基于行程多路径的航空公司航班频率优化

将航空运输网络抽象为多层级网络结构, 构建了确定航空公司某一城市对某条路径航班频率的两阶段规划模型: 第一阶段从旅客选择行为的角度, 考虑旅客对旅行时间、过站时间、计划延误时间、票价等因素的价值感知, 构建旅客旅行负效用函数, 进而基于多项式Logit模型构建计算旅客选择某个航空公司某个城市对某条路径概率的旅客路径选择模型; 第二阶段从航空公司的角度, 以总收益最大化为目标函数, 基于行程多路径, 并考虑航空公司总运力限制, 尽可能地让每条路径的运力供给等于需求, 构建了确定路径航班频率的线性规划模型; 提出了求解两阶段模型的迭代算法。研究结果表明: 提出的算法能够在8次迭代之后达到收敛, 可以在较短的时间内得到最优解; 随着算法的收敛, 构建的两阶段规划模型在航线存在市场竞争且整体运力不足的情况下优先将运力安排到收益最高的航线上, 提升航空公司整体收益; 对于包含多个航节的航线, 构建的两阶段模型更能体现旅客选择行为在航班频率配置中发挥的作用; 对于包含一个航节的航线, 需求随航班频率的变动幅度较小, 随着迭代次数的增加, 需求航班频率弹性系数逐渐变小, 对于包含多个航节的航线, 在航线总需求一定的情况下, 需求随航班频率的变动幅度较大, 由于市场竞争存在航班频率不变需求骤减的情形。可见, 所提出的模型和算法能够有效提升航空公司收益。      

地表模型上的最短路径算法研究

提出了一种基于空间三角网格的地表模型上的最短路径算法。该算法利用离散点的空间信息计算得到起点So到周围邻接点的最短距离，然后用逐步向外层边界扩展的方法扩大起点的邻接点范围，直到起点的邻接点中包含终点to。此过程可求得So到to的最短路径上的关键点，然后求取无原始边连接的2个关键点之间的精确路径点。     

基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型

为了提高自动驾驶车辆在复杂机非混行交叉口行车安全性、舒适性和效率,提出了一种基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型,并进行模型泛化;设定静态离散序列交叉口网格区域的划分规则,根据多状态通行行为概率转换关系,预测非机动车在细分网格中的运动状态,并动态评估机非冲突区域的风险等级;在此基础上,采用模型预测方法设计自动驾驶车辆的横纵向控制算法,通过自适应调节航向与速度实现跟踪期望轨迹并同步规避网格冲突区域;结合车辆动力学与外部交互环境等约束条件,开发交叉口四相位信号控制交通仿真平台,采用模型在环测试的方式,从效率优度、舒适性优度、实际规划路径与参考路径的偏移量等方面,验证了对左转机非冲突区域运动规划的有效性。研究结果表明:所提出模型能够有效动态提取和预测网格风险信息,确保自动驾驶车辆与驶入交叉口非机动车的安全交互、高效通行与驾驶舒适性,其规划路径的偏移量与同类算法相比最大可降低17.1%,通行效率最大可提高26.6%,舒适性优度最大可提高39.3%,实际路径跟踪表现出高效通过交叉口机非冲突区域和规划路径占用空间低的明显优势。      

基于导航网格的室内火灾逃生路径动态规划

为了解决现有虚拟现实（virtual reality,VR）场景中室内火灾逃生路径规划静态、低效的问题,基于VR场景中的导航网格,提出了室内火灾真实感表达方法,构建了室内火灾VR场景;其次根据VR场景创建了初始导航网格,设计了导航网格动态生成算法,建立了室内火灾逃生路径动态规划方法;最后构建了原型系统,并选择某产业园展厅作为案例开展了实验分析. 实验结果表明:融合静态地理场景与动态火灾场景,能构建室内火灾VR场景;导航网格每次更新时间在10 ms内,逃生路径规划的每次更新时间平均为50 ms左右,可支持室内火灾逃生路径的动态规划.      

