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协同时隙再分配是以利益为中心的自私理性个体间的分布式协作问题,具有高度的动态性和不确定性,再分配的目标是在追求个体自身利益最大化的基础上,实现群体目标.本文分析了DCCEA（分布式协同多目标进化算法）的特性及原理,确定了其在时隙再分配问题中的可用性,并在此基础上构建了基于时隙再分配的分布式协同多目标进化算法模型.仿真实验结果表明,模型在提高总交换效用的同时,增强了航空公司外部交换的自主性,同时分配效率也得到了进一步提高,增强了分配时效性,由此更为有效地解决了分布式动态环境下的CDM GDP（地面延误程序）时隙再次分配问题.     

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提高航线需求预测精度是航空客运收益管理系统的重要研究课题。提出一种首先运用EM算法对航线历史订座数据中由于受资源限制而没有被满足的需求进行修复，取得更为准确的需求数据，然后，针对航班销售具有提前预订的特点，将航线历史订座数据整合成一个提前日矩阵，使预测时能够利用更多的已知信息并减少了计算数据量，最后再运用Winters模型进行预测的航线需求预测方法。以成都到广州航线历史数据为例仿真计算，预测结果的平均误差为4.9％ ，而直接采用winters法进行预测的平均误差为21.7％ ，验证了算法的可行性和有效性。     

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Frank-Wolfe(FW)算法是一类广泛应用于求解交通分配问题的算法。它具有容易编程实现,所需内存少的特点。但是该算法收敛速度较慢,不能得到路径信息。为了提高算法的效率,本文研究三种流量更新策略(all-at-once, one-origin-at-a-time, one-OD-at-a-time)以及不同的步长搜索策略下的FW算法,其中步长搜索策略包括精确线性搜索方法(包括二分法、黄金分割法、成功失败法)和不精确的线性搜索方法(包括基于Wolfe-Powell收敛准则的搜索方法和Gao等提出的非单调线性搜索方法)。最后,本文将上述策略应用于四种不同规模的交通网络中,并给出较适合求解的组合。     

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作为一种新型的交通信息采集方式,浮动车技术得到了广泛的应用.在浮动车系统中,目前的难点在于浮动车配置数量的确定,即在保证一定覆盖率的前提下,如何合理配置路网中的浮动车数量.本文针对现有浮动车覆盖率模型的局限性,从覆盖率的产生机理入手,以路段为研究对象,研究路段属性对单位时间内浮动车通过该路段次数的影响,建立基于路段属性变量的浮动车覆盖率模型,并采用极大似然估计法求解.最后结合南京市的浮动车数据进行实例分析,验证了方法的可行性和有效性,可以为浮动车配置计划的确定提供参考依据.     

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目前大多数信控交叉口交通延误模型仅对一个进口进行分析,本文提出了交叉口各进口在同一个信号周期内的期望交通延误分析方法.针对交叉口各进口同时处于非饱和交通状况,推导建立了能够体现交叉口延误与信控参数、车辆到达率、车辆排队长度等参数之间动态关系的微观延误模型.将其应用于长沙市解放西路与建湘路信控交叉口的延误计算,并与点样本法、HCM2000法的计算结果比较,表明本模型在信控交叉口延误计算分析中具有较好的精确度和适用性.     

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针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点,为其建立了单分配p-枢纽中位模型,并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法. 该算法分两步实现：首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置,然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点,同时,将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力,并加快收敛速度. 最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验,并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析,实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

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交通事故是导致高速公路延误的一个主要因素,同时也降低了道路通行能力、车辆以及人员的安全性,甚至有可能导致二次事故发生.对此,相关部门已开始制定一些事故管理方案以降低或者消除事故影响并最大限度地增加道路通行能力和车辆行驶安全性.应密歇根交通部要求对底特律市高速公路网事故清理时间影响因素进行分析,基于交通流数据、道路几何特征及大量的事故数据,建立了参数化危险持续时间模型.所建立的四个模型分别基于不同的概率分布.结果表明,四个模型的性能大体相似,但是相对于其他分布,log logistic分布更适合于事故清理时间分析.对事故清理时间影响显著的因素有：事故发生的时间、路段交通特性和几何特性,以及事故特征.     

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以城市轨道交通网络化运营为背景,针对城市轨道交通客流分布时空不均衡特性,提出基于基尼系数定量化评价城市轨道交通客流分布均衡性的方法.通过洛伦兹曲线和基尼系数方法对我国某城市轨道交通客流均衡性进行实证分析和探讨.通过实例验证,证明运用基尼系数对城轨客流均衡性进行定量评价的方法简单快捷,能够面向不同的路网对象进行评价,为城轨交通运力配置提供辅助决策支持,对提高资源使用效率、满足乘客需求具有一定的指导意义.     

