无人驾驶环境下考虑OD结构的路网容量模型（双语出版）

为了研究未来无人驾驶车辆对路网容量的影响，揭示无人驾驶车辆与普通车辆的相互影响特性，假设无人驾驶车辆遵循系统最优路径，普通车辆遵循用户最优路径，构建了无人驾驶环境下的道路网络储备容量模型。上层模型为满足路段容量约束条件下的最大交通需求，各OD之间的交通需求采用不同的增长乘子；下层模型为两类用户的混合路径选择行为模型，无人驾驶车辆以系统总阻抗最小为目标，而普通车辆以个人出行成本最小为目标。采用多种群遗传算法进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性，得到非统一增长乘子下的路网容量，比较了统一增长乘子与非统一增长乘子的异同之处。研究结果表明：①两种计算结果所得到的道路网络容量增长趋势类似，但是非统一增长乘子计算结果大于统一增长乘子计算结果，当无人驾驶车辆市场渗透率达到一定比例时，二者计算结果的差异随着市场渗透率的增加而逐渐减小；②不同OD对的增长乘子不一定相同，无人驾驶车辆的加入可以优化不同地区的OD需求分布，从而提升整个道路网络的容量；③非统一乘子的计算方法可以有效避免不同OD对的干扰作用，提高部分OD对在低市场渗透率下的路径利用率，路段流量分布更加均衡；④当无人驾驶市场渗透率达到较高的比例时，道路网络容量可增加的幅度较小。     

带有逆向物流的城市连锁店运输线路优化

逆向物流越来越受到人们的重视，结合节约里程法和启发式算法，对既有正向物流又有逆向物流的城市连锁商店物流配送的路线选择问题，以运输路线最优（即总运输费用最少）及运输车辆的合理利用为原则，进行优化设计。     

InSAS复图像配准法解析

海底地貌测绘的最新技术是利用干涉合成孔径声纳(InSAS)进行三维立体成像,其信号处理的关键在于成像之后的图像配准、干涉成像等步骤。图像配准的精度直接影响相位图的质量,从而影响所求目标区域高度的准确性。用相关系数法和最大干涉频谱法对湖试测得的目标成像图进行了配准,并使用复图像相干系数、干涉相位图质量和残余点数对配准效果进行评估,通过配准前后的参数比较,证实这两种方法用于InSAS复图像配准能够取得较好的配准效果。     

数字签名技术

探讨网络信息安全非对称加密中典型的数字签名技术，着重阐述数字签名方法特点、重要应用、RSA算法实现、安全性分析及研究方向。     

基于多信息融合的驾驶员图像面部定位

面部区域位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的驾驶状态进行监测和预警的基础.采用AdaBoost算法对人脸图像的Haar-Like特征进行统计学习,生成用于人脸检测的强分类器.利用AdaBoost检测器快速检测到图像中可能存在的肤色区域,在检测到的区域内利用YCrCb颜色空间中的肤色模型进行人脸位置的精确定位.实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性.     

BP算法的改进及其在公路工程主材价格预测中的应用

在利用相关分析法对主材价格影响因素进行筛选的基础上,建立了基于改进BP神经网络算法的公路工程主材价格预测模型.结合郑州市石屑价格预测的实例,分别采用3种BP改进算法进行预测,并对结果进行了对比分析.证明了使用改进BP神经网络进行公路工程主材价格预测是可行和有效的.     

铁路集装箱空箱动态优化调度模型及求解算法

根据铁路集装箱空箱调度的业务优先原则,以最大限度地提高区域内空箱的利用率和减小空箱调度的成本为目标,建立了在一个计划期内的铁路集装箱空箱动态优化调度模型.综合运用优先等级法和遗传算法对模型进行求解,解决了在一个计划期内,如何最优化地对每个工作日的空箱进行区域性调度的问题.通过计算机仿真实验,并与现行的调度方法进行比较,证明了模型和算法的有效性.     

基于改进遗传算法的最优路径求解

动态路径诱导系统(dynamic route guidance system,DRGS)是通过提供基于实时交通信息的最优路径来引导交通流的,因此,最优路径的求解是关键.而遗传算法具有全局寻优和潜在并行的特点,对求解最优路径具有一定优势.但采用序号编码方式进行遗传操作时会产生大量无效路径.文中结合城市道路交叉口左转、右转、直行等转向行为,设计了一种新的基于转向行为的编码方式,减少了染色体在交叉、变异时的无效路径的生成.算例表明,这种编码方式可以有效提高算法收敛性,更容易获得最优解.     

公交区域调度的最大同步换乘模型

研究了用多目标优化模型来解决基于最大同步换乘的公交区域调度优化问题,并将该调度优化模型描述为混合整数规划问题。建立了以车辆相遇总次数最大为第1目标,以多辆车同时相遇的机会最大为第2目标的双目标优化模型。采用启发式算法对模型进行求解,得出具有最大同步性的发车时刻表。结果表明:该模型实现了同时到达网络中换乘点的公交车的数量最大,从而使乘客可以在最短的等待时间内在换乘点从一条线路转到另一条线路上。     

基于影响因素可靠度的改进OD反推算法

通过4组测试方案，采用敏感性分析、数理统计分析方法分析了先验矩阵总量、分布结构以及观测OD对数量对OD反推结果的影响程度；提出了考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度的改进极大熵算法。研究结果表明：先验矩阵总量基本不影响OD反推结果；先验矩阵分布结构决定着反推结果的准确性；OD反推要求观测路段包含所有OD对，且OD对数量越多，反推结果越准确，基本不会出现OD信息冗余；在反推过程中考虑先验矩阵和观测路段流量可靠度，有助于提高反推精度。