基于节点兴趣的混合P2P网络

针对P2P网络在搜索资源时往往无法快速准确的定位目标,提出一种节点兴趣分组以及分层结构的P2P网络结构.网络拓扑在分布时将兴趣相似度高的节点放到一个兴趣组中,节点在搜索资源时就会更准确的定位在离自己距离近的同时也是兴趣最相似的节点上,减少了查询消息的路由转发.同时应用分层的管理,对整个网络中的节点功能细化,使得网络的稳定性和可扩展性得到优化.实验结果表明,采用兴趣分组和结构分层的网络访问延时得到有效控制,搜索成功率也得到提高.该算法在缩短路由跳数的同时还提高了搜索的精准率.     

自组网中稳定的基于位置预测的QoS路由算法

由于自组网中节点的移动性和拓扑结构的易变性,路由成为最关键的问题.为了减少路由重构,降低网络控制开销和提供QoS支持.提出一种稳定的基于位置预测的QoS路由算法.该算法使用GPS获取节点的位置信息,利用该位置信息限制路由的搜索范围;同时使用移动预测技术判断路由的稳定性,从而选择一条稳定的、满足QoS约束条件的路由.仿真实验结果表明该算法降低了网络负载,提高了网络数据传输率.     

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最短径路是网络优化中的一个经典问题，Dijkstra算法被公认为是一种十分有效的最短径路的搜索求解算法．本在研究网络一般结构特点的基础上，发现传统Dijkstra算法在每次迭代过程中都需要搜索所有节点的这一缺陷，通过向搜索节点中引入“度”的信息，提出了基于“度搜索”的改进算法，并根据网络的特点，给出了有向网络和无向网络两种情况下存在“度”差异的算法设计方法；算法的整体结构与Dijkstra保持了一致性，没有算法结构的突变，因而通过修改原有Dijkstra程序和重新设计“度搜索”程序都十分容易实现．该算法提高了最短径路的搜索效率，特别是对稀疏网络，算法效率更为明显，其复杂度小于O(｜V｜^2)．     

基于约束的智能光网络路由算法设计

讨论了基于GMPLS的约束路由机制和约束路由算法，提出了一种新的用于智能光网络的CSPF算法．该算法通过考虑业务优先级和负载平衡，能够满足业务的一般QoS需求，同时可以均衡业务流量，在一定程度上平衡网络负载，降低业务的阻塞率．通过多次仿真实验验证，该算法是可用的和有效的．     

基于BP神经网络的煤炭企业可持续发展评价

在分析煤炭企业可持续发展评价方法的基础上，建立了煤炭企业可持续发展评价指标体系，构建了基于误差反向传播算法（BP算法）的多层前向神经网络模型．为减小希望输出与实际输出之间的误差，从输出层神经元到输入层神经元逐层反向修正各连接权，并在网络训练学习的过程中不断执行误差反向传播修正，以提高网络对输入模式响应的正确率．通过算例验证了运用BP神经网络评价煤炭企业可持续发展的有效性和准确性．     

一种基于多QoS约束的多播多路径算贩

探讨了在包交换网络中，满足时延带宽约束的多播路由问题，提出了一种有效提高网络资源利用率的生成多播路径的算法．文中提出的算法综合了单路径和多路径路由的优点，侧重单一优化路径以降低路由开销，同时采用多径路由以提高搜索路径成功率．     

多路径配流模型的一种改进算法

在多路径配流模型中，出行者对每条备选路径的理解阻抗是随机的，经典的STOCH算法通过正向和反向两次搜索最短路径来寻找有效路径．用选择枝的概念简单叙述Logit选择模型，在对经典STOCH算法深刻分析的基础上，提出了一种求解多路径配流问题的改进算法，该算法只需一次反向搜索即可完成有效路径的寻找。从而提高了求解速度，最后给出了算例求解．     

光纤网中可变波长光交换机的优化设计

为了解决光波转换器成本昂贵与其在光纤网络中的重要性之间的矛盾，提出了新的可变波长光交换机结构和相应的优化路由及波长分配算法．为了验证该可变波长光交换机的优越性，基于NSF网络进行了仿真，并给出了最有效的光波转换器的使用方法及其配置．该光交换机设计结构和仿真工具，可以方便地应用到其它骨干光网络中各个交换节点的最优化设计中．     

