面向调移车辆数优化的摘挂列车调车作业计划编制方法

调车作业计划是规定车辆如何调移及其作业程序的具体行动计划。提出了在调车钩数最优前提下以减少调移车辆数为目标的摘挂列车调车作业计划编制方法,构建了摘挂列车调车作业计划编制0-1线性优化模型,并设计了基于消逆规则的启发式分支定界算法对模型进行求解。算例表明,所提出的方法能够求解出调车钩数不劣于统筹对口法且调移车辆数更少的调车作业计划,在给出的算例中总调移车辆数减少了约20%。所提出的方法能够对调移车辆数进行优化,对调车作业计划编制质量的进一步提高、调车过程能耗降低等方面有积极意义。     

基于广义费用函数的城际铁路分时定价策略研究

随着我国城市群的发展,区域内部各城市之间的客流需求不断增长,城际铁路作为城市间出行的主要方式,客流在高峰、低谷时段具有明显的不均衡性。为了更加平稳有序地提供高质量服务,充分发挥票价调节供需匹配关系的作用,对城际铁路分时定价策略进行研究,构建不同时刻、不同运输方式的旅客出行广义费用函数,建立双层规划模型,优化不同时段城际铁路票价,并结合Frank-Wolfe算法和带有惯性权重的粒子群算法,求解双层规划模型。最后,以京津城际铁路为例,验证了分时定价策略可以使客流分布更加均衡,并提高铁路运输部门收益。     

基于改进极限学习机的公交站点 短时客流预测方法

以公交车IC 卡和GPS数据为基础，提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机(IPSO-ELM)的公交站点短时客流预测模型.依托IC 卡和GPS 数据在站点的特征表现和内在联系，定义了站点间距，并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系；提出了公交乘客上车站点确定方法，进而得到公交站点上车客流量；通过分析公交客流数据特征，确定ELM输入参数维度，并采用IPSO 算法找到ELM的最优隐含层节点参数；最后依托广州市19 路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明：所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内，并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析，发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.     

考虑转向延误的最短路径的节点标号算法

拥堵时段车辆在城市路网中交叉口处的延误甚至会大于其在路段的行驶时间,因而拥堵情况下在城市路网上应用不考虑转向延误的最短路径算法无法反映真实的交通状况.分析既有的考虑转向延误的最短路径算法,扩展网络法因过大的时间和空间开销而欠缺实用性,其余算法包括对偶网络法、节点标号算法和弧标号算法本质均为求包含节点权重和边权重的最短路径问题,最后求解均为节点标号算法.对典型节点标号算法Dijkstra算法进行改进,通过记录节点的紧前节点完成转向判别,并通过最小堆优化将该算法的时间复杂度从O(n2)优化为O(nlogn),并给出算法的数据结构,完成了软件编码,并通过计算实例对算法进行了验证.结果表明:考虑交叉口延误后城市路网最短路径发生变化,同时经过堆优化后算法的时间复杂度下降.     

基于混沌蜂群算法的USV路径规划

针对多障碍物环境下,传统智能算法容易过早收敛、搜索精准度差等问题,为提高路径规划准确性,获得最佳路径,避免碰撞发生,提出一种基于人工蜂群算法的水上无人艇路径规划方法。通过栅格法建模,以无人艇目的地为蜜源,在蜂群信息交换阶段,采用混沌序列产生初始化雇佣蜂,跳出局部最优。与传统人工蜂群算法进行对比,仿真结果表明,混沌蜂群算法在路径优化方面更能找到全局最优路径。     

虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法

针对常规算法所得检测结果的中心位置偏差较大,导致检测精度低下的问题,提出虚拟现实技术舰船高速航行图像目标检测算法研究。参考人眼的视觉习惯,将采集到的图像灰度化处理,利用均值滤波法抑制噪声,改善图像质量,利用虚拟现实技术,计算目标点三维坐标值,定位图像目标,提取特征确定检测区域,调整融合系数,增强抗干扰能力,实现舰船高速航行图像目标检测。设计对照实验,与常规算法对比分析,实验结果表明,所提出的算法检测结果中心位置偏差明显减小,其检测精度远优于常规算法。     

基于Multi-Agent的动态路径诱导系统

动态径路诱导是现代智能交通系统研究的一个重要领域。文章使用Multi-Agent技术思想,运用Java语言,结合动态路径诱导的实际需求开发动态路径诱导系统。基于各Agent间的实时交互信息,包括路段Agent提供的路况信息、路口Agent提供的交通信号信息、车辆Agent提供的车辆行驶及诱导需求信息,运用改造后的A*智能优化算法,实时计算诱导车辆当前位置下的最优路径。同时引入区域控制Agent与中心决策Agent对全局进行控制,避免局部最优及交通拥堵漂移现象的发生,从而达到整个路网的优化。完整地仿真了一个功能齐全的动态路径诱导系统,并且验证了该动态路径诱导模型的可行性及有效性。     

基于显式算法的船体梁极限强度非线性有限元分析

通常,在船体梁极限强度非线性有限元分析中一般采用隐式算法,但相比显式算法,其收敛性较差且计算效率不高。为此本文介绍显式算法与隐式算法的区别,并采用2种算法对Nishihara箱型梁的极限强度进行对比计算,两者结果吻合较好。基于显式算法,本文对Dow试验模型的极限强度进行非线性有限元分析,结果表明该算法具有良好的精度,可以用于船体梁极限强度分析,为船舶结构设计提供参考。