基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

带时间窗的车辆路径混合遗传算法

基于标准遗传算法，将每一个染色体与分组信息相结合，使染色体结构包含有更多信息，辅以λ-交换局部搜索技术，构造了一种新的混合遗传算法，对带时间窗约束的车辆路径问题进行了求解，并与标准遗传算法的求解结果进行了对比研究，发现使用混合遗传算法，总行驶里程为162km，而使用标准遗传算法，总行驶里程为182km。结果表明混合遗传算法的求解结果比标准遗传算法更加接近最优解，所需的行驶里程缩短，有效降低运输企业的车辆运行成本。     

缓冲器特性曲线间断点算法比较

介绍了处理缓冲器特性曲线间断点的4种算法：时间法、速度法、位移法及力平衡法，并比较了各种算法的具体实施方法及其优缺点．分析结果表明，速度法处理缓冲器特性曲线的间断点，比其它方法具有较强的可操作性．     

基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

城市道路网络交通特性仿真模型及最短路径算法

就城市道路网系统宏观仿真中存在的问题进行研究，提出了更符合城市道路网系统实际特性的仿真模型，该模型对城市道路网交通特性空间分布的方向性差异及交叉口延误进行了抽象，并设计了基于该仿真模型的最短路算法。     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

A^＊算法在公共交通诱导系统中的应用研究

由于在采用以往的公交路网描述方法的公交网络中，存在大量两节点有多条同向边的情况，而这种情况使得无法求解公交网络中的最短路径问题。提出了公交路网描述方法和以其为基础的多目标公共交通诱导模型，并证明了此描述方法不仅能够完全的描述整个公交路网，而且还能够用于求解多目标的公交诱导问题；同时提出采用A^＊算法来求解公共交通诱导问题；最后，以广州市的公交线路网络为例，对公交诱导模型进行了试验，试验结果表明本文提出的算法是十分有效的，多目标模型的平均计算时间仅为0．1秒。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于粗糙集的最小规则生成算法

讨论了可辩识矩阵的内容的深层次含义，分析了它与属性值约简的关系，并提出了一种利用可辩识矩阵实现属性值约简的方法，分析了利用可辩识矩阵实现属性约简和属性值约简的方法，设计了基于可辩识矩阵的最佳约简的算法，使得属性约简和属性值约简得以一致计算，使知识推理过程变得统一且相对简单．     

一种模糊隶属函数的自动生成算法

提出了一种模糊隶属函数的自动生成算法，该算法基于样本数据的变化趋势对数据进行预处理，同时结合模糊C均值方法，实现连续数据的离散化，直观、合理地确定了模糊隶属函数的中心参数，并应用MATLAB语言实现了模糊隶属函数的自动生成算法。