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.     

一种基于车辆跟踪的微观交通参数采集方法

微观交通参数采集是智能交通中的重要技术。本文用基于车辆跟踪的方法提取微观交通参数，首先，利用动态图像处理技术进行车辆跟踪；然后，建立适于交通参数采集的摄像机模型：在此基础上，提出了基于车辆跟踪的车辆位置检测算法，瞬时速度估计算法，并阐述了其它交通参数采集方法，试验表明，这些方法可以有效的提取交通参数，实施方便。     

城市道路网络交通特性仿真模型及最短路径算法

就城市道路网系统宏观仿真中存在的问题进行研究，提出了更符合城市道路网系统实际特性的仿真模型，该模型对城市道路网交通特性空间分布的方向性差异及交叉口延误进行了抽象，并设计了基于该仿真模型的最短路算法。     

基于行程时间可靠性的多类用户交通分配模型

分析了路网在随机因素作用下造成的出行者行程时间的不确定性.假设出行者基于期望行程时间和行程时间可靠性的均衡选择路径,根据出行者对待行程时间可靠性的不同态度,将其路径选择行为分类,建立了基于行程时间可靠性的多类用户交通分配的变分不等式模型.给出了模型的对角化算法.对一个小型测试网络的计算结果表明,该模型能够反映出行者在不确定环境下的路径选择行为.     

A^＊算法在公共交通诱导系统中的应用研究

由于在采用以往的公交路网描述方法的公交网络中，存在大量两节点有多条同向边的情况，而这种情况使得无法求解公交网络中的最短路径问题。提出了公交路网描述方法和以其为基础的多目标公共交通诱导模型，并证明了此描述方法不仅能够完全的描述整个公交路网，而且还能够用于求解多目标的公交诱导问题；同时提出采用A^＊算法来求解公共交通诱导问题；最后，以广州市的公交线路网络为例，对公交诱导模型进行了试验，试验结果表明本文提出的算法是十分有效的，多目标模型的平均计算时间仅为0．1秒。     

非预应力连续箱梁纵向裂缝探讨

通过工程实例对某非预应力连续箱梁裂缝进行了调查，通过跟踪观测，进一步分析裂缝成因及危害。     

一种滑动加窗LMS自适应时间延迟估计

提出了一种滑动加窗ＬＭＳ逢适应时间延迟估计方法，这种方法利用时域窗口函数对自适应滤波器的权矢量进行约束，使自适应迭代仅在窗口内进行，窗口的中心位置随自适应迭代的过程在权矢是滑动，从而可以以较钞的权系数估计较大的时间延迟，有效地减小计算复杂度。     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.