动态不确定性环境下的地铁车站应急疏散仿真建模

针对动态不确定环境下乘客初始状态、疏散行为、全局疏散路径不确定等问题,提出基于Agent的疏散行为动态切换模型,并引入选择变更代价实现了多种疏散行为的动态切换;考虑与常态仿真衔接构建疏散空间衔接关系,并提出基于改进Dijkstra算法的全局疏散路径搜索方法;最后,以某车站突发事故场景为例进行多个应急预案的仿真评估.结果验证模型具有可行性,并能更真实反映动态不确定环境对乘客疏散过程的影响,进一步提高了疏散仿真精度.     

定位-路径问题综述

研究了定位-路径问题(LRP), 总结了国内外LRP模型及其扩展模型, 比较了LRP模型求解算法的适用性, 分析了LRP测试算例的节点分布和数据规模, 提出了LRP研究的主要方向。研究结果表明: LRP模型从基于基础网络的最简化问题(带容量约束的LRP, CLRP) 向多方向模型进行扩展, 包括基于网络复杂化的LRP扩展, 如特定网络系统的多目标LRP (MOLRP)、同时取送货LRP (LRPSPD)、接驳转运中心LRP (CDCLRP)、两阶段LRP (2E-LRP)、选址-弧路径问题(LARP)、卡车和拖车路径问题(TTRP) 与设施地点为二维连续的LRP (PLRP), 基础网络参数不确定化的LRP, 包括带模糊数据的LRP与多计划周期LRP (MPLRP), 且正在向更切合实际的问题如高度集成、不确定与动态LRP发展; LRP算法方面, 精确算法仅可用于求解小规模LRP, 主要LRP求解算法由早期的智能算法逐渐转向元启发式算法、基于邻域搜索优化的算法与混合算法方向发展, 这些改进算法均基于特定LRP设计, 具有更好的求解性能, 尤其是采用基于多种破坏和修复因子的自适应大邻域搜索算法求解大规模LRP取得了较好的解, 且其改造性极强; 常用LRP测试算例的节点呈现均匀分布、堆分布及均匀与堆混合分布, 且逐渐产生了适用于2E-LRP与LRPSPD等扩展LRP的测试算例; 根据物流市场环境变化和需求, 提出LRP未来扩展研究的主要方向, 包括多阶段LRP的扩展(如2E-LRPSPD、考虑库存的2E-LRP等)、节点二维连续的LRP、客户含优先级的带竞争或盈利LRP、混合不确定LRP等切合实际的问题; 提出了LRP求解算法未来方向, 包括设计新型精确算法求解中、大规模LRP, 设计更准确更高效的组合启发式算法与应用近似算法求解LRP及扩展LRP的最优解。      

基于混合粒子群算法的白车身焊接机器人路径优化

提出了一种由粒子群算法和遗传算法有效结合的混合粒子群算法。以某型轿车前地板线焊接工位机器人的路径规划为例,分别采用混合粒子群算法、遗传算法对机器人的焊点焊接顺序进行求解。2种算法在Matlab中的仿真优化结果表明:混合粒子群算法在求解路径优化问题上能得到更佳的焊接路径。     

基于改进粒子群算法的车辆路径问题研究

针对标准粒子群算法在解决多维复杂优化问题中存在的“早熟”现象,以及算法后期出现的搜索精度下降、收敛速度降低等不足,对算法做出改进：引入微生物行为机制中的趋化、繁殖、迁移算子。最后,通过实例验证对比,表明改进粒子群算法在搜索效率和解的质量方面均优于遗传算法和基本粒子群算法。     

城市兴趣点指路标志指引路径规划模型及算法

兴趣点指路标志指引路径规划过程中,不仅需要考虑指引路径的长度,还需要考虑布设成本因素.本文首先基于道路网络的拓扑表达,考虑指引路径长度和设置指路标志数量,以两者综合代价最小为目标,建立了从重要道路出入口到兴趣点的指路标志指引路径的线性规划模型;然后结合人工蜂群算法,设计了求解该规划问题的算法.最后以广州大学城为试验区域,利用上述模型规划了从重要道路南沙港快线出口到兴趣点中山大学的指路标志指引路径,并与指路标志布设现状进行对比分析,对比结果表明,该模型兼顾了布设路径的便捷性和指路标志布设成本的特点,更具可行性.     