基于蚁群搜索的三维CAD模型相似性计算

模型相似性计算是三维CAD模型检索中的关键技术.为了更准确地区分模型之间的差异,提出了一种基于蚁群搜索的模型相似性计算方法.首先,根据边数的差异度量源模型面与目标模型面之间的形状相似程度,并引入面邻接对应关系矩阵衡量两个模型之间的结构相似性;其次,使用蚁群算法搜索源模型与目标模型之间的最优面匹配序列,以最优面匹配序列为基础来计算两个模型之间的相似性;最后,使用贪心算法和本文所提出的方法分别计算源模型与目标模型之间的相似性,并进行对比实验.实验结果表明:在计算关键模型的相似性时,本文所提出方法的计算结果比贪心算法提高了8.33%;与贪心算法相比,本文方法能够有效区分实验中的10个模型.     

动态规划算法在最优航路规划中的应用

通过对船舶最优航路概念的分析,提出了一种基于动态规划算法的船舶最优航路规划。实现了船舶最优航线的自动生成,不仅可大大减轻航海作业人员的工作强度,同时也能增强航线的安全性和可靠性．     

地震疏散路径规划算法

重大地震条件下,交通网络具有明显的结构变动性,传统最短路算法生成的疏散路径难以满足其在疏散安全性、可通行性、通行能力约束和应变性的要求．为了解决这一问题,在具有通行能力约束的路径规划（CCRP）算法基础上,考虑了上述有关要求,提出了一种地震疏散路径规划算法．该算法的特色在于：（1）引入惩罚函数以满足应急疏散路径对安全性和可通行性方面的要求;（2）将突发交通拥堵点作为虚拟疏散原点纳入到动态路径规划过程,以增加对突发交通拥堵的快速疏散能力．实证表明,所提出的算法可将疏散交通流分配到危险性较低、可通行性较好的路径上,并满足路径的通行能力约束,而且对突发交通拥堵具有必要的应变能力,能较好地满足地震疏散路径规划的需要．     

一种高效的简化可辨识矩阵集成算法

基于可辨识矩阵的约简算法,需要生成许多无用的元素,因而算法效率不高.针对这一问题,基于动态思想,设计了一个新的集成算法,新算法在生成可辨识矩阵的过程中不用生成大量的无用元素,减少了存储量和计算量,从而使算法的效率得到提高.最后给出了一个实例说明新算法的高效性.     

一种高效的简化可辨识矩阵集成算法

基于可辨识矩阵的约简算法,需要生成许多无用的元素,因而算法效率不高.针对这一问题,基于动态思想,设计了一个新的集成算法,新算法在生成可辨识矩阵的过程中不用生成大量的无用元素,减少了存储量和计算量,从而使算法的效率得到提高.最后给出了一个实例说明新算法的高效性.     

基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法

提出一种基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法．该算法通过建立三角网格动态空间索引结构,快速准确获取局部型面参考数据并计算型面曲率．对曲率较大区域进行细分,对较平坦区域只进行网格顶点重定位,不进行面片分裂,实现三角网格的自适应细分．实例证明该算法可提高模型的光顺性与细分效率,以相对较少的面片准确表达模型型面特征信息．     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

基于乘客路径选择的多制式轨道交通客流分配

为量化换乘对乘客出行路径选择的影响程度,在单层网络中添加虚拟换乘站,构建无隐性连接的三层多制式轨道交通拓扑网络模型.基于时间、换乘节点衔接性,计算线网间衔接性系数;利用Dijkstra法搜索模型各起讫点间的K短路径,以乘客感受到的线网复杂度及乘客出行计划确定时间,建立乘客对线网的熟悉度函数;根据乘客路径选择影响因素构建...     

基于局部连通性的在途动态路径诱导方法

驾车购物已经成为现代城市居民常见的生活出行方式,而驾车购物出行量的不断 增长也引发了严重的道路交通供需矛盾,加重了城市交通拥堵程度.为更好地满足居民驾车购 物出行的实际需要,出行路径诱导已成为一种优先选择,但目前大多数路径诱导方法运用固 定的最优路径搜索算法来规划行驶路线,不能完全自适应交通流的变化,并没有考虑到购物 出行特点.本文提出一种在途动态路径诱导方法,分析实时交通信息对路网连通性的动态影 响,在途中对诱导路径进行局部范围的重新搜索,并及时将更新结果反馈给在途车辆.实验结 果表明,与其他动态路径诱导方法相比,该方法计算量减少了56%以上,具有更强的实时性和 有效性,并具有开放性结构,能够根据需求替换不同路径搜索算法.     

