基于可持续发展的城市交通网络定量设计研究

基于可持续发展思想，提出可持续发展的城市交通网络宏观优化模型，对网络设计中的路段变量进行宏观控制具有一定的指导意义。     

JPEG2000静态数字图像压缩标准下的数字水印分析

以JPEG2000静态数字图像压缩标准原理为基础，对影响JPEG2000压缩图像的参数如压缩率、tile大小、DWT以及JPEG2000压缩过程进行分析，然后通过对比已有的实验结果，分析了压缩参数对数字水印算法的影响．     

客运班轮动态船队规划数学模型及其求解方法研究

通过对定期客运班轮运输特点分析,构建出能全面反映运量增加显著和运量增加缓慢情况下的运力更新、运力闲置、运力购置的多目标动态船队规划数学模型,模型根据绿色的定义给出了技术、经济、环保性目标函数.其数学模型具有大规模、离散和整数的特点,计算速度随着船舶数量和船型的增加以指数形式递增,造成"维数灾"难题.采用混沌初始化、维更新、非支配档案更新及基因交换对多目标离散粒子群优化算法进行改进使其适用于大规模动态船队规划,最后通过实例验证该方法的可行性并得到了相应的船队规划结论.     

A*算法在基于电子地图的动态路径诱导中的应用

动态网络中两节点间最短路径问题是目前尚未解决的一个难题．文中提出利用A＊算法来求解电子地图中的这一问题，并利用电子地图中的地理信息来得到网络中两节点间最短距离的下界，运用这些下界来设计有效的A＊算法．以广州市电子地图为基础，随机产生了一个满足先进先出原则的动态网络，利用这个网络对提出的算法进行了试验及性能分析．试验结果证明了该方法的有效性．     

道路地形动态三维可视化及相关属性查询研究

采用CDT理论建立道路与地形整体模型,并转化成格网模型进行三维显示;采用小波算法对格网地形模型进行简化,成功应用在道路三维场景实时浏览中;根据OpenGL技术原理,解决了三维空间数据与地物属性数据库的连接;在三维空间中,通过鼠标点击获取三维空间目标,再从地物属性数据库中返回此目标的属性数据,供设计者参考.     

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.     

京珠高速公路路面使用性能的混合GANN评价

以京珠高速公路湖北段路况检测数据为基础，针对GA与NN优缺点互补的特点，摒弃以往GANN模型的不足，建立了一种充分发挥两者优势的京珠高速公路路面使用性能混合GANN评价模型；应用模型对京珠高速公路进行评价，结果表明：该方法科学、精确、易于实现，是一种实用的高速公路沥青路面使用性能评价方法．     

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.