基于道路设计与交通规划的道路选线优化模型

结合道路设计理论与交通规划理论,以地理信息系统为平台,开发道路选线优化模型。该模型是一个费用指向的优化问题,最小化费用目标函数中包括道路建设费用、土方工程费、道路交通诱发的环境污染的不经济费用,OD交通在路网上总走行时间的时间费用等。优化模型首先随机生成新建道路的空间位置候选方案集,并自动设计新建道路的平曲线和竖曲线,计算新建道路的各项工程费用。然后,对变化的路网进行自动拓扑,通过交通量分配得到OD交通在新路网上的走行时间和交通流特征,计算OD交通的环境负荷。最后,在遗传算法中判断候选方案的优劣,直到得到一个最佳的新建道路的空间位置方案为止。     

微观交通分布式并行仿真系统设计与效益分析

为了提高交通网络仿真的速度和效率,从挖掘交通网络仿真的并行性出发,设计了分布式并行仿真系统的结构和仿真算法,通过比较选择PVM(Parallel Virtual Machine)作为并行计算的编程环境,提出基于车辆数的网络分割算法和数据时钟同步的通讯方式,使并行仿真达到负载平衡。用程序执行时间、加速比、并行效率和可扩展性4个测度指标来评价算法的并行效益,并以24个交叉口组成的交通网络为例,应用设计的并行算法在不同处理器数目下进行仿真。试验结果显示并行仿真速度比串行仿真提高了3.5倍,因此,这种并行算法提高了交通网络仿真的速度和效率,为实现更大规模的交通仿真奠定了基础。     

钢筋混凝土梁遗传算法优化设计

遗传算法是建立在自然遗传学机理基础上的参数搜索方法。通过介绍遗传算法在钢筋混凝土梁结构参数求解中的应用,利用遗传算法对钢筋混凝土梁进行优化,建立钢筋混凝土矩形截面梁的满足约束、造价最低优化模型及相应的适应度函数,采用二进制编码,通过执行遗传算法的选择、交叉和变异算子,实现对结构的优化设计,并分析了算例,成功求解了钢筋混凝土梁结构非线性优化设计模型。实例结果表明:该法可以节省时间,优化结果准确并可以降低造价。     

单点交叉口信号实时配时模型及蚂蚁算法

以延误时间、停车次数和通行能力作为性能指标，各性能指标的加权系数随交通需求的不同而变化。提出交叉口实时配时，采用一种新型随机搜索思想——蚂蚁优化算法来求解此模型的非线形问题。仿真试验表明，所得结果优于经典方法，降低了交叉口的总延误时间和停车次数，提高了通行能力。     

基于模糊隶属度曲面的遗传算法图像分割

介绍了遗传算法的发展历史和图像分割的应用现状，分析了基于基本的遗传算法的图像分割方法，并将遗传算法与模糊集理论相结合用于医学图像分割，提出了基于模糊隶属度的遗传算法的医学图像分割方法。并对不同方法，如分割效果、计算代价进行了分析比较。     

一种新的公交网络非线性双层优化模型的提出及其求解算法

公交网络优化问题一直是公交系统发展研究的热点之一，国内外学者已有许多不同见解。文章根据现代城市发展及城市交通发展特点，提出了公交非线性双层优化的一种新模型，将PSO算法改进后，结合长春市公交调查数据进行了优化，实践证明模型与算法具有较强的实用性。     

随机交通分配中有效路径的定向树搜索算法

交通路网中有效路径的确定方法是进行各类随机交通流量分配的关键技术.文章将交通路网中节点位置的确定性与交通出行中路径选取的有向性相结合,模拟树的生长,提出了一种有效路径的定向树搜索算法.通过将该方法应用于随机用户均衡分配模型,说明了该方法的有效性.     

结构可靠性优化设计的遗传算法

本文针对结构可靠性优化设计问题的特点与计算上的难点，提出遗传算法，文中比较详细地比较了遗传算法的理论基础，遗传算子及工作过程，并对参数选择及其对收敛的影响作了探讨，最后以两个可靠性优化问题作了算例，验证了遗传算法解决此类问题的有效性。     

Global cutting-path optimization considering the minimum heat effect with microgenetic algorithms

This article considers microgenetic algorithms (GAs), which explore in a small population with a few genetic operators, for cutting-path optimization problems. The major difference between GAs and simple genetic algorithms (SGAs) is how to make a reproductive plan for an improved searching technique because of population choice. It is shown that GAs implementation reaches the near-optimal region much earlier than the SGAs approach, and the GAs give a better solution than simulated annealing (SA). The main objective was to determine what temperature distribution can be obtained from the solution of a travelling distributed heat source. The solution of the travelling heat source on nested raw plate provides information about the vertices of each nested part of the raw plate. From the fact that the initial temperature at a piercing point strongly depends on the heat flow which stems from the previous cutting contour, the temperature of all piercing points must be lower than the critical temperature after each cutting of the components of a part. The critical temperature is identified as the mechanical melting temperature of steels. A heuristic back-tracking method is introduced to find the near-optimum cutting path considering the minimum heat effect on deformation. The heuristic back-tracking method is incorporated with the GAs.     

高速列车横向平稳性主动控制规律研究

提高列车的运行平稳性是机车车辆动力学的研究热点。本文以列车的横向运行平稳性为研究对象,采用面向对象的建模方法,建立了由3节车辆组成的车组横向动力学模型,并将作动器放置在车端构成车端主动悬挂系统。采用轨道不平顺高速谱作为输入,考虑轮轴间时延,运用遗传算法对控制器进行优化设计。研究表明,采用车端主动悬挂系统,运用本文算法,车组的横向运行平稳性得到了提高;当在端部车辆的端部二系悬挂中再并行设置作动器,并采用改进的天棚阻尼器算法后,端部车体的振动得到了有效抑制,整个列车横向运行平稳性进一步得到了改善。