基于Maklink 图和遗传算法的改航 路径规划方法研究

为了保障恶劣天气下的飞行安全,航班需要采取改航策略避开危险区.采用已 有的以改航路径最短为目标,以航段最小距离、避开危险区、转弯角度等为约束条件的规 划模型,设计了3 阶段方法研究改航路径规划.首先应用Maklink 图和Dijkstra 算法规划一 条能够避开危险区的路径,接着应用遗传算法优化路径,最后进行路径调整以满足约束 条件.算例仿真结果显示,应用本文方法得到的改航路径长度较短,转弯次数少、转弯角度 小,计算效率高.仿真结果说明,应用本文提出的方法获得的改航路径满足目标和约束要 求,验证了该方法的可行性和有效性.     

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出租车驾驶员对城市道路交通状况较为熟悉,他们选择的路径具有代表性,因此将出租车驾驶员路径选择经验融合到路径规划算法中,对提高出行效率具有重要的意义.本文提出一种融合出租车驾驶经验的层次路径规划方法,主要包括三部分：首先,从出租车GPS数据中提取出出租车载客行驶轨迹;然后,根据各路段出租车行驶频率高低对路网进行分层,构建基于出租车经验路径的分层路网;在此基础上,使用Dijkstra算法实现层次路径规划.最后,本文以广州市为研究区域,将该方法得到的规划路径与经典路径规划算法的结果进行比较.结果表明,融合出租车驾驶经验的路径规划方法所得路径在行程时间上占有一定的优势.     

基于支持向量机的发动机气路故障预诊断

为实现航空发动机气路故障在线预诊断,分析了地空数据链系统中发动机气路参数报文的协议格式,建立了基于支持向量机算法的发动机气路参数在线预测模型。以便携式地空数据链收发系统为硬件基础,构建发动机报文并行处理系统,获取建模所需的训练样本。利用最终误差预报准则确定样本数据嵌入维数,实现时序样本数据的相空间重构。提出自适应网格搜索法优化支持向量机建模参数,获得气路参数在线预测模型,与航路飞机建立地空数据链通信,预测气路参数趋势。预测结果表明:参数低压转子转速、高压转子转速、尾气温度与燃油流量的相对预测误差分别为2.5%、2.1%、1.9%与2.3%,因此,支持向量机模型具有较高预测精度。     

指引路径规划模型的建模与仿真验证

道路上某个位置存在多个指路标志时可能引发信息过载问题,对驾驶员产生干扰. 为解决这一问题,本文基于A* (A-star)算法,提出一种指引路径规划模型.考虑特定节点信息过载问题对指引路径实际成本的影响,在模型的估价函数中增设惩罚系数,可以有效避开引发信息过载现象的指引路径选择 . 基于 VISSIM 展开案例研究,借助其二次开发功能提取 VISSIM路网中的相关数据.利用所建指引路径规划模型求解路网中一对OD间的指引路径. 最后,对比分析有无惩罚系数两种模型得到的指引路径规划和指路标志布设方案,证明本文模型在指引路径规划时可有效避免信息过载问题.     

指引路径规划模型的建模与仿真验证

道路上某个位置存在多个指路标志时可能引发信息过载问题，对驾驶员产生干扰. 为解决这一问题，本文基于A* (A-star)算法，提出一种指引路径规划模型.考虑特定节点信息过载问题对指引路径实际成本的影响，在模型的估价函数中增设惩罚系数，可以有效避开引发信息过载现象的指引路径选择 . 基于 VISSIM 展开案例研究，借助其二次开发功能提取 VISSIM路网中的相关数据.利用所建指引路径规划模型求解路网中一对OD间的指引路径. 最后，对比分析有无惩罚系数两种模型得到的指引路径规划和指路标志布设方案，证明本文模型在指引路径规划时可有效避免信息过载问题.