基于多向堵塞的超点模型研究

在城市路网中,节点阻抗极大影响着路径选择及交通分配的结果.为弥补对节点转向阻抗研究的不足,优化路网流量分配,本文分析了已有节点结构模型,并在超点结构基础上,考虑节点转向的拥堵效应,完善对转向流量、阻抗等信息的记录,提出了转向堵塞后的路径选择方法,建立了基于多向堵塞的超点模型,并设计了求解算法.通过容量限制-增量加载的交通分配方法,演示了算例网络在考虑和不考虑节点转向阻抗下的流量分配过程,分析了网络中路径阻抗变化及路段、转向流量分布.结果表明：基于多向堵塞的超点模型可以有效地表达节点的转向阻抗变化,以及多向堵塞对于流量分配的影响,更符合实际中的交通分配.     

基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划研究

为提高动态交通状态预测的准确性,对基于交通大数据的动态交通状态预测及全局路径规划进行研究。以交通大数据为基础,获取指定路段的属性信息与采集信息,通过对样本数据进行描述,得到该路段的试验数据。在具体的预测和分析阶段,构建基于交通大数据的预测模型,实现对动态交通状态的可靠预测。试验结果表明,时间特征值对交通流量的影响较大,某一时间段的交通状态数据可为全局路径规划提供数据源,有利于相关人员作出科学决策,可更好地满足当前智慧交通管理新需求。     

现代信息技术背景下城市停车场资源有效利用现状及对策研究——以泸州市为例

随着我国经济的快速发展,汽车产业同样搭上了高速列车,汽车数量逐渐增多,许多城市交通拥堵、车位紧张、停车困难等现象屡见不鲜。该研究以四川省泸州市为研究取样地点,分析了城市停车场资源有效利用现状,利用现代APP应用软件下载模式进行远程定位操作,提出了城市停车场资源有效利用的提升路径,从而实现停车行业的改良转型。     

新能源船舶路径跟踪自抗扰控制方法

新能源船舶运动路径控制属于欠驱动控制,传统PID控制动态性能较差,无法适应新能源船舶运动中遇到的扰动问题。本文在对新能源船舶进行运动分析的基础上,提出一种新能源船舶路径跟踪自抗扰控制器的设计方案,该路径跟踪自抗扰控制器包括舵角自抗扰控制器、扩张状态观测器和跟踪微分器等,对舵角自抗扰控制器、扩张状态观测器和跟踪微分器进行了详细设计,使用Matlab对新能源船舶自抗扰控制进行了仿真,得到了轨迹跟踪、首向角变化以及速度变化的仿真结果。仿真结果表明,设计的控制器能够对设定轨迹进行跟随,具有较好的稳定性。     

基于移动定位技术的船舶自动避礁行驶路径精确识别

由于船舶位置模糊,导致传统的船舶自动避礁行驶路径识别方法存在误差大、效率低的问题,为此提出基于移动定位技术的船舶自动避礁行驶路径精确识别方法。利用投影变换原理生成并显示船舶行驶环境电子海图,并分析在礁石环境中,船舶自动避礁的行驶方式。利用移动定位技术,实时采集船舶的行驶位置信息,并在电子海图中显示定位结果。最终通过路径生成和地图匹配2个步骤,得出最终的船舶自动避礁行驶路径识别结果。实验结果表明:设计方法的识别误差仅为1.67 km,平均时间开销为2.18 s,即具有较高的运行效率。