基于网页等级的PageRank算法改进

为了提高PageRank算法的准确性,从网络用户对已知网页进行评价的角度引入网页等级,从网页链接分析的角度解决权威性需求.结合网页链接分析和页面内容分析提出一种改进的PageRank算法PRP（PageRank based on Page-level）.实验证明,算法为扩展PageRank提供了广阔的空间,通过选择合适的参数page-level,可以提高传统PageRank算法的网页排序的准确性,有效防止恶意链接对pagerank排序值（PR值）造成的影响.     

用户差别化和主题敏感的PageRank算法

为了通过相同的查询词,可以返回满足不同用户需求的搜索结果,使搜索结果的排序因人而不同,将用户进行差别化对待,依据不同用户的不同兴趣爱好、个性的特点、不同的需求等,借助改进后的主题敏感的PageRank算法,调整网页排序的结果.用户差别化和主题敏感的PageRank算法在一定程度上解决了PageRank算法存在的主题漂移问题,并且针对主题敏感的PageRank算法进行改进,使其具有主题扩展性、减少算法的在线计算时间,在查询过程中提供更快的响应速度.最终用户差别化和主题敏感的PageRank算法可以提高用户对网页排序算法和搜索引擎响应速度的满意程度,并且提高网页排序的准确程度.     

基于改进PageRank算法的轨道交通产业集群分析

基于轨道交通产业集群内各企业之间的关系往来,结合发展规模、集群的组织结构、科技实力等因素,运用复杂网络理论和改进的PageRank算法,定量分析轨道交通产业集群网络的拓扑指标,探讨其发展现状和方向。利用复杂网络模型分析轨道交通产业集群网络的特点,并通过熵权法改进PageRank算法,以此来计算轨道交通产业集群内部企业的PR值,根据计算出的PR值可知集群内的重点企业。以成都市轨道交通产业集群为例,分析出该集群具有复杂网络特征,通过计算复杂网络统计量可以得出网络的度分布符合小世界网络,即少数企业与其他企业之间业务往来频繁,而多数企业之间只有少数业务往来。网络的平均路径长度为4.3622,网络聚集系数为0.0113,集群的聚集程度较低。     

基于改进PageRank算法的路网重要交叉口筛选方法

为便于对饱和交通状况下的城市道路交叉口进行分级管理,需解决城市道路交叉口的重要性排序问题,综合考虑全路网中各交叉口之间的静态结构连接关系和动态流量影响,在改进PageRank算法的基础上,提出了能够反应全路网动态变化的交叉口繁忙程度指标,并将该指标用于路网重要交叉口排序筛选来分析交叉口的状态。研究结果表明:排序越靠前的交叉口越繁忙也越重要,交叉口繁忙程度指标综合考虑了全路网交叉口状况,弥补了以饱和度为评价指标只能片面衡量单个孤立交叉口状态的不足,更准确地反映了饱和交通状况下交叉口之间的相互影响;本文方法排序结果与饱和度评价指标排序结果相比,40%交叉口的排序升降幅度在3位以内,30%交叉口的排序平均下降了7位,其余30%交叉口的排序平均上升了8位。该研究结果为饱和交通状况下交叉口的合理分级提供了量化手段,有助于及时发现急需管控的交叉口。      

基于复杂网络的湖北省高速公路网特性分析

以湖北省高速公路网为研究对象,选取Space-P方法建立其网络拓扑模型,分析高速公路网的静态特性、中心性和鲁棒性.研究结果表明:湖北省高速公路的网络结构具有明显的小世界网络特性,节点间通过较少次的路径转换便可通达,网络连通性好;在随机攻击策略下,路网表现出良好的鲁棒性,但部分节点的节点度和聚类系数较低,局部地区的连通性较差;从节点中心性分析角度看,高速公路网部分节点重要性过高,在蓄意攻击策略下,路网性能降低显著.     