一种基于移动预测和多路径机制的Ad Hoc网络路由协议

Ad Hoe网络具有网络拓扑结构动态变化的特点，而且网络中的源节点与目的节点间通常存在多条路径．因此Ad Hoe网络中的路由协议必须适应网络的动态性且充分利用有效的多条路径．文中基于动态源路由协议DSR，提出了一种基于移动节点移动预测和多路径路由机制的路由协议PMDSR．该协议可根据移动节点的位置、速度和移动方向等信息，对相邻节点的链路最大生存时间进行预测，并选择相对稳定的多条路径投递分组．仿真结果表明，与经典的DSR协议相比，PMD-SR协议可有效地提高分组平均投递率，降低平均端到端时延．     

一种混合蚂蚁算法及其在QoS多播路由中的应用

描述了多QoS约束的多播路由问题的网络模型，提出了一种混合蚂蚁算法，该算法利用遗传算法快速全局的搜索能力，生成初始解，并转化为网络的初始信息素分布．利用蚂蚁算法的正反馈特性，迅速收敛到问题的最优解．仿真取得了非常好的效果，表明该算法是合理有效的．     

基于综合评价指标的公交线路时间控制点优选方法

为了合理设置公交线路的时间控制点,本文首先提出了设置时间控制点应遵 循的3 个原则,分别为站点流量较大、公交车辆运行时间差异较小、两个控制点不宜相邻; 之后考虑站点服务乘客数量、公交车辆行程时间差异、站点分布均匀性等因素构建服务 状态指标、站点分散度指标对3 个原则进行量化;基于熵权法确定两个指标的权重系数, 建立了综合评价指标计算方法,以及基于该指标的时间控制点选择流程.最后以哈尔滨市 63路公交线路为例对所建立的方法进行具体阐述.     

双参考点路径选择模型及其实证研究

针对日常出行决策中的不确定性,本文基于前景理论对双参考点情况下的路径选择行为进行研究.首先,以可接受的最早到达时间和工作开始时间作为双参考点,建立了基于前景理论的路径选择模型.然后,设计调查问卷,对问卷中4种情景下的路径选择结果进行统计,运用非线性回归方法估计双参考点路径选择模型的价值函数和权重函数的参数值,并将参数估计结果与已有文献的参数估计值进行对比分析.结果表明,单参考点情况下得到的参数值并不适用于双参考点情况,同时确定了价值函数为非对称曲线,期望到达时间偏于工作开始时间,在晚到的收益区间价值函数曲线斜率更陡.     

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为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型。首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型。最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系。结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置。出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合。本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为。     

基于累积前景理论的通勤者路径选择模型

为了全面描述决策者在不确定环境下的出行行为,从价值变化和可靠性变化两个方面研究通勤者的路径选择行为及对待风险的态度,提出了基于累积前景理论（CPT）的通勤者路径选择模型.首先推广了两个参考点的CPT,接着根据不确定理论对行程时间进行预算,给出通勤者参考点估计的统一方法,然后构造通勤者的路径选择模型. 最后在一个测试网络上研究可靠度与参考点及可靠度与累积前景值的关系.结果表明,通勤者的参考点可以根据可靠度要求动态设置.出发时刻相同,出行者可靠度要求较高时,风险较低的路径前景值较大;反之可靠度要求较低时,行程时间平均值较小,虽然风险较高的路径前景值也比较大,这一结论与事实相符合.本文所提出的决策模型能够有效地描述通勤者在随机路网中的路径选择行为.     

