基于邻域搜索的黄骅港煤炭堆场自动化卸车方案

现代煤炭码头对港口整体调度的服务水平与效率性要求不断提高。针对黄骅港煤炭堆场存在的卸车方案人工决策时间长、作业冲突和列车在港时间过长等问题,对黄骅港煤炭堆场卸车自动决策方法进行研究。通过考虑列车可拆分特征和设备流程串唯一性特征,以最小化列车等待时间和最大化匹配得分为目标,提出一种带有邻域搜索策略的新型解决方案,并通过邻域搜索策略提升算法的搜索效率。结果表明,新型解决方案的决策时间短于1 min,且其结果优于人工决策方案。     

基于改进滑模极值搜索算法的货运列车黏着控制研究

针对传统的滑模极值搜索控制算法（SMESC）在货运列车最佳黏着工作点追踪过程中存在稳态振荡、收敛速度慢的问题,提出了参数时变的改进滑模极值搜索控制算法。为削弱稳态振荡和加快SMESC收敛速度,分析了SMESC中增益参数与稳态振幅间的数学关系,以及辅助函数斜率与收敛性的联系,并对其进行优化：设计了时变辅助函数斜率以改善SMESC的收敛速度,设计了以观测误差为基准的动态增益参数以削减稳态振荡,并进行了收敛性分析。针对行车阻力无法直接测量的问题,引入了基于粒子群算法（PSO）的阻力参数估计,最后设计了基于SMESC的黏着控制律,通过与传统滑模极值搜索进行对比,证实了所提方法的有效性和实用性。     

基于A*算法的进路搜索应用研究

进路搜索是计算机联锁系统的主要功能之一。针对联锁表查表搜索算法耗时多、效率低的缺点,利用A*算法对联锁的进路搜索过程进行优化。首先利用启发函数控制搜索过程的趋向性,以减少进路搜索中遍历节点的数量;其次采用链表优化程序结构,建立搜索节点之间的方向关系,以提高算法的整体搜索效率。为验证算法的功能和性能,搭建测试平台,上位机基于Visual C++6.0编程,设计站场界面作为控制台,联锁进路搜索功能则由STM32单片机实现,站场数据存储在外部FLASH里,单片机通过文件系统读取,进路搜索出的节点数据保存在链表里,并返回给上位机。测试表明:经A*算法优化的进路搜索程序相比其他搜索算法效率更高,尤其是当进路较长或道岔较多时,效果更加明显。     

疫情防控背景下的地铁多车站客流协同控制模型及算法

基于各车站在各时段客流进站速率的协同优化,考虑客流控制和客流承载过程中的各种约束,以列车车厢内客流聚集总风险最低和乘客在车站总等待时间最短为双目标,构建疫情防控背景下的多车站地铁客流协同控制模型。针对模型的非线性特点,设计基于变邻域搜索的启发式算法进行求解。依托南昌地铁1号线实际客流数据构建算例进行验证。结果表明：实施客流协同控制后,研究时段内全部23列列车的满载率均未超过满载率阈值0.5,且客流聚集总风险值较控制前下降65.41%,乘客平均等待时间仅为3.87 min;随着列车最大满载率阈值的增加,乘客的等待时间呈指数下降趋势,而客流聚集风险则呈线性增长;缩短发车间隔时间能够有效降低列车满载率,但列车运行成本也会急剧增加;按实际发车间隔时间（10 min）实施客流协同控制后,所有列车的满载率均低于0.5,客流聚集总风险值下降22.36%,而乘客平均等待时间仅增加0.6 min,验证了模型及算法能更加高效地降低列车满载率。     

基于XGboost模型的城市轨道交通列车运行速度实时异常检测研究

随着城市轨道交通的迅猛发展,为保证列车安全行驶,对列车速度异常检测方法研究十分必要.为此提出一种将极端梯度提升(XGboost)和异常检验方法结合的列车速度异常检测方法.首先利用现场采样的列车速度数据,对XGboost模型进行训练,然后利用交叉验证和网格搜索方法确定XGboost模型最优参数,最后利用极大似然估计和格拉布斯检验,对预测结果进行异常判定.实验结果表明:与另外4种常用模型的测试集对比,F1值分别提高7.08％、12.9％、16.9％和2.9％,该方法在时间效率上满足列车运行实时检测要求.     

对潜艇战斗航渡组织的探讨

本文对潜艇战斗航渡组织中的几个关键问题进行了深入的研究和分析,提出了潜艇航渡地域的选择原则,航路宽度、航路隔离带以及航渡梯队间隔的确定方法。     

基于自然驾驶数据的驾驶人换道决策识别研究

为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。     

视频监控网络中舰船搜索关键技术

在舰船搜索中,由于传统舰船搜索技术的搜索效率较低,拉低了海上搜救的整体效率。为此,提出一种在视频监控网络中的舰船搜索关键技术,将渐进式的目标搜索方法应用于舰船搜索中,建立一个以视频监控网络为基础的渐进式搜索框架,利用该框架进行舰船的信息特征匹配,再利用匹配后的舰船信息特征,并通过多层感知机进行相似信息特征的排序,从而实现视频监控网络中的舰船搜索。为了验证该技术的有效性,与基于图像增强的舰船搜索技术、基于生成对抗网络的舰船搜索技术进行对比,得出该技术的整体搜索效率为84.4%。通过比较可知,本文技术搜索效率高于传统技术,证明了该技术的有效性。     

一种航母甲板作业快速调度算法

针对舰载机飞行作业期间,航母甲板上的各种保障作业具有高度的时间紧迫性、不确定性和动态性,研究舰载机甲板作业的优化调度问题,建立舰载机甲板作业调度问题的组合优化模型,设计求解该问题的启发式规则,将基于启发式规则获得的解作为禁忌搜索算法的初始解,通过摄动策略增强解的质量。仿真结果表明本文提出算法的有效性,且与普通TB、SA算法比,具有收敛速度快、目标函数值更优的特点。