基于邮政网络的社区物流多中心m-TSP问题

从社区物流的配送问题着手,在总结社区物流配送特点和要求的基础上,提出了基于邮政网络对社区物流进行分区规划的问题.基于假设邮政网点足够密集的研究思想,即配送中心随地可取的情况下,对有社区物流需求的某个地区做分区规划.利用Weight-K-means算法,对划分好的每个区域做一次TSP计算,从而满足在每一个聚类中,不仅车载量均衡,而且车辆所走里程也大致相同.算例分析表明该算法能够得到满意的解.     

基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法

提出了基于自适应谐振理论的Web文档聚类集成方法．该方法先用蚁群算法对Web文档进行聚类,再用ART神经网络对聚类结果集成．实验结果表明,集成后的聚类综合质量高于集成前的聚类综合质量．     

基于贝叶斯网络的地铁设备故障诊断方法

故障诊断时间在目前地铁设备故障修复总时长中占比较高,如何有效缩短故障诊断时间成为提高地铁设备故障维修效率的关键。鉴于此,为快速分析地铁设备系统中的薄弱环节,以故障诊断时间为判定标准,提出基于贝叶斯网络的地铁设备故障诊断算法,将贝叶斯网络计算的故障概率与该种故障排查时间相结合作为预期故障诊断时间指标,并以该指标值从低到高依序进行故障排查诊断。然后基于调研获取的全国17家地铁公司列车客室门故障数据,利用蒙特卡洛仿真和3D数字孪生对比人工排查和本算法在故障诊断方面的效率差异。算例结果显示,利用本算法定位故障点时所消耗的时间是人工排查时长的43%～48%,表明基于故障诊断时间的贝叶斯网络地铁设备故障诊断算法能快速分析出系统中的薄弱环节,提高地铁设备故障的维修效率。     

基于网络均衡的交叉口分流率计算方法

为研究交通需求的空间分布对网络瓶颈的影响,提出了基于网络均衡的交叉口分流率计算方法,以随机型用户均衡网络为对象,研究网络均衡状态下的路段选择率、交叉口分流率及其相互关系,以Dial加载为基础,根据概率原理和权理论推导得出单路段和双路段选择率的计算公式,根据交通网络均衡状态下的路段选择率和MSA算法与Dial加载的关系,推导了交叉口分流率和分叉流量的计算公式,用数值实验验证了提出的方法的可行性。     

基于EEMD-Hilbert和FWA-SVM的滚动轴承故障诊断方法

为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解（empiricalmode?decomposition,EEMD）、Hilbert变换的特征提取方法,并利用烟花算法优化支持向量机（support vector machine,SVM）分类参数的滚动轴承故障诊断方法. 通过EEMD方法将目标信号分解成若干个模态函数,采取Hilbert变换获取模态函数的瞬时频率,并对模态函数及其瞬时频率进行统计特征提取,从而实现特征的有效降维. 结果表明:信号经过EEMD-Hilbert处理后特征能有效提取,将训练集和测试集各600组数据代入烟花算法优化SVM模型得到测试集正确率为99.63%;比传统的遗传算法和粒子群算法优化模型分别提高0.4%和0.2%左右;同时收敛时间更短,验证了该算法模型的可行性与有效性.      

基于网页等级的PageRank算法改进

为了提高PageRank算法的准确性,从网络用户对已知网页进行评价的角度引入网页等级,从网页链接分析的角度解决权威性需求.结合网页链接分析和页面内容分析提出一种改进的PageRank算法PRP(PageRank based on Page-level).实验证明,算法为扩展PageRank提供了广阔的空间,通过选择合适的参数page-level,可以提高传统PageRank算法的网页排序的准确性,有效防止恶意链接对pagerank排序值(PR值)造成的影响.     

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采用复杂网络理论中的点度中心度、中间中心度、接近中心度等3个关键指标,结合航空货物运输数据,用SPSS对我国航空货运网络进行系统聚类,从城市、区域和航线等角度对货运网络进行层级分析.研究表明：我国航空货运网络分布不均衡,具有明显的枢纽层级城市、区域层级城市、中级层级城市和边缘层级城市等4个层级结构;绝大部分航空货运量、航线、起降架次等集中在少数枢纽层级城市和区域层级城市,其他层级城市则依赖这2类城市进行货物运输中转.亟须合理安排新增航线和新增通航城市以解决航空货运枢纽城市后劲不足等问题.     

