网络最短路径定界搜索算法

用Dijkstra算法求解大规模网络两顶点间最短路径时，需计算大量与最短路径无关的顶点，效率较低，双向定界搜索算法是首先对网络进行双向搜索，得到一条经任意点的最短路径，一般情况下，这条路径已非常接近、甚至等于最短路径。然后，以此路径的标号(即路径长)作为搜索计算的界，进行双向标号计算，对超过界的顶点不再计算，以提高计算效率．算法分析表明，用该算法可使计算效率提高约一倍。     

基于图论的最低风险水平线路方案自动搜索算法

以计算机图论为基础,研究线路方案拓扑关系,提出采用有向图网络表征线路局部方案间网络拓扑关系。借鉴图论最短路径问题思想,构建一种最低风险水平线路方案搜索算法,实现在高速公路线路风险全局最优的条件下,自动搜索出一条整体风险水平最低的推荐方案。     

货物合理配装的实用启发式算法

提出了货物配装中的一种实用启发式算法，详细地描述了该算法的相关术语、定义和步骤，进行了实例验算，并时算法提出了改进。结论表明实用启发式算法具有较为满意的效用性，改进的实用启发式算法具有很好的效用性。该算法有助于提高装载单元的载重能力和货物配装水平。     

出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

用动态搜索算法求解时间依赖型旅行商问题

为解决基于时段的时间依赖型旅行商问题（time-dependent traveling salesman problem,TDTSP）,提出处理跨时段的方法,并建立了相应的数学模型．用动态搜索算法ds-k-opt（k=2,2．5,3）分别求解该问题．仿真算例表明,动态搜索算法中部分ds-2．5-opt解和绝大部分ds-3-opt解优于动态规划启发式算法。且能求解更大规模的TDTSP问题,动态搜索算法的解随k的增大而更优,但运算时间也更长。     

地铁车辆救援连挂分析及虚拟仿真系统搭建

为提高地铁列车的事故救援能力,实现救援连挂过程的三维可视化,建立覆盖多种工况的曲线模型,以及地铁车辆动态相对位置和姿态计算模型。采用一维黄金分割搜索算法,求解地铁车辆位置和姿态,以及车钩转角。基于虚拟现实技术,在Unity平台上搭建地铁车辆救援连挂虚拟仿真系统。虚拟仿真系统可以生成三维虚拟救援场景,实时观察车辆位置和姿态,以及车钩转角,根据用户需求,控制车辆速度和运动方向。     

舰船智能导航显控界面交互设计与应用

为提升显控界面的交互效果,确保舰船航行安全,提出舰船智能导航显控界面交互设计与应用。利用PS平面软件或Axure软件,绘