FDM工艺中基于特征分区的扫描路径算法及优化

简述了FDM工艺的工作原理,在现有扫描方式的基础上提出了基于特征分区的扫描路径算法,并对该算法进行了优化,大大减少了扫描过程中的断送次数,提高了成型效率．     

一种寻求多条最短路的新算法——生长路径法

为了寻找栅格状轨道交通运输网络中任意两个节点间的全部最短路径,根据数据结构中堆栈数据“后进先出”的原理,提出了生长路径法,它将从起点发出的初台最短路径压入堆栈,并利用边的编号和路径长度对堆栈内的路径进行生长和判断,合格的路径进栈,不合格的路径剔除,直到堆栈内所有的路径都生长至终点为止,利用这种算法可求出无负向边的有向网络中任意两节点间所有的最短路径。     

基于双层规划模型下的路径安排问题研究

目前我国交通拥堵给许多地区的经济社会发展带来极大的负面影响,如何缓解交通拥堵对于城市的发展具有重要的意义。在研究路径安排问题上,建立了基于控制中心的双层规划模型。上层目标从交通管理者的角度,最小化出行者的系统总阻抗,下层模型通过基于元胞传输模型构建了出行者的动态路径选择行为模型。通过案例分析验证了提出的模型的可行性。     

基于铁路运输网络的最短路径及次短路径研究

在铁路运输网络中,经常要计算最短路问题,Dijkstra算法和Floyd算法是求最短路径的最常用最有效的两种方法。首先从不同方面对Dijkstra算法和Floyd算法进行了比较分析,然后对次短路问题做了简要介绍。     

我国西部地区地方性外资法的困境与超越——基于路径依赖视角的考察

西部地方性外资法中的路径依赖现象颇为突出,其立法模式、内容和立法技术等被锁定在一定范围内,内化成西部地区的地方性外资法根深蒂固的特性,超越路径依赖需要制度创新,根本路径在于清理、整合和修改现有法规体系、规范授权立法、提高立法技术和完善立法内容,还应该注重法律的执行力度.     

智能交通系统中动态路径诱导关键技术研究

动态路径诱导系统是智能交通系统中的一个重要研究内容。基于对动态路径诱导系统的研究现状,阐述了动态路径诱导系统的构成与分类,并针对系统中的关键技术进行了研究。     

优化蚁群算法在最短路径诱导中的应用

最短路径算法在许多应用领域和研究中起着十分重要的作用。现有文献对最短路径问题提出了大量的优化求解方法和算法,大部分研究仅针对固定权值网络,对权值随时间变化等时变情况考虑较少。在通信系统、智能交通系统等实际网络及应用领域中,随着时间的变化,边的权值往往也同时改变。因此,时变网络中最短路径求解问题的研究更具有实用意义。针对一般算法存在的缺陷,现提出三点优化,使算法既能避免陷入局部最优解,又能更快地收敛到全局最优解。     

基于遗传算法的路径安排

讨论了城市道路中的路径安排问题,对遗传算法的编码问题进行了改进,并使用了一种新的编码机制.最后,运用VC 解决了城市道路的最短路径问题.     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

浅谈湖南省高速公路路径识别技术

分析了在高速公路环网中,存在路径二义性问题,如果不能将车辆路径信息识别出来,就只能按最短路径收费,收费额流失度相当庞大,总结了目前的一些路径识别技术的优缺点,阐述了湖南省现在采用路径识别技术的构架;指出了湖南省未来发展的路径识别技术方向。     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

基于联合仿真的平行泊车控制策略

为了提高泊车效率和安全性,提出了平行泊车控制策略,包括车位识别、路径规划和路径跟踪.在满足路径约束的条件下,利用等速偏移和三角函数叠加曲线进行泊车路径规划,基于模型预测控制算法进行泊车路径跟踪控制.搭建Prescan和Simulink联合仿真模型,进行车位识别和泊车过程仿真验证.结果表明:该策略可实现车位识别,并自主完...     

基于离散势能场的行人路径规划算法研究

复杂二维场景中的行人路径规划是行人仿真研究体系中微观仿真服务的关键性问题之一.针对该问题提出基于离散势能场的路径规划算法,给出总体算法的流程,并针对离散势能场的生成算法、离散路径的合理化方法等关键环节进行详细论述,最后经算例证明该算法具有一定的有效性,同时存在一定的局限性.     

一种移动机器人的路径规划与路径跟踪控制

介绍了一种载有水轮机转轮修磨设备的移动机器人的系统原理、路径规划方案、路径形状设计和路径跟踪控制及其实现，这种路径规划和路径跟踪控制并不只适用于水轮机转轮这种大型工件，若在路径规划过程中，考虑具体加工对象的几何外形的特点，对路径规划方法加以改造，同样适合于其他特殊外形的几何工件。     

公路新改建最经济路径选择的一种算法

公路新改建中最经济路径的选择，必须是保证总造价最低，而且简单实用。     

求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题,按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题,引入虚拟任务点与相关约束方法,将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题,使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法,以改进的节约法为静态算法,对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解,得到重新优化路径所用的时间为0.49s,说明这种规划方法可行。     

基于PSL模型的轨道车站行人路径选择研究

根据效用最大化理论,建立了path-size logit（PSL）模型和路径效用函数.以北京市地铁十号线国贸站的调查数据为基础,标定了模型参数.对模型的分析表明,行人在轨道车站售票区域的路径选择与出行目的及各设施的服务时间有关,同时,路径重复系数对路径效用的影响大,佐证了行人对拥挤路径的规避行为.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条，而且在带限制条件的路径选择等应用上，常常需要找出多条最优或近优的路径．一些经典的单源最短路径算法，如Dijkstra算法，能找出一条从起始点到目的点的最短路径，但并不能求解两点之间的所有最短路径．本文给出了最短路径子图的概念，用于存储图中两节点之间所有最短路径信息，能够节约存储空间．并给出了最短路径子图构造算法SPSG，其时间复杂度为O(n e)，比同类算法时间复杂度更低．随机网络模型的仿真结果表明：SPSG算法效率更高，     

基于预算时间的路径选择模型参照点设定方法

针对路径选择模型的特点,基于前景理论分析了实际路网中出行者在不同得失状况下的选择行动,进而重点分析了模型中参照点的设定方法.从传统参照点设置方法入手,针对其自由流时间不适用于拥挤路网的弊端,通过结合出行时间预算和有效路径的相关理论,提出了一种更加符合实际的路径选择模型参照点设定方法.算例演算表明,提出的参照点设定方法能有效地反映路网出行者的实际出行行为,特别是在出行者对出行时间要求越严格的情况下,改进方法的优势越明显.