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机场作为重要的基础交通设施,对于地方商业发展和居民生活质量意义重大,航线网络的连通性水平决定了航空运输的服务水平.本文通过运用社会网络分析方法对中国国内航线网络进行分析,通过计算其密度、中心度（程度中心度;接近中心度;中介中心度）、切断点,分析国内机场国内航线的连通性水平;并对切断点进行扩展研究,计算节点删除对连通性水平的损失,并将损失分为直接损失和间接损失.研究结果表明,中国国内航线网络整体连通性水平较低,东西部连通性水平差异较大,同时西部地区也存在特色网络结构,整体网络对首都机场依赖性很强,抗毁能力弱.     

基于GIS的管网爆管分析算法优化与实现

爆管分析是城市地下管网管理中的一个重要管网分析功能,当前的多数管网系统所采用的爆管分析算法、管网数据模型及实现技术难以提供最优的爆管分析方案.文中采用Geodatabase网络模型将管网数据建模为几何网络和逻辑网络,在管网数据模型中明确表达网络流向,并一体化集成存储管网数据,并利用ArcEngine的网络访问接口扩展优化传统爆管分析算法——广度优先遍历算法,实现了支持环状管网的爆管分析功能,此优化方案已成功地应用于大连石化矿区管网综合管理系统.     

基于混合算法的编组站到发线模型算法研究

本文分析了编组站到发线占用特性,在前人对于到发线运用建模的基础上,建立更适合于编组站到发线的运用模型。由于到发线的安排属于NPC问题,本文综合遗传算法与模拟退火算法的优点对该模型进行求解,采用混合算法——模拟退火遗传算法（SAGA）,来提高运行效率和解的质量,并在目标函数上以及在约束条件上提出新的理论,引入惩罚因子以加快算法模型的收敛。丈中阐述了该算法的具体实现过程,并通过模拟仿真对算法进行了验证,结果表明该模型算法是可靠和有效的。     

基于混合遗传算法的试验选址问题研究

大型海上试验的保障资源分散在全国各地，将这些资源运输到合适的海区属于工厂选址问题．海区的选择会影响资源的取舍，进而影响试验流程优化这一车间调度问题，反过来试验流程优化也会影响资源的取舍和海区的选择．因此试验海区的选择是工厂选址运输问题和车间调度问题的耦合．文中建立了该问题的数学模型，并分别用遗传算法和排队论处理流程优化中的时间约束和资源约束，再用启发式算法对运输问题进行优化．仿真结果表明了该方法的有效性．     

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首先简述了交通控制系统的控制结构，然后对多Agent技术在控制系统中的应用优势进行了分析，在对已有相关文献进行分析的基础上，提出了以路口Agent为单位的多Agent交通控制系统结构和路口Agent的内部结构，并对Agent间的协调机制进行了讨论.以混合遗传算法作为路口Agent的计算模型，以延误作为PI值，采用惩罚函数对绿信比进行了优化，通过matlab编程进行实际数据验证，结果表明混合遗传算法的优化结果优于已有的爬山法.     

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在详细分析遗传算法的局限性的基础上，构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法。这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间，可以有效地避免遗传算法易出现“早熟”收敛的问题。然后，分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解，并对求解结果进行对比分析。结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快，更加接近最优解。     

基于贪心策略的混合遗传算法在TSP中的实现

由于标准遗传算法初始种群是随机产生的,可能导致算法的收敛速度较低,并陷入局部最优解.为了解决这一问题,提出了一种改进的遗传算法.改进后的遗传算法先用贪心算法产生初始种群,使算法能够更快地达到最优解.选择操作时采用竞标赛方法,在每代进化结束后立即采取了末尾淘汰机制,从而使适应度高的个体被选中的概率增大.并用模拟退火算法改善其局部搜索,通过仿真实验可以看到,提出的邻近倒位变异以及新的非零递减自适应函数可以进一步提高算法的运行效率.