基于模糊算法的船舶锚机自动控制的研究

船舶锚机控制是十分复杂的，所以到目前为止，仍然采用手动控制，若采用常规控制方法，很难写出其数学模型，为实现对船舶锚机的自动控制，文中提出用模糊算法实现对起锚5个阶段的模糊识别，并用绕线式电动机和转子电阻调节器实现锚机的无级调速。     

求解高次方程的一个异步并行迭代算法

用高次方程正项分解方法，将求解实系数高次方程非零实数根的问题，转化成求解两单调上升凹函数在平面直角系第一象限内交点横坐标的等价问题；给出了基于共享存储多指令流多数据流(MIMD)并行计算模型求解任意实系数高次方程全部实数根的大范围收敛性异步并行迭代算法，并分析了算法计算的复杂程度。     

Taylor级数展开法定位及其性能分析

讨论适合于TDOA定位的信道模型，分析1种典型TDOA定位算法－Taylor级数展开法，并针对其收敛问题提出改进方法。结合不同信道环境和蜂窝基站位置分布，对Taylor级数展开法的性能进行仿真，并就各种环境参数对算法性能的影响，与其它算法进行分析比较。     

基于蚁群算法的多QoS约束的多播路由优化算法

蚁群算法是一种新型的随机优化算法,能有效地解决QoS受限的多播路由问题.文中基于蚂蚁具有找到蚁巢与食物之间的最短路径的工作原理,并在分析多约束QoS的多播路由的基础上,提出了一种具有全局优化能力的多播路由算法(OQMRA),仿真实验表明了该算法是合理的和有效的.     

一种基于极坐标的快速邻域搜索算法

一般邻域搜索方法面临着邻域定义的难点：定义的邻域较小，搜索就可能很快陷入局部最优，相反，则搜索效率会显著下降．针对这一问题，提出了一种基于极坐标的快速邻域搜索算法．试验证明，该算法能有效地解决邻域定义问题，并能在一定程度上解决常用的优化方法还较难解决的非凸集问题，对于一般复杂度问题，有较小的时间和空间复杂度。     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

动态多维离散系数的传函数生成算法

基于多维离散傅立叶变换，提出了一种动态多维离散系数的传递函数的自动生成算法，可求出高阶，复杂拓扑结构的动态多维离散系统的系统矩阵，传递函数。     

基于Apriori算法的城市关键路段识别

为提高城市交通精细化管理,方便居民出行,采集车辆出行过程中的射频识别(RFID)数据,利用大数据算法实现城市路网中关键路段的识别,提出了一种基于Apriori 算法的城市关键路段识别方法。该方法通过计算支持度,计算出1 d 内城市道路的频繁程度以确定城市路网中的关键路段。本文对判定城市路网中的关键路段提供了新思路,为制定关键路段交通拥堵管理措施、引导部分交通流出行路径或通行权提供了重要依据。并对关键路段的交通流来源进行分析,回溯每条关键路段交通流的产生源头,进而指导城市交通规划和基础设施建设。     

基于售检票数据的城市轨道交通乘客分类

既有基于交通调查的乘客分类存在样本有限及分类标准主观性强等不足,本文以 乘客真实出行记录为基础,从“消费行为”视角构建客观的乘客分类指标及方法.为满足大规模 数据集处理需求,采用SPSS Modeler 软件对全样本乘客进行聚类.选取北京轨道交通连续1 个 月自动售检票(AFC)数据进行实证分析,结果显示：将乘客分为5 类时,聚类效果最佳;通过连 续5 个工作日聚类结果对比,验证了分类结果具有良好的稳定性.结合乘客分类结果进一步对 北京市轨道交通低峰折扣票价策略下不同类型乘客的出发时间转移弹性进行测定.该研究提 高了乘客分类客观性,能够为交通政策制定及运营策略评价提供方法支持.     

含同类构件的多构件结构区间不确定性优化

在土木工程领域,工程结构往往为含同类构件的多构件结构。针对该类结构的区间不确定性优化模型无法直接转换为数值模型且计算量巨大的问题,本文提出了一种含同类构件的多构件结构区间不确定性优化方法,该方法结合基于数值转换的二阶区间泰勒展开公式与不确定目标函数与约束的转换方法,将区间不确定性优化模型转换为确定性优化模型,最后通过遗传算法求解。研究结果表明:六杆桁架内力计算误差由0.047~0.08减少到0.001~0.005,计算精度显著提高,在十杆桁架优化中,本文的方法与2层嵌套优化方法结果一致,且其遗传算法迭代时间仅为2层嵌套优化方法的1/30左右,证明对于小不确定性问题,该方法不存在区间扩张与缩减问题,同时计算精度高,计算量小。