基于B样条曲线逼近的边坡临界滑动面的混合启发式搜索算法

采用三次均匀B样条函数模拟边坡任意形状滑动面,探讨了B样条曲线的端点处理方法和有效滑动面生成策略。将万有引力算法(GSA)与粒子群算法(PSO)两种启发式算法相融合,同时引入雁阵效应、非线性惯性权重进行改进,提出一种新的混合启发式搜索算法(HHA)。该算法增加了粒子的记忆性与群体信息交流功能,协调了全局和局部寻优能力。数值试验表明:HHA能有效克服GSA易陷入局部最小的不足,具有更好的优化精度、效率与稳定性。结合Morgenstern-Price法,对生成的有效滑动面计算安全系数,并以安全系数为目标函数,采用HHA搜索临界滑动面。4道标准考题分析验证发现:三次均匀B样条曲线能合理逼近任意形状临界滑动面;HHA对临界滑动面的搜索优于GSA,对非均质、含软弱夹层及考虑地震效应的复杂边坡均具有适用性。     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

视觉监控中基于多摄像机协调的行驶车辆定位、跟踪技术初探

引言ITS（Intelligent Transportation System）——智能交通系统,美国交通工程师学会（1991）在其出版的《交通工程手册》中将ITS定义为：把先进的检测、通信和计算机技术综合应用于汽车和道路而形成的道路交通运输系统。     

EMD在动态称重中改进算法的研究与应用

针对经验模态分解处理汽车动态称重情况下短历程信号过程中存在的问题,提出了一种改进算法,即在经验模态分解的基础上,再次对分解结果进行重构和优化算法处理。应用此方法对实测信号进行处理,对处理结果进行了分析和说明,处理结果表明,改进算法是可行的。     

神经网络模型在港口吞吐量预测中的应用与误差分析

应用神经网络BP算法对杭州港的吞吐量预测实例进行了详细分析。通过对网络各种参数的调试与组合得出,当隐含层节点数为15,训练控制误差为0.035,分级迭代级数为4级,平滑因子参数为0.2,学习速率参数为1.5时,网络性能最佳。将网络预测结果与时间序列和回归分析2种方法进行了比较,得出神经网络方法在短期预测中要优于传统方法。通过对模型预测误差产生原因的简要分析,得出神经网络方法并不适用于吞吐量长期预测。最后对其应用过程中可能存在的一些问题提出了建议。     

浅谈车辆视觉导航技术的应用及发展历史

本文介绍了车辆视觉导航技术在交通中的应用及工作原理,浅谈了国内外视觉导航的理论算法、实践应用和软硬件的发展历史,探讨了车辆视觉导航技术的未来发展趋势。     

铁路行包运输径路算法

针对铁路行包运输网络和运输组织的特征,遵循长短途分工、始发直达、区域中转等铁路行包运输组织基本原则,以营业站和列车运行模式对铁路行包运输网络进行描述;综合考虑运输成本、时间、能力和现场作业等方面因素,给出铁路行包运输径路的基本形式和选择策略,并设计基于选择策略的铁路行包运输径路搜索算法,实现对装车站以及中转站列车的合理选取,有效减少选用列车的数量,提高搜索的效率和有效性。通过限定最大搜索次数对铁路行包运输径路算法的搜索深度进行有效控制;搜索广度主要由可选用的列车数决定。该算法可以完成给定装车站到所有营业站的径路计算,应用于中铁快运公司1 000多个行包营业站、1 600多列列车的大规模铁路行包运输网络的运输径路计算,效果良好。     

轮乘制下的铁路乘务排班系统

针对铁路乘务制度由包乘制改为轮乘制,建立基于回溯算法的乘务排班系统,完成乘务计划快速自动编排,降低乘务成本。     

基于随机需求的多频次道路货运调度模型及算法

以道路货物运输为研究对象,采用多频次调度方法对随机需求的道路货运调度问题进行研究,给出了基于随机需求的多频次调度模型及求解模型的微粒群算法,同时通过算例验证了该模型的可行性。