LTE-M综合承载系统互联互通方案设计和性能测试

针对目前城市轨道交通中采用商用公网长期演进(LTE) 系统承载时, 跨核心网互联互通的可靠性和实时性不满足业务需求的问题, 分析了城市轨道交通长期演进(LTE-M) 综合承载系统的业务需求, 提出了LTE-M综合承载系统互操作性需求和数据业务的互联互通需求, 研究了LTE-M综合承载系统互联互通的工作机制, 设计了可靠性保障方法, 包括核心网间路由重建立、核心网间故障倒切、核心网板卡倒切等, 提出了LTE-M综合承载系统互联互通的系统架构; 在实验室搭建了LTE-M综合承载系统互联互通测试环境, 分析了信令和数据, 以验证其是否满足应用需求, 并进行了LTE-M综合承载系统跨核心网切换测试、跨核心网路由测试、核心网故障倒切测试、可靠性测试和互联互通性能测试。研究结果表明: 为满足城市轨道交通列车跨线运营需求, 需实现LTE-M终端和基站之间参考点、核心网服务网关与分组数据网关之间参考点、移动管理实体之间参考点以及归属签约用户服务器与移动管理实体之间参考点接口的互联互通; LTE-M综合承载系统互联互通跨核心网切换时间小于1 s, 核心网间路由重建立时间小于1 s, 核心网单板故障倒切时间小于2 s, 跨核心网故障倒切时间小于31 s; LTE-M综合承载系统互联互通业务传输时延小于0.15 s, 丢包率小于1%;10 MHz带宽能同时传输1路100 kb·s-1的基于通信的列车运行控制业务、2路2 Mb·s-1的车辆视频监控业务和1路4 Mb·s-1的乘客信息系统业务。可见, LTE-M综合承载系统互联互通性能满足城市轨道交通跨线运营的业务需求。      

空车配货VRP问题的路径匹配算法

针对现有VRP（Vehicle routing problem）问题的精确解法和启发式算法应用于空车配货信息检索时的局限,引入图的概念,提出了一个基于交通路网的路径匹配算法,给出了算法复杂度分析。该算法利用交通路网中各结点之间的距离关系,检索给定起讫点间及起讫点与各自邻近结点群之间存在的配货信息,同时规划出收益费用比最优的行驶路径,并能根据配货行驶路径的特点对检索出的所信息进行分析、评价和优选,以方便空车配货组织。最后用一个仿真实例验证算法的有效性。     

排放控制区下集装箱班轮运输船期设计与燃油补给联合优化

为解决排放控制区下集装箱班轮运输船期设计和燃油补给联合优化问题,分析了多时间窗、多起讫时间和多装卸效率等合作协议条款与船舶航行、装卸及到/离港时间之间的关联性。结合燃油补给港燃油价格差异和折扣因素,以船公司航线服务周总成本最小化为目标,构建排放控制区下船期设计和燃油补给混合整数非线性规划模型,设计线性割线近似的求解方法。以中远海运集团有限公司AWE1航线为例,数值实验验证了模型及其求解方法的适用性和有效性。结果显示：船期设计与燃油补给联合优化可使船公司航线服务周总成本降低7.41%;随着船舶到港时间窗长度的增大,船公司航线服务周总成本及船舶在排放控制区内平均航速均随之降低。研 究表明,上述合作协议条款不仅有助于船公司更为灵活地调整船舶航速和船期,还有利于减少船舶在排放控制区内的温室气体排放。     

快递配送车辆路径优化研究

考虑到快递配送和物流配送的异同,在物流配送路径优化问题的基础上构建了符合快递配送路径优化问题的数学模型.设计了一种采用自然数编码,综合考虑快件数量、车辆载重、车辆容量等约束的解码方式的遗传算法.通过一个拥有20个配送点的快递配送案例,验证本文所构建模型和算法能够得到合理配送路径和各个配送点的服务时刻.最后通过灵敏度分析和四轮厢式货车算例验证表明:当前情况下,研究快递配送路径优化时,快件数量、快递员最长配送时间和各配送点的作业时间必须考虑;当前快递配送车辆的载重和容量满足当前需求,无需更换载重和容量更大的配送车辆.     

结合双向光流约束的特征点匹配车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、目标尺度变化和部分遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于特征点的稳定可靠的车辆跟踪方法.针对运动车辆高速行驶时具有较大帧间运动的特点,构造KLT算法的金字塔模型,根据前向和后向跟踪偏移量,对稳定性较差的特征点进行剔除.同时,采用SURF特征匹配算法对目标特征点集进行更新和校正.最后,利用特征点之间的位置信息,确定目标的尺度和旋转变化因子,从而实现当前帧中目标区域的定位.实验结果表明,提出的车辆跟踪方法可以有效地解决复杂场景中目标形变和部分遮挡等问题,对尺度和旋转变化也具有较强的鲁棒性.     

“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。