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在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标——需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

基于时刻表的公交配流算法研究

目前公交配流多基于发车频率,配流结果时刻信息度不高。为促进基于时刻表的公交网络配流研究,建立了改进的Logit模型,在传统Logit模型中引入公交路径独立系统以克服多条相似公交路径的相互影响。同时,建立了容量限制下基于时刻表的随机用户均衡模型(VRT-SUE),该模型考虑了车次容量限制并实现了SUE模型在公交网络上的配流。实例公交网络配流结果显示,改进的Logit模型比传统Logit配流结果更加合理,VRT-SUE模型满足车容量限制同时配流结果达到网络均衡状态,两种模型均可用于城市公交网络运营管理设计。     

基于梯度关联规则的老年行人交通事故风险识别

为构建老年行人交通事故严重程度风险关联因素识别方法体系,本文应用极限梯度提升关联规则挖掘算法(Extreme Gradient Boost-Apriori,XGB-Apriori)识别城市道路老年行人交通事故风险因子。运用机器学习优化关联规则算法结构,通过机器学习库 scikit-learn 中 XGBoost(Extreme Gradient Boost)算法与SFM(Select From Model)特征选择类功能实现变量特征值的选择。进而,对Apriori算法设置有序定向约束,得到适用于交通事故致因分析的数据挖掘技术。通过逐层迭代识别关联项,选取频繁项集,总结高置信度、高提升度的关联规则。关联因素模型评估结果表明,本文采用的SFM功能准确度可达78.31%,关联规则XGB-Apriori算法较传统算法精度提升了91%。挖掘结果显示,驾驶员与行人的自身特征、车辆特征、碰撞状态以及道路特征均对老年行人交通事故的严重程度具有重要影响。其中,男性驾驶员造成的行人死亡事故频次较高,女性驾驶员造成的受伤事故频次较高;大型、重型车辆(SUV、卡车、施工车)发生死亡事故频次相对小轿车更高;位于匝道等道路线型弯曲的坡道中,老年行人发生致死交通事故的频次相对线型缓和路段更高。本文对老年行人交通事故耦合因素全面识别并针对性提出风险防控精准预判方法,为有效保护道路弱势群体提供必要的理论支持。     

北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据,利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律,并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善k值选择过程。利用得到的出行规律,运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型,对共享单车的出行需求进行预测,并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型的结果进行对比。研究结果表明,共享单车可分为5种基本的出行模式,每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达,其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征,分别确定其出行含义：通勤出行中居住地到地铁站的出行;通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接;居民其他的非通勤出行行为,如休闲娱乐活动等;回程通勤出行中从工作地点到地铁站;回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后,模型预测结果的对比分析显示,本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。     

基于GA-FC的船舶减摇鳍控制仿真研究

根据船舶减摇鳍控制系统在不同海情下的期望减摇效果,设计了不同的性能指标,运用遗传算法离线优化设计模糊控制器,组建控制系统知识库.控制程序根据船舶实时的运行情况,调用系统知识库中相应的控制器,并在线修正GA-FC控制器的比例因子,进一步增强系统的自适应能力.仿真结果表明,基于遗传模糊算法的船舶减摇鳍在线控制系统,具有很好的减摇控制效果,并减缓了鳍角饱和概率和转鳍角速度,从而降低了鳍伺服系统的功耗.     

基于用户剩余的双层拥挤收费模型及算法

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。基于用户剩余的拥挤道路收费问题,建立双层规划模型,设计求解双层规划模型的遗传算法,结果表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易满足计算精度要求。     

一种集装箱船配载问题改进算法探讨

集装箱船配载问题是整个集装箱海上运输工程中重要的一个环节。在装箱问题的降序最先适应算法和降序最优适应算法的基础上,提出了一个改进的降序最优适应的集装箱船配载算法,模拟配载的结果表明该算法能够较好解决集装箱船配载问题的求解。     

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提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法.     

Focusing azimuth-invariant bistatic synthetic aperture radar data based on a polynomial model

In this paper, a focusing approach is presented to widen the use of efficient monostatic imaging algorithms for azimuth-invariant bistatic synthetic aperture radar (SAR) data. The bistatic range history is modeled by a polynomial of azimuth time. Using this model, an analytic form of the signal spectrum in the 2D frequency domain is derived, and a simple single-valued relation between the transmitter and receive ranges is established. In this way, a lot of monostatic image formation algorithms can be extended for the bistatic SAR data, and a bistatic chirp scaling algorithm is developed as an application of the new approach. This algorithm can be used to process the azimuth-invariant bistatic configuration where the transmitter and receiver platforms are moving on parallel tracks with the same velocity. In addition, some simulation results are given to demonstrate the validity of the proposed approach.