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随着中国民航事业的快速发展,航班不正常变得越来越严重.虽然航空运输系统涉及空管、航空公司与机场三方面,但是目前解决不正常航班却单纯依靠空管.而这种方式无法达到减少不正常航班的目的.本文研究在协同决策机制下,航空公司自由指派航班时隙的方法问题.文中建立航班时隙指派模型,针对模型的特点设计了一种参数启发式算法。最后通过实例证明了采用本文的方法可以减少航班总延误时间并且提高航班正点率.通过该实例说明航空公司参与时隙分配决策的重要性.     

一类时间滞后关联大系统的全局指数稳定性

利用M-矩阵理论，通过构造适当的向量李雅普诺夫函数，研究一类具有时变时间滞后的线性关联大系统的全局指数稳定性．在时间滞后连续且有界的条件下，通过分析具有时间滞后的微分不等式的稳定性，得到了该类大系统全局指数稳定的一个判据．该判据利用大系统的系数矩阵以及与大系统关联的李雅普诺夫矩阵方程的解构造判定矩阵，根据判定矩阵是否为M-矩阵判定大系统的全局指数稳定性．该判据计算简便，且与时间滞后量无关，便于应用．     

一类随机非线性关联大系统的全局指数稳定性

为研究车辆建模导致的随机误差对自动化公路车辆系统等关联大系统的影响,将确定性箱体理论推广到随机箱体理论,利用M-矩阵理论和随机箱体理论,构造适当的向量Lyapunov函数,通过分析相应随机微分不等式的稳定性,利用随机大系统的系数矩阵以及与大系统关联的Lyapunov矩阵方程的解构造判定矩阵,得到该类大系统全局指数稳定性的充分性判据,即当判定矩阵为M-矩阵时,大系统是全局指数稳定的.仿真结果表明:本文算法收敛速度快,在20 s内系统状态就能达到稳定.     

Research on Network Delays of Networked Control Systems

In networked control systems (NCS), the main problem is time delays induced by communication network, which can deteriorate the performance of the systems, even cause the systems instability. If we know the exact network delays, we can compensate for their effect by modifying the parameters of the controller. Hence how to get the knowledge of these delays in the network is critical. This paper analyzed the different characteristics of network delays from sensor to controller and from controller to actuator and presented the methods of online evaluaticm of these delavs. The experiment shows these methods are valid.     

时滞网络化群体编队控制系统收敛性分析

针对时滞网络化群体的编队控制问题,设计了PD控制器进行控制.群体为双积分系统,群体中的个体之间基于固定的拓扑结构图进行交互作用.个体的反馈控制作用仅仅基于个体与其邻居之间的相对信息,通信拓扑结构图可以为无向和有向图.设计了PD控制器来提高系统的收敛性.通过仿真确定了PD控制器的比例系数、微分系数对系统收敛性的影响,并给出了设计控制器参数的方法.仿真结果表明所设计的PD控制器提高了系统的收敛性.     

关联时滞大系统的保性能控制

针对关联项具有N×N个任意未知常时滞的线性连续大系统,采用线性矩阵不等式(LM Is)方法,提出了一种分散的无记忆状态反馈二次保性能控制器的存在条件和设计方法.最后用一个示例说明分散无记忆状态反馈二次保性能控制器的设计方法.     

关联时滞大系统的保性能控制

针对关联项具有N×N个任意未知常时滞的线性连续大系统,采用线性矩阵不等式(LMIs)方法,提出了一种分散的无记忆状态反馈二次保性能控制器的存在条件和设计方法.最后用一个示例说明分散无记忆状态反馈二次保性能控制器的设计方法.     

一类双延迟神经网络系统的稳定性分析

研究了一类带有两个离散延迟的双神经元的神经网络系统。通过分析相应的特征方程得到了零平衡点稳定和不稳定的一些充分条件。进一步讨论了系统局部Hopf分支的存在性。     

线性大系统参数稳定区域的扩大

本文利用加权V函数求解线性大系统的稳定性,得到了比较好的结果; 并指出了利用向量V函数造成亏损的实质。      

脉冲时滞细胞神经网络周期解的存在性和指数稳定性

研究了脉冲时滞神经网络周期解的存在性和全局指数稳定性问题。运用控制压缩原理和Lyapunov函数建立了几个确保系统周期解存在和稳定的充分条件。有助于设计和应用CNN型生物和人工神经网络。数值实例验证了结论的正确性。     

基于向量Liapunov函数的时滞车辆跟随系统稳定性分析

为了提高自动化高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性, 建立了关于车辆跟随误差的具有时间滞后的无限维非线性关联大系统模型, 应用向量李雅普诺夫函数对大系统的稳定性进行了分析。以大系统的孤立子系统的稳定性条件为基础, 在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下, 得到了此类大系统指数稳定的充分性判据。该判据是与时间滞后量无关的显式判据, 可方便地应用于车辆纵向跟随控制器的设计。