Calculation of VPP basing on functional analyzing method

VPP can be used to deter mine the maxi mumvelocities of a sailboard at various sailing-routes,byestablishing the forces and moments balance-equa-tions on the sail and board in accordance with theprinciple of the maxi mal drive-force.Selectingroute is the most i mportant issue in upwind-sailing,and VPP calculations could provide the basis for de-ter mining the opti mal routes.VPP calculation of the sailboard perfor mance isa complex and difficult research task,and there arefew projects in thi…     

基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

改进动态克隆选择算法在邮件过滤中的应用研究

提出了可控变异和随机变异方法,改进了动态克隆选择算法,建立并实现一种改进的基于人工免疫系统的邮件过滤算法.并采用SpamAssassin垃圾邮件样本对算法性能进行测试.实验结果表明,引入改进的动态克隆选择算法后,该算法对具有变异特性的垃圾邮件能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性和多样性.     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

大城市客运铁路枢纽客流分配模型

不同时段内,不同区位的旅客会根据不同的接驳方式及城际列车班次进行城际出 行.只根据城际间的出行成本无法准确地刻画旅客的出行.在已知不同时段内城市间各分区 OD客流、城际列车时刻表和铁路枢纽布局的前提下,构建城市内接驳交通网络;利用多项 Logit 模型,建立各个交通分区到铁路车站的接驳子模型;进而利用列车时刻表得到城际出行 成本,并考虑列车拥挤造成的成本增加,根据总成本最小原则及接驳子模型,构建分时段的铁 路枢纽客流分配模型.通过改进的MSA算法进行求解,得到各时段内各交通分区到铁路车站、 以及铁路车站之间的客流量.最后通过算例,对方法的可行性及有效性进行了验证.     

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.     

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.