基于改进最小二乘支持向量机的电力机车牵引电机建模

介绍利用最小二乘支持向量机的回归理论对牵引电机磁化曲线进行拟合,从而建立准确的电力机车牵引电机模型的方法.针对最小二乘支持向量机参数选择耗时长的问题,提出一种基于三步搜索技术的参数选择方法.理论分析及仿真结果表明,该方法可优化选择最小二乘支持向量机的参数,并可提高最小二乘支持向量机的建模速度.将该方法用于电力机车牵引电机建模的参数选择,仿真结果表明,该方法建立的电力机车牵引电机模型精确度高,可用于对电力机车主电路性能及控制策略的研究.     

基于轨道交通网络特点的K最短路算法研究

城市轨道交通网络发展带来出行路径选择的复杂性,为了科学掌握线路客流,组织运输,合理引导乘客路径选择,需要开展轨道多路径算法研究;同时,随着生活节奏加快,要求算法高效,注重路径获取的实时性。针对轨道网络特征,将站点之间K最短路搜索转化为线路换乘组合搜索,降低搜索空间复杂度,并利用杭州轨道交通网络进行案例验证。算法明显提升轨道网络K最短路搜索效率,能够更快速响应轨道交通实际运行变化,有助于提升今后轨道交通出行服务应用。     

基于CBTC的灯泡线线路拓扑结构分析与设计

分析灯泡线对既有CBTC系统线路拓扑结构下链接关系的影响,提供一种基于轨道交通灯泡线线路的系统设计方法,并给出描述线路拓扑的数据结构定义。系统设计方法核心思想是:在CBTC系统中,将灯泡线中的拐点作为一个链接对象。通过对拐点两侧的区段链接关系进行描述和确定,对于存在灯泡线的线路,根据列车运行方向,实现对含拐点线路的路径搜索,并对包络跨在拐点上的列车进行包络位置计算,对列车运行方向与信号机、车档等方向的一致性判断给出具体方法。通过使用这种方法,使得既有CBTC系统少量修改拓扑结构,就能支持灯泡线线路。     

基于网格搜索的PCA-SVM道路交通标志识别

针对现有识别方法对交通标志的识别精度和算法效率不高的问题,提出了一种基于网格搜索的主成分分析-支持向量机(PCA-SVM)道路交通标志识别方法。该方法首先采用主成分分析(PCA)法对交通标志进行降维处理,提取出交通标志的主元特征,然后利用网格搜索法(GS)对支持向量机(SVM)进行参数优化,最后利用参数优化好的支持向量机分类器实现对交通标志的识别。通过实验仿真,并与现有的其他交通标志识别算法进行分析对比,实验结果表明,本文方法在保证较高识别精度的同时,算法效率得到显著提高。     

基于替代图的列车运行调整计划编制及优化方法

借助对列车优先级、节点、替代弧和替代对等参数的定义,以列车追踪运行间隔时间、列车连发间隔时间和列车间越行地点等为约束条件,以替代图中最长路径最短为优化目标,建立基于替代图的列车运行调整计划编制及优化模型.采用本地搜索算法对模型求解,经过原始计划生成和初级优化,得到有瑕疵(冲突)的但资源利用率较高的初始调整计划.当初始调整计划未满足需求或计划在实施过程中受到扰动需要修正时,采用分层多级优化分枝定界算法,对初始调整计划对应的替代图进行进一步的优化,得到优化的列车运行调整计划.由于替代图与列车运行调整计划的对应关系,用这2种算法对替代图分阶段求解和优化,可以得到满足不同需求的调整计划.通过对模拟环境的仿真,验证了模型和优化方法的完整性和可行性.     

A~*进路搜索算法的研究与实现

目前应用于铁路现场的各种计算机联锁系统所采用的进路搜索方法经实践发现其搜索效率低、占用资源大,针对此问题,结合进路搜索的实际要求,采用带启发信息的A*算法进行进路搜索。使用Visual C++搭建计算机联锁软件的实验平台,对A*进路搜索算法进行性能测试。结果表明,A*进路搜索算法能够快速准确的搜出所需基本进路,动态生成进路表,并且搜索时间短、占用空间小,相较其他算法具有更良好的性能。     

数量折扣条件下的动态订货批量优化

为研究卖方提供数量折扣安排时，买方优化动态订货批量的决策问题，考虑多种产品、多折扣类型和买卖双方的能力约束，建立了该问题统一的非线性混合整数规划模型．利用禁忌搜索技术设计启发式算法对模型求解．算例的计算结果验证了模型和算法的有效性。     

带折扣的多阶段库存系统的优化算法

针对供应商提供数量折扣、需求率随时间变化、周期性检查并补充库存的多阶段库存控制策略，提出一种优化算法．该算法以各时段的累计需求为根节点建立搜索树，从而将带折扣的库存问题转化为典型的动态批量问题，运用动态规划法即可求解．利用该算法可以找出在计划时段内总成本最小的补充策略．用算例说明了该算法的有效性．     

模式搜索法及其在三维布置中的应用研究

介绍了模式搜索算法．模式搜索算法具有许多优点，非常适合非线性非光滑问题的优化，特别是三维布置问题．给出了模式搜索算法的一般定义，在分析三维布置问题特点的基础上，对一般模式搜索算法提出了几点扩展，使算法具有随机的特性，以提高算法收敛性能．     

最大优势搜索法

在半景搜索法的基础上提出了一种特别适用于专家系统技术的搜索方法－－最大优势搜索法,该搜索方法避免了半景搜索法在观景阶段一次性获取所有“OR”类原始数据结点存在情况的盲目步骤,通过跟踪期望解的优势,以较高的求解效率获得问题的最佳解。