求解区域公交车辆调度问题的蚁群算法研究

本文待区域公交车辆调度问题为"部分班次被一辆车完成"的集合划分问题,考虑车场容量、允许车辆加油及每辆车任务可靠度不低于某值等现实因素,建立以车辆数、车辆等待和空驶时间最小为目标的混合整数规划模型.根据问题特征,设计求解该问题的蚁群算法,在构建人工蚂蚁随机游走的图基础上定义解构建规则、信息素和启发式信息等.最后,通过一个...     

基于改进蚁群算法的运输调度规划

在运输调度等组合优化问题的最优路线的搜索中,传统蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点。为了克服这些缺点提出了一种改进的蚁群算法,该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代过程中,首先采用自适应策略控制它的收敛速度,然后使用变异操作来确定解值,从而提高它的搜索性能。再结合建立的运输调度性能指标,利用遗传算法、蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行运输规划,通过比较其时间花费和运输费用,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能。     

基于改进蚁群算法的多物流中转站选址规划

根据多物流中转站选址问题的特点,应用遗传算法和分配算法将大规模客户点划分为不同的配送单元,建立了包含配送中心和中转站的运营成本以及配送中心和中转站的大小车维护费用的数学模型,其中,运营成本包括车辆的运输成本和中转站的建造成本.提出了一种解决多物流中转站选址问题的改进蚁群算法,由于该算法在评价函数中隐含加入了约束条件,并...     

一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法

为优化出行者在动态路径诱导系统中进行路径选择,提出一种基于并发奖赏蚁群系统的A*算法,利用A*算法的成熟性和蚁群算法的动态性,用蚁群算法对A*算法估价函数f(x)=g(x)+h(x)中的h(x)进行研究,考虑了交通路况中的各种动态因素,使A*算法具有动态性;为了提高算法的效率,基于在最优路径附近往往存在更优路径这一原理...     

基于改进蚁群算法的交通分配研究

交通分配是交通规划诸多问题中被国内外学者研究得最深入、取得研究成果最多的内容。但是把蚁群算法应用到交通规划中在国内外都不多见。介绍蚁群算法在交通流分配中的应用。     

一种高效求解压力容器问题的双层循环蚁群算法

压力容器的设计具有冗杂性,设计人员需要严格按照相关法规及设计标准确保压力容器的稳定性和安全性。本文提出了一种双层循环蚁群算法,将压力容器的设计过程简化为求解一个多目标优化问题,在满足GB/T 150—2011《压力容器》和GB/T 19905-2017《液化气体汽车罐车》设计要求的前提下,高效地搜索全局最优解。     

基于蚁群算法的自适应路径导航算法

针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持.     

改进节约蚁群算法求解物流配送车辆路径问题

针对节约蚁群算法在求解车辆路径问题易陷入局部极值的不足,提出一种基于连接表扰动策略和吸引力因子局部搜索的改进节约蚁群算法.该算法在陷入局部最优后,引入连接表扰动策略以帮助算法跳出局部最优,该策略在每只蚂蚁进行解构建之前,随机禁忌若干条吸引力因子较大的边以增加算法的勘探能力;同时采用吸引力因子局部搜索优化每只蚂蚁的解,该局部搜索利用吸引力因子引导局部搜索.实验结果表明,改进节约蚁群算法求解车辆路径问题时优于原有节约蚁群算法以及多种已有算法.     

混合蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题

采用营运车辆的最短行驶距离作为带时间窗车辆路径问题的优化目标,在混合蚁群算法中采用信息素3层更新策略以完成对车辆的调度,信息素挥发自适应策略充分考虑实时路况,考虑信息素空间扩散特性的局部更新策略,更加忠实于自然界的真实蚂蚁系统,可以提高算法的收敛速度,采用阈值判断的全局信息素更新策略可以防止算法陷入局部最优。通过C#语言实现了混合蚁群算法的计算机求解,最后对10个仿真实例进行仿真计算,结果表明,混合蚁群算法收敛快,寻优结果稳定。     

基于蚁群算法的交通信号控制

交通信号控制可以有效地调节车流量，避免冲突和减少交通拥堵。蚁群算法具有信息分散性、群体性、随机性和自组织的特点，这些特点恰好符合交通流网络的特性。计算仿真结果表明，该方法优于传统的交通信号控制方法，尤其是在交通流很大的情况下更能体现方法的优越性。     

基于多智能主体系统的车道变换模型

为更加真实地反映车道变换行为,建立具有良好性能的车道变换模型,根据抽样调查结果分析了车道变换的基本条件。引入智能主体(Agent)理论,将Agent与车道变换行为联系起来,建立了基于多智能主体系统(Multi-Agent System,MAS)的车道变换模型框架;给出了车辆MAS的结构,抽象了各Agent成员的元组构成,给出了各Agent成员的工作原理与执行流程;基于多智能系统工程方法(Multi-Agent Systems Engineering Methodology,MASEM),给出了车道变换的仿真流程并得到仿真实例。研究结果表明:在2 km长的双向4车道高速公路上,在30 s时间内,利用提出的车道变换模型仿真得到的车道变换车辆次数与实际情况相差8%;在该时段内任意瞬间,正在执行车道变换的车辆数目与实际情况相差仅1.67%。     

