多目标最优化的遗传算法

针对多目标,最优化问题的特点,本文设计了一种遗传算法,可用于求解多目标最优化问题的部分非劣解。经有关函数数值计算表明该算法是有效的。     

中国汽车产品出口非洲目标市场的确定──AHP模型在国际市场定位中的运用

本文运用层次分析法（ＡＨＰ）分析了影响中国汽车产品出口非洲市场竞争力的主要因素,确定了中国汽车产品出口非洲的目标市场,为我国汽车工业进一步开拓非洲汽车市场提供了科学决策的依据,对我国汽车出口企业和主管部门科学决策具有一定的参考意义和实际应用价值。     

机场最小起降带模糊优选理论模型

应用多目标决策模糊优选理论,研究了抢修方法、弹坑工程量等因素对机场最小起降带方案评判结果的影响,建立了最小起降带模糊优选理论模型,给出了相关参数的建议值。结合抢修实例对模型和参数进行了检验,发现方案评判结果的优属度量化值由只考虑抢修时间影响的0．83提高为综合评判后的0．98。结果表明该模型可以较好地评价机场最小起降带方案的综合优劣程度,所得决策结果与实际情况比较吻合。     

现代有轨电车在组团式城市的功能定位及建设时序研究

近年来现代有轨电车在中国城市的应用愈受重视,而组团式发展是中国现代化城市的发展趋势,现代有轨电车在组团式城市的应用缺乏专门的研究。首先对现代有轨电车在组团式城市的功能定位及其影响因素进行识别,研究认为其在主城区对骨干或主体的公交系统起到加密和接驳作用,在非主城区的组团起到骨干公交系统的作用。在此基础上以现代有轨电车与城市总体规划相关布局的契合度、与大型综合交通枢纽和地铁的接驳关系、线路所在组团的近期建设力度、线路客流需求和线路的实施条件等5个因素作为决策指标,运用多目标理想点决策的方法,分析各线路与理想线路的贴近度并排序,得出建设时序。最后以中国某组团式发展的一线城市最新的有轨电车线网规划方案为案例对这一建设时序的分析方法进行验证。     

城市轨道交通兼容性车载系统阶梯形目标速度的平滑跟踪控制研究

[目的]针对城市轨道交通兼容性车载系统中目标速度消息周期大于车载控制周期以及消息间隔不固定的特殊现象,提出了一种双周期速度跟踪算法来实现阶梯形目标速度的平滑跟踪目的。[方法]根据目标速度序列特点,引入了巡航状态和估计状态等2个控车状态,对列车站前减速过程进行识别。分别对消息周期和车载控制周期时刻的目标速度进行相应处理：当收到目标速度的消息周期时,基于卡尔曼滤波算法计算参考速度、参考加速度的估计值;当未收到目标速度的车载控制周期时,基于上述估计结果推算出车载控制使用的参考速度。考虑到目标速度消息滞后以及列车响应延时的特性,设计了拟平行参考速度跟踪控制策略。以上海轨道交通2号线为例,对参考加速度估计效果和不同运营等级场景下的控车效果进行了分析。[结果及结论]案例表明,上述算法可以克服目标速度消息周期长且间隔不固定所带来的控车工况频繁切换问题,避免了兼容性车载系统阶梯形目标速度曲线跟踪过程中控制命令饱和以及速度曲线凹坑现象,实现了列车在站前减速过程中的平稳控制,提高了乘客舒适度,减少了列车制动损耗,节约了牵引能耗。     

基于改进反步滑模控制算法的拖轮自主靠泊控制

[目的]针对拖轮的自主靠泊控制问题,研究基于虚拟船领导的目标跟踪控制策略在拖轮自主靠泊中的应用。[方法]首先,将拖轮的自主靠泊过程转变为虚拟拖轮和实际拖轮的目标跟踪控制过程;然后,设计靠泊系统的运动学模型,考虑靠泊场景中的特殊环境干扰,使用反步法和滑模控制法（SMC）设计全回转尾推进拖轮的自主靠泊控制器,提供了3种不同的滑模面设计并使用李雅普诺夫函数进行稳定性验证;最后,采用仿真实验的方式,通过靠泊轨迹、速度误差和距离误差来对控制的效果进行验证。[结果]仿真实验结果表明,设计的拖轮自主靠泊控制策略以及控制器在拖轮自主靠泊场景中具有较好的效果,面对系统的不确定干扰有较好的表现。[结论]该控制策略以及靠泊控制器的适用性以及鲁棒性较好,以全新的角度实现了拖轮自主靠泊控制,为后续拖轮的靠泊控制研究提供了新的方向。     

基于资源约束的地铁运营施工任务调度研究

针对地铁运营施工资源有限、时间严格、任务繁重等特点,本文以地铁运营施工任务调度为研究对象,建立运营施工调度优化模型与算法。模型以任务优先级、施工人员和施工工区限制等为约束条件,以完工时间最小化、施工人员工作负荷均衡化为目标;设计一种联合线性规划与资源交叉(CPLEX-ROC)的混合求解算法;通过对某实际地铁运营线路展开案例研究,验证模型和算法的可行性与先进性。案例研究结果表明：相较于人工调度、遗传算法(GA)、教学优化算法(TLBO)方法,最大完工时间分别降低32.90%、15.11%和10.75%;施工人员工作负荷均衡指标相较GA、TLBO分别优化了15.44%和10.62%。计算结果验证了本模型能够提升地铁运营施工任务整体作业效率,同时实现施工人员工作负荷均衡。     

数据融合技术在航海避碰决策支持系统中的应用

在航海避碰决策支持系统中引入数据融合技术,给出了系统的数据融合处理模型,并将数据融合技术与人工智能技术相结合,分别建立了基于ＤＳ证据理论、神经网络技术和模糊理论的目标识别模型、会遇状态估计模型及碰撞威胁估计模型。     

用于目标检测和精确定位的水下机器人视觉系统

基于目标检测和精确定位的ＡＵＶ（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｖｅｈｉｃｌｅ）视觉系统是水下智能机器人感知水下环境信息、进行自主作业的关键技术。本文着重介绍了视觉系统的工作原理、模块结构、特征提取和目标检测与定位算法。最后给出了仿真试验结果,以说明系统工作的有效性和实用性。     

信息融合理论和技术在舰载S&D系统中的应用研究

应用信息融合理论和技术研究舰载S&D(Search & Detection)系统中多传感器雷达的多机动目标跟踪问题,可极大地增强系统跟踪目标的能力,改善和提高系统的跟踪精度.仿真结果表明,使用的几种融合算法都可大大提高系统跟踪精度,同时还可提高系统的可靠性.