的训练速度和迭代速度。【结论】所提模型在进行滚动轴承微弱故障诊断时可以实现良好的诊断性能。     

Web服务集成商在竞争环境下的产品决策研究

服务组合产品决策在市场竞争中占有至关重要的地位.在竞争市场环境下,随着相同或相近服务组合产品数量增加,产品的类聚会对客户的需求产生拉动效果.在此基础上,提出企业开发新的服务组合产品需要注意两个因素,一是新产品与竞争企业同类服务产品的竞争;二是新产品与企业内部相关服务产品竞争.为此建立一个考虑服务产品功能类聚效应的竞争模型,该模型包含新开展的服务产品份额最大化和且该服务产品对现有服务组合产品冲击最小化的双目标模型,并给出了求解模型的算法和计算实例.计算结果表明该模型和算法在企业开展新的服务组合的决策中,能够有效地得到问题的近似解.     

考虑噪声污染控制的离散网络设计模型

依据道路网络系统总阻抗最小的目标构建上层模型的目标函数,下层模型采用固定需求的UE平衡模型,建立了同时考虑噪声污染控制、路段饱和度和投资费用的多约束条件下的双层模型。采用枚举法,对该模型进行求解,获得最优方案。结果表明:在用户平衡的基础上,模型可以反映实际道路网络的规划目标和约束条件。     

考虑碳排放的混合轴辐式多式联运网络枢纽扩增选址-路径问题

针对现有多式联运网络枢纽饱和度高、枢纽到城市直达运输成本高且效率低等不足,提出采用混合轴辐式多式联运网络研究扩增枢纽选址,同时优化运输线路;基于允许枢纽间转运和需求城市间巡回运输的运输网络,考虑低碳因素构建了最小化总运输成本、二级枢纽开放建设成本、枢纽处转运成本和总碳排放成本的数学模型,将问题分解为选址-分配与路径优化2个阶段,并针对两阶段特点分别采用0-1编码和数字编码设计了两阶段遗传算法;针对现有实际案例采用设计的算法进行求解,并将求得的最优运输方案与现实方案进行对比。研究结果表明:采用提出的算法进行10次运行获得的最优解与其平均值的差值百分比仅为4.7%,且平均求解时间仅为90.6 s;优化后网络扩增了2个枢纽,弃用了1个不合理枢纽,网络转运能力提高了11.3%,枢纽的平均饱和度降低了15.7%,不同枢纽的饱和度比原网络更均衡,不仅缓解了饱和枢纽的压力,还提高了空闲枢纽的周转率,从而提高了转运效率;优化后运输方案对应的总成本、运输成本、中转成本和碳排放成本分别降低了68.41%、68.14%、56.55%和86.76%,且碳排放减少最为突出。由此可见,提出的模型和算法对扩张轴辐式网络选址和混合轴辐式多式联运网络运输方案的组合优化具有较好的性能。      

考虑充电需求的电动公交车运营优化模型与算法

随着新能源汽车技术的快速发展,电动公交车被视为缓解城市交通拥堵和降低环境污染的有效手段,然而电动公交车的里程限制和充电需求等特点使得公交网络设计和运营面临新的挑战。本文在公交分配的基础上,考虑电动公交车充电需求,对新型电动公交的发车频率、运营车辆数、车辆充电计划进行优化设计。构建一个双层规划模型,上层为带有电动公交线路运营充电仿真模块的公交网络优化模型,从运营商的角度来实现乘客出行成本和电动公交网络运营总成本最小;下层基于UE(User Equilibrium)均衡准则来描述乘客出行路径选择行为并预测公交网络流量。提出基于代理模型的算法（Surrogate-model-based Algorithm）来求解所构建的双层规划模型,并嵌入基于超路径的投影算法求解下层电动公交均衡分配问题,利用线路运营充电仿真模块求解上层运营车辆数车辆、充电计划及车次数量。最后采用数值算例验证了该模型和算法的有效性,算例结果显示,所提出的代理模型算法比传统遗传算法求解效率和精度更高,且随着网络规模的增大效果更为明显。     

多径环境下多终端协作高精度定位算法

为抑制非视距误差对定位精度的影响,提出了一种异构网络环境下利用移动终端间的协作信息提高定位精度的算法.该算法根据测量的TOA(time of arrival)与基于GIS定义的SF(sentinel function)之间的关系,对移动终端与基站间的传播进行非视距识别.仿真分析结果表明,在多径环境下,提出的多终端协作定位算法的定位精度比现有算法大为提高.在协作终端数为8,其中处于视距传播的终端数为5时,提出的算法将定位误差小于90 m的概率从53%提高到98%.     