基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径优化

以出租车GPS采集的浮动车数据为依据,研究出租车驾驶员路径选择的认知及类蚂蚁的行为特征。根据城市道路功能等级与出租车的通行频率等信息素,建立出租车驾驶员路径选择信息素等级路网,并以此作为路网初始信息素,综合考虑路径通行时间、通行距离、路径信息素等级等多个因素,提出了基于蚁群优化算法的公众出行路径规划优化算法。以武汉市路网和浮动车为试验数据,将模型规划的道路与浮动车数据库中的轨迹进行了比较。结果表明:基于蚁群优化算法与出租车GPS数据的公众出行路径同出租车驾驶员选择的出行路径相似度很高,能为公众出行提供出租车驾驶员选择的行车路径。     

基于拓扑处理的Logit型网络加载算法

针对均衡交通分配问题,提出了一种基于拓扑处理来改进DIAL算法中合理路径的定义并求解Logit型网络加载模型的新算法。当道路网络存在环路时,算法根据从节点到讫点的阻抗的降序来删除节点上游没有遍历的路段,从而将有环网络变为无环网络并根据拓扑排序确定的节点计算顺序来计算路段权重和流量。对于无环网络,新算法可以得到与理论值完全一致的结果;对有环网络,可以减少DIAL算法中非合理路径的数目。计算实例表明:新算法可降低DIAL算法中合理路径定义过于严格所带来的误差。     

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。     

基于适度递阶控制的物流系统规划研究

借鉴适度递阶控制的思想 ,提出了基于适度递阶控制的系统规划方法。认为物流系统规划由配送中心选址规划、配送网络规划、资源配置规划及投资评价所组成 ,分系统之间的信息传递、反馈和控制机制可以用递阶控制关系来描述。据此 ,提出了物流系统规划的总体框架和分系统设计方案     

基于GIS的城市公交路网最优路线算法研究

利用GIS地理分析的特性,提出了一种较为简单的公交路网的描述方法。同时,设计了合乎乘客心理的最优路线判断标准,并在此基础上,设计了基于公交路线的双向搜索最短路算法,该算法与现有的基于公交站点最短路算法相比,大大地减少了计算时间。     

智能交通系统中的公交车辆调度方法研究

针对公交车辆调度现状及所处的运营环境 ,利用遗传算法 ( Genetic Algorithm,GA)的智能化特征 ,进行了公交车辆智能调度方法的研究。采用 GA的一点和二点交叉方式 ,确定了三种规模的不同调度方式。以北京 375路车运营线路为实例 ,得到了简洁的 GA公交车辆调度结果。仿真结果表明 ,该方法可有效地改善公交车辆运营调度优化效果 ,提高公交车辆的运营效率 ,为城市公交车辆智能化调度管理提供合理、有效的调度方法     

城市快速路中央分隔带线性空间布局形式的视觉刺激对驾驶行为的影响

为探究城市快速路中央分隔带线性空间布局形式的视觉刺激对驾驶行为的影响,通过图像语义分割技术量化景观构成要素,并用SILAB软件平台构建虚拟仿真场景,开展模拟驾驶试验。测试路段限速值分别为50 km·h^-1和70 km·h^-1。试验获取了41名被试对中央分隔带布局形式视觉刺激的眼动和车辆运行指标以及驾驶疲劳的主观评价,以分析不同中央分隔带布局形式视觉刺激下各特征参数的变化规律。采用注视点信息熵作为布局形式视觉刺激度的量化指标,并使用ROC曲线方法为表征不同中央分隔带布局形式视觉刺激的驾驶行为指标确立了舒适性阈值,根据不同中央分隔带布局形式下的驾驶行为指标及阈值,建立了舒适性综合判别模型。研究结果表明：单次扫视时长、注视次数、车道横向偏移距离受布局形式视觉刺激的影响较大;与车速50 km·h^-1相比,当车速为70 km·h^-1时,扫视频率低,单次扫视时长短,注视次数少,平均眨眼持续时间长;注视点信息熵与视觉刺激度相关;由车辆运行特征分析可知,排列式的中央分隔带布局形式由于景观单调、视觉刺激过低会导致驾驶人出现反应迟缓、疲劳,影响行车安全;规则式布局形式视觉刺激过高,环境的复杂性、新奇性、意外性等特征过于显著,会导致驾驶人难以集中注意力,从而威胁行车安全;而自然式的布局形式不仅能够改善城市快速路景观环境的单调性,还能够提供适宜的视觉刺激。研究成果能够改善中央分隔带布局形式及提高驾驶安全性提供一定的理论依据。