诱导信息条件下的交叉口信号配时在线算法

实时诱导信息、用户出行行为决策和网络中交叉口的信号控制策略，是以复杂的方式在空间和时间上相互作用的。实时诱导信息会导致用户出行行为的变化，从而引起网络交通流量的重新分配，进而导致交叉口的交通控制策略发生变化。章对这一变化过程进行了研究，并提出诱导后的交叉口信号配时在线算法。     

对Apriori算法的一个改进

随着Internet的蓬勃发展,商业W eb网站面临越来越激烈的竞争.面对大量的电子商务信息,用数据挖掘技术找出用户感兴趣的信息加以组织利用,加强客户关系的管理,提高客户满意度,从而改进W eb站点的设计、改善企业与客户的关系成为电子商务发展必须要解决的问题.数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的,事先未知的潜在的有用信息.主要包括的方法有:分类、回归分析、聚类、关联分析等.关联规则的提取主要针对大型事务数据库.由于关联规则提取需要重复扫描数据库,因而提高算法的效率是至关重要的.1 Apriori算…     

公路施工组织网络资源优化的启发式算法

对于工期限定、资源均衡和资源有限、工期最短的2种资源约束情况，分别提出了逐步调优法和资源分配法2种启发式算法。在工期限定、资源均衡中，通过利用平衡性指标变动公式计算非关键工序的△HR值作为工序能否进行移动的判定界限，且应用平衡性能指标HR作为网络计划实现优化的定量指标。在资源有限、工期最短中，通过计算每道工序的优选系数Pij，按其值由大到小作为各工序调整的优选准则，从而合理安排各工序的开始时间，以保证实现网络的资源优化。     

弹性分组环中MAC协议公平性研究

作为了满足下一代宽带IP城域网需求的新一代光纤环城域网，IEEE802．17工作组规划的弹性分组环网具有非常优良的性能。在简要阐述该环网基本MAC协议存在的问题和公平性原理之后。本文介绍了一种空分复用MAC协议公平性算法，并利用仿真方法，分析了该算法在不同流量模式下的性能，和相同流量模式，不同算法参数下的性能，进而提出了改进MAC协议公平性算法所必须考虑的主要问题。     

以SIMPLE算法求解瞬态二维顶板驱动方腔流动问题

采用SIMPLE算法分析二维顶板驱动方腔内流动问题,介绍以这一算法求解方腔流动问题中所应用的流场控制方程与计算域离散、网格构建、边界条件处理的基本技术.所得到的结果与涡量-流函数法求解同一问题的计算结果进行了对比,并讨论了这两种方法的异同点.     

优化算法在汽车动态称重系统中的应用

针对汽车动态称重情况下短历程信号问题，提出了利用优化算法解决的方案。根据汽车动态荷载特性和称重系统的动力学特性给出了检测信号的优化目标函数；然后，利用数值仿真验证优化算法在短历程信号状态下抑制低频周期干扰信号的性能。最后进行了样机设计和实验，实验结果表明该解决方法是可行的。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

基于混合A*算法的自动驾驶汽车轨迹生成

自动驾驶汽车混合A*算法运行迅速,但是难以保证曲率的连续性和汽车舒适度,并且不能保证优化后的结果无碰撞。针对以上问题,以提高汽车舒适性为目的,基于最小冲击度对A*算法进行优化,在MATLAB和栅格地图中进行了算法预研,解决了低速场景下自动驾驶汽车运动过程中舒适度不足的问题。然后,针对优化算法可能导致轨迹碰撞的问题,对优化算法进行了改进,保证了汽车的安全性,并给出了“走廊”自动调整的策略。仿真结果表明:优化后的轨迹无碰撞且曲率更小,加速度不超出正常范围,可以满足正常驾驶需求。     

基于列生成算法的停机位指派的鲁棒性研究

引入停机位计划的概念来描述指派到同一机位上的一系列的航班,将停机位指派问题转化为选择符合相应的停机位类型的最佳停机位计划,建立增大停机位指派鲁棒性的数学模型.应用列生成算法求解该模型.算例分析表明,该停机位指派模型和算法在计算时间和指派结果上具有一定的优势,在实际操作中是有效可行的.     

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.