基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

铁路网络列车运行调整的优化模型 及其分支定价算法

研究了铁路网络中列车可变更运行线路下的列车运行调整问题,目标是使得所有 列车偏离终到时间之和最小化.首先引入流平衡约束建立基于列车到发时刻的网络流模型,采 用商业软件GUROBI求解.同时构建了基于列车时空路径的整数规划模型,并给出了分支定 价算法,采用伪费用分支和最佳优先搜索策略加快算法的收敛.最后设计算例进行验证,通过 与GUROBI对比说明本文算法是有效的.当列车数为20 列时,求解时间减少91.6%,得到的最 终可行解距离最优解的间隔为9.72%.验证了本文分支策略较最为分数分支策略更优,列车运 行调整可变更线路相比于只能按原始线路行驶平均可降低目标函数值37.4%.     

基于模拟退火算法的快速登机序列特性研究

合理组织乘客的登机过程可以有效地缩短登机时间,从而降低航空公司和机场管理者的运营及管理成本.首先,在分析造成登机时间延误各种因素的基础上,建立了能够反映乘客登机特征的元胞自动机仿真模型.其次,将该登机仿真模型嵌入到模拟退火算法中,求解出具有最小登机时间的乘客登机序列.最后,通过分析优化序列中的相关特性,可以看出：过道干扰是造成登机延误的主要因素,只有当座位干扰演变为过道干扰后才会对整体的登机时间产生影响;此外,最优序列中相邻登机乘客间的座位距离会随着人均存放行李时间的变化表现出不同的数值分布.     

考虑速遣费和滞期费的不定期船航速优化研究

航运合约中的速遣费和滞期费对不定期船港口选择有重要影响.针对不定期船舶航速优化和港口选择问题,建立货主存在违约概率情况下不定期船港口选择停靠和航速优化模型,并考虑滞期费和速遣费对船公司利润的影响,使用改进型粒子群算法--两阶段粒子群算法进行求解模型.通过算例分析,将改进型粒子群算法与传统粒子群算法对比,发现改进型粒子群算法无论在收敛速度还是计算结果方面都优于传统粒子群算法.最后通过灵敏度分析发现,船公司利润在一定范围内会随着违约率、滞期费和港口装卸效率的上升而上升.     

基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究

利用手机等智能移动终端获取个体出行GPS轨迹数据,提出了一种新的时空聚类算法AT-DBSCAN识别轨迹中的停驻点.该方法以固定长度的滑窗搜索核心点,以时空邻近条件定义簇间距离,以簇密度大小规定合并次序.提出了出行次数一致性、出行起止时刻误差、停驻点时长误差、停驻点中心偏移距离4个算法验证指标,弥补了传统查全率、查准率等忽略停驻点时空信息准确性的不足.结果表明,识别的停驻点有98%的位置误差在30m以内,100%的时长误差在5min以内,98%的出行起止时刻误差在5min以内.此外,算法对于室内活动、定位飘移、路径重合程度高等复杂轨迹具有较好的泛化能力.     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.      

高速铁路车站选址评价模型及算法研究

分析高速铁路车站选址的关键因素,据此建立一套较为全面的多层次评价指标体系.对模糊评价方法进行改进,采用层次分析法确定各因素权重.将指标分为定量和定性两类,制定定量指标的评价准则,采用线性插值的方法建立隶属函数.运用隶属函数计算得到模糊判断矩阵,最后用多级模糊评价方法复合运算得到高速铁路车站选址的得分和评语等级.通过仿真模拟值进行实例分析,运用该种方法在一定程度上降低评价方法的主观性,提高评价的准确性和科学性.     

集时空聚类和指标筛选的公共交通通勤者识别

通勤者作为公共交通乘客构成的核心部分,其识别提取是此类人群特征分析的前提.本文基于南京市常规公交、轨道交通和公共自行车的刷卡与设施数据,进行公共交通通勤者识别.首先,根据数据信息是否完整,分别采用两步聚类法和线路相似性整合法提取相似性出行;然后,识别职住地,再通过出行天数、单次出发时间差和工作往返出发时间差3项指标完成...     

动力总成悬置系统固有频率、解耦率和动力响应优化分析

通过建立简化的动力总成悬置系统物理模型和动力学模型,得到了系统隔振性能频率范围要求以及系统固有频率和解耦率的计算方法,发现某三点式动力总成悬置系统的固有频率和解耦率都不符合车辆的减振性能要求,通过采用Fgoalattain算法对系统进行了优化,优化后的系统固有频率处于系统隔振要求的19 Hz以下,6个自由度上的解耦率都...