基于改进YOLOv5算法的接触网绝缘子定位方法

【目的】针对高速铁路接触网绝缘子在复杂背景下检测效率不高的问题提出一种检测算法。【方法】首先对样本数据集进行大规模扩充,在原有YOLOv5s算法的基础上,为有效的提升模型的表征力,增加ECA注意力机制,进行无降维的跨信道方式来聚焦绝缘子位置信息;使用BiFPN特征金字塔网络,进行多尺度的特征融合来丰富语义信息;选用Meta-ACON自适应控制激活函数,在函数允许的最大范围内,严格把控函数的上下限,防止模型出现失控现象;将原有GIOU损失函数更换为EIOU损失函数,从梯度的角度对锚框进行更深一步的划分,进而提升网络的收敛速度。【结果】实验结果表明,通过对YOLOv5s改进后的检测算法,可以对绝缘子进行更精确的定位与识别,准确率达到了99.4%。【结论】所提出的检测算法为绝缘子定位检测提供了更加准确快捷的方法。     

电动汽车充电站选址优化——以哈尔滨市为例

为解决电动汽车充电站选址布局不合理问题，从城市充电基础设施布局规划视角，采用ArcGIS网络分析法对原有充电站站点进行优化。以哈尔滨市为例，基于道路路网、充电站站点、停车场场点、人口及电动汽车数量等基础数据，运用ArcGIS构建最小化阻抗和最小化设施点模型。对模型输出结果以经营者年综合成本进行量化对比分析，并利用泰森多边形(Voronoi图)对模型结果的充电站选址进行可行性验证。综合对比模型输出结果可得：最小化阻抗模型在原有6个站点的基础上新增5个站点，能够将服务覆盖面积占比由58.87%提升至81.43%;被服务的充电需求点数量占比由75.4%提升至95.8%;同时，优化后的站点布局能够较好地契合Voronoi图，契合度达90%以上。     

受限单分配枢纽选址问题的并行蚁群算法

研究了受限单分配枢纽选址问题的特点,以网络运输总成本和固定设施费用之和为最小化目标函数,建立了具有较少变量的混合整数线性规划模型,应用并行蚁群算法对模型进行求解,并结合澳大利亚邮政数据进行选址仿真试验.计算结果表明:对于最难求解的50个节点的双紧约束问题,算法运算时间为3.59 s,远低于已有的其他算法；各算例的运算偏...     

基于拉格朗日分解的电动汽车充电路径优化

针对电动汽车充电路径优化问题,构建简单有效的车辆充电网络,考虑车辆剩余电量和充电站服务能力约束,以车辆行驶总时间最小为优化目标,建立基于多商品流的0-1整数规划模型.在拉格朗日分解框架下,构造所建模型的对偶问题,并利用次梯度算法对其求解.次梯度迭代过程中,对偶问题能够被分解为易处理的最短路径问题和半指派问题.通过应用标号算法求解最短路问题,设计有效的启发式方法求解半指派问题.仿真计算表明,求解算法能够在很短时间内达到非常小的优化间隙,验证了所提方法的可行性.     

危险品运输的集中管理模型

在定义危险品运输风险的基础上,建立了由政府集中管理的危险品运输网络优化模型,模型以政府最小化网络总风险为目标函数,同时政府从运输者角度出发,约束网络中的总出行时间不超过一定的范围,并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解.最后应用算例分析了模型和算法的有效性.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

给定站点条件下轨道交通线网初步辅助构建模型

为解决城市轨道交通线网规划实践中，缺乏量化为主的成网技术流程，站点数量较多情况下规划工作复杂等问题，基于给定站点，将站点间邻接关系和网络上的边是否存在线路以0-1变量表示，并作为决策变量，分别以线网总里程最小化和运营效率最大化为目标，建立由网络设计模型和线路选择模型组成的初步辅助构建模型；并在站点可达性和工程可行性的约束下，设计基于聚类的最小生成树算法和网络修正方案，求解网络设计模型，提高网络生成速度，修正不合理的网络结构；并在运营可行性约束下，设计基于禁忌算法的双目标规划求解算法，求解线路选择模型，成功将其转化为单目标问题，提高算法寻优速度。将实际运营轨网站点和客流OD作为输 入，双层模型可获得最优网络和线路方案，并与实例比较证明结果的合理性。结果表明，模型结果与已开通运营轨网近似，但线网总里程更低，运营效率更高，线网总里程降低1.7%，直达客流比增加0.7%，一次换乘客流比增加4.2%。     

基于定长帧的组播QoS路由技术

为高效利用网络资源且平衡负载,结合物理帧时槽交换技术,提出了基于定长帧的组播机制和QoS路由算法MRBP.该算法在满足带宽和时延要求的基础上,最小化时延和平衡节点负载,达到组播树总体时延较小并优化利用网络资源的目的.仿真结果表明,基于该算法建立的组播树具有较好的网络负载平衡性,并能够对服务质量提供较好的保证.