共享自动驾驶汽车经营策略优化分析

研究共享自动驾驶汽车(SAV)与普通汽车共存背景下，SAV公司如何根据运营目标优化经营策略并影响通勤者出行方式选择. 假设高速公路上存在一定数量的独驾通勤者，无车通勤者在SAV和地铁之间进行权衡. 分析固定需求和弹性需求下，SAV公司追求系统总成本最小或系统净收益最大和利润最大时的最优经营策略，即SAV票价和容量，进而得到均衡时模式划分情况，SAV最优发车数，系统总成本或系统净收益，以及公司利润等指标. 算例对均衡结果进一步验证发现，SAV公司垄断经营会收取较高的票价，提供容量较小的车型. 在系统最优情形下，SAV公司无法获得正利润，需要政府补贴运营.     

海上数据中心部署的负载均衡算法研究

随着现代海洋信息技术的发展,海上船舶数据中心逐渐向云计算及分布式处理发展。如海上多目标检测中心﹑气象探测中心及数据融合中心等,这些系统内部之间相互独立,但各系统中心之间则存在数据交互及通信。在多数据中心模式下,如何保障整个系统资源的利用率,使系统达到负载均衡是其高效运行的关键。本文研究现有的多中心负载均衡及云计算共享模型,结合船舶多中心处理的实现,提出基于船舶电子信息多中心系统的负载均衡算法。     

基于物联网的电力资源智能调度系统研究

随着船舶动力的增强,电力系统结构愈加复杂,现代海上电力调度朝着智能自动化及分布式方向发展,自动调节资源的负载均衡。电力资源调度系统是其指挥中心,需要处理各类高并发、大容量数据,对平台处理的精度及实效性要求较高,传统的单中心处理结构已经不能满足性能要求。物联网数据处理架构能并行处理多种算法,平衡计算资源能力。本文研究了海上电力资源智能调度系统的结构特点,设计了基于物联网的分布式处理架构,最后进行仿真。     

高速路网不停车收费车道优化布设方法

合理设置高速公路收费站ETC (Electronic Toll Collection)车道数量，对高速公路通行效率至关重要。针对目前路网中ETC与MTC (Manual Toll Collection)车辆混行的情况，考虑ETC的普及率，结合多用户路网均衡模型和排队论方法，建立基于双层规划模型的高速路网ETC车道优化布设方法。上层模型以车辆总通行时间最小为目标，优化设置进出收费站的ETC车道数量；下层模型为多用户路网均衡模型，反映ETC和MTC车辆的路径和收费车道选择行为。下层模型通过设计收费站的等价拓扑结构，表征收费站的车道使用规则及车辆的收费车道选择行为，并采用排队论方法估计ETC和MTC车道的收费排队时间。根据模型的特点设计了基于主动集的启发式算法，利用参数二进制与拉格朗日函数法确定迭代下降方向，解决了下降方向与步长难以计算的问题；通过内嵌优化函数的方式，保证在主动集转化过程中上层约束均不会失效，且避免了迭代过程中的模型解退化问题。基于上海市绕城高速进行实证分析，结果表明：随着ETC普及率的提升，收费排队时长按照负指数趋势下降；与按比例布设ETC车道的方法相比，所提方法最高可降低57.4%的收费排队时间，且该方法可以避免ETC车道布设过多对于MTC车道通行能力挤压造成的负面效果。研究成果可以有效指导高速路网ETC车道的布设，提高路网通行效率。     

无信号交叉口交通冲突分析

为了研究无信号交叉口冲突车辆间驾驶员的决策行为,从博弈角度出发,根据影响驾驶员决策行为的性格因素,以及不同策略之间相对的势因素,通过时间细化,建立基于重复博弈下影响驾驶员决策行为的效用函数。通过驾驶员在交叉行进过程中的决策行为,分析不同驾驶员决策行为组合的效用,确定博弈过程中存在Nash均衡,得到动态博弈中驾驶员的最优决策。例证表明:冲动型的驾驶员在各决策时间段内更愿意选择加速抢先策略;温和型的驾驶员在各决策时间段内偏好于加速抢先策略或保持匀速策略;谨慎型的驾驶员在各决策时间段内偏好于选择保持匀速策略或减速礼让策略。     

分布式数据传输系统关键技术设计

数据传输系统作为信息系统软件核心构件,是各信息系统中心实现信息交互的前提与基础.论文在基于现有单节点数据传输系统的基础上,提出了分布式数据传输系统的关键技术设计,包括:集群动态组建、心跳守护、服务器注册、服务器发现和集群负载均衡管理.同时通过使用LoadRunner并发性能测试工具,对该分布式数据传输系统在不同集群规模和不同负载压力情况下的数据传输效率进行测试.     

非线性盲信号均衡技术在海上通信系统中的应用及Sinmulink仿真

针对现代海上通信系统中多径信道以及海面多变天气引起通信信号干扰问题,研究了当前处理多径干扰的盲信号均衡技术,针对MPSK调制信号,改进了盲检测信号的权阵函数算法,并利用Matlab的针对通信系统专用仿真工具Simulink搭建了仿真平台。本文最后给出了不同信噪比条件下,该改进算法仿真得到的误码率曲线图。实验表明,该改进权阵函数算法能有效降低海上通信多径干扰以及海面噪声干扰,提高海面通信系统精度性。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

基于MMC的储能型同相供电系统模型及控制策略

为解决电气化铁路中的负序问题、电分相问题和再生制动能量回收问题,研究一种储能型同相供电系统。其采用模块化多电平变流器（MMC）作为同相补偿装置,以避免基于级联H桥结构的传统系统中存在的占地大和损耗高等问题,并接入储能装置。在分析主电路工作原理和储能型同相补偿装置工作原理的基础上,建立储能型同相供电系统模型;结合牵引负荷特性划分3种工作模式,包括再生制动、削峰和填谷模式,并以相关国标限值为约束,计算各端口参考电流;提出分层协调控制策略,其中端口电流控制协调不同工作模式间的快速动态切换,荷电状态（SOC）均衡控制提高储能容量利用率。算例结果表明：系统在牵引负荷的不同工况下完成了负序的有效补偿,并且通过SOC均衡控制实现再生制动能量的高效利用;与传统系统采用的储能母线接入方式和SOC均衡控制相比,所提出的系统具有可靠性高和控制简单的优点。     

海量GPR检测数据负载均衡并行处理技术

探地雷达单机处理软件性能较低,难以满足较长里程或周期性检测的海量数据处理场景需求。针对这一问题,本文在集群模式下基于Hadoop平台的MapReduce并行计算框架,采用HDFS和MySQL的混合存储方法,对数据流进行细粒度切片,建立主从节点架构的动态调度模式,实现海量检测数据的负载均衡并行处理。在Linux系统搭建了1主+8从的Hadoop集群环境并对其进行了测试试验。结果表明:动态调度可使迭代算法达到负载均衡,高复杂度算法适用于并行处理,性能可提升100倍左右,加速比接近物理核数。