基于OpenMP的并行遗传算法求解SAT问题

为了提高SAT （boolean satisfiability） 问题求解效率,在OpenMP （open multi-processing） 编程框架下,将遗传算法与局部搜索算法结合,改进了混合遗传算法中的选择算法,将原有选择操作的时间复杂度降低到O(N)级别. 算法采用OpenMP中的编译制导语句#pragma omp parallel粗粒度并行化驱动混合遗传算法,采用#pragma omp single语句块实现了子种群间个体的同步迁移操作. 与同类算法HCGA （hybrid cloud genetic algorithm）比较分析表明:改进算法HGA （hybrid genetic algorithm）以及并行后的混合遗传算法CGPHGA （coarse-grained parallel hybrid genetic algorithm）在求解成功率和求解效率上都有显著提高,部分问题求解成功率提高达5倍.      

超高性能混凝土中钢纤维锈蚀的细观力学分析

为了研究钢纤维体积含量和锈蚀程度对结构强度和变形的影响,通过自行编写Python脚本文件,对ABAQUS软件进行二次开发,实现了钢纤维在超高性能混凝土（UHPC）基体中的大批量随机乱向均匀分布;在此基础上研究了UHPC带缺陷锈蚀模拟方法,进而探索了钢纤维锈蚀的等效方法;最后以UHPC梁四点抗弯试验为例,对UHPC细观力学分析方法、锈蚀的模拟方法和等效手段进行了验证. 研究结果表明:当纤维体积含量为2% 时,UHPC梁的抗弯曲性能最佳;影响锈蚀效应的关键因素为锈蚀造成纤维截面削弱、锈坑附近产生应力集中、界面粘结遭到破坏;采用随机材料属性分配的方式,仅局限于模拟UHPC梁的宏观变形,无法准确模拟应力场分布情况.      

Dijkstra改进算法在停车场内部路径引导中的应用

针对大型停车场泊位引导效率低以及管理系统不完善等问题进行分析,对停车场内的路网特征进行研究。从用户角度分析其对最优泊位选择的影响因素,以寻找最优泊位为目的,提出一种Dijkstra改进算法,并在MAT‐LAB环境下进行仿真。改进的Dijkstra算法要比传统Dijkstra算法的计算效率提高65％,为用户进入大型停车场提供向导服务,帮助其尽快找到合适泊位,进而对提高停车场管理系统的智能化程度以及停车效率作出贡献。     

基于OD的高速公路断面交通流量推算方法

目前,对高速公路断面交通流量的采集主要依靠人工方式或交通流量检测设备,没有充分利用已有的OD数据资源.针对非拥挤的交通状态,根据现有的高速公路OD数据,综合考虑高速公路不同路段对于不同车型车辆的限速要求及车辆在白天或夜间的运行状况等因素,在空间和时间上同时对OD数据进行分析处理,提出了1种高速公路断面交通流量推算方法,得到高速公路指定时间段内的断面交通流量及车型,采用趋势图描述断面交通流量的分布规律,对比分析基于OD数据得到的断面交通流量与车检器检测得到断面交通流量,并通过实例验证该算法的可靠性与实用性.      

重大件运输的货物分配与航速联合优化

为了研究半潜船运输过程中满载与空载燃油消耗不同对重大件货物运输和最优航速的影响,建立了货物分配与航速联合优化模型,并改进了递归平滑算法RSA(recursive smoothing algorithm),基于插入法和改进的递归平滑算法IRSA(improved recursive smoothing algorithm),提出了全局搜索算法求解该模型.用插入法解决货物分配问题,用IRSA求解满载和空载的最优航速.算法应用结果表明:与RSA相比,运用全局搜索算法使运输成本降低了240.3万元;与划分为6和9个时间段的离散到达时间方法相比,运用全局搜索算法计算时间分别缩短了71.1和767.3 s.      

基于机载LiDAR和Mean Shift算法提取森林密度

为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,加入灌木、杂草等过滤条件,得到树冠点云;然后,对树冠点云再次进行Mean Shift分割,并对每类树冠点云进行统计,以稳态点为粗略位置标记计算森林密度;最后,与地面实测数据进行验证.地面数据验证结果表明,平均计算精度达到90.0%以上,可满足林业应用需求;通过与分水岭法进行对比发现, Mean Shift方法获得的精度为92.5%,比分水岭方法70.0%高出22.5%,且避免了分水岭方法导致的过分割现象.      

基于交路接续的动车组运用计划优化模型与算法

针对动车组运用计划优化编制的问题,本文采用接续网络的方法,构建了动车组运用计划优化编制的0-1 整数规划模型.该模型在动车组初始运用状态和历史检修数据的基础上,以动车组担当交路的接续时间总和最小化和动车组检修前累计运行里程最大化为优化目标,以动车组检修里程周期和动车组交路接续时间标准为主要约束,并充分考虑动车组与交路的匹配关系,以及客流高峰时期增加开行交路的情况.在模型的求解方面,本文基于粒子群算法设计了模型的求解策略.最后通过算例分析验证了模型与算法的有效性,为动车组运用计划的优化编制提供参考依据.     

随机交通网络连通可靠度改进算法

连通可靠度作为网络可靠性的基础指标是指导交通事故预防、灾后重建和日 常维护等活动的重要理论,但其计算是经典的NP难问题.为了提高大规模网络应用的求 解精度和效率,提出了基于k-最短路径和状态排序的改进算法--Target_Order 算法,集 中考察影响网络连通性的关键节点及其状态,有效减少了无关网络连通性的节点组合产 生的冗余网络状态,大幅降低了计算复杂度.最后,以成都规划年地铁网为例,通过与传统 算法（ORDER算法）比较,分析了算法关键参数的影响,验证了改进算法在精度与效率方 面的显著优势.研究结果同样适用于其他随机交通网络的连通可靠度计算与统计.     

着陆阶段航空器航迹检测与风险识别方法

进近着陆是整个飞行过程中最易发生危险的阶段.目前着陆阶段的风险识别 只能依靠塔台管制员的目视观察.在飞行员技术不熟练、起降频繁的通用航空飞行训练 中,目视观察很难准确掌握情况,也因此蕴含了巨大的安全风险.利用视频监视航空器着 陆行为,同时提出了一种适合复杂背景下小目标分割算法,从视频中提取航空器着陆航 迹;并以此为基础进一步识别降落过程中的运行风险.通过对多组不同角度的视频监视数 据验证,该算法可在复杂背景下实现航空器着陆航迹的跟踪、落地时刻的判断及危险滑 行航迹的准确识别,对于保障飞行安全具有重要的现实意义.     

基于客流影响的城轨交通列车运行调整研究

列车运行调整是城轨交通调度指挥行车的重要内容,但存在约束条件多、搜索空间大、可行解范围小等问题,往往难以获得满意解。为解决该问题,结合城轨交通列车运行特点,本文建立基于客流量影响的列车运行调整优化模型,采用改进粒子群算法进行求解。通过与遗传算法、粒子群算法对比,验证本文模型及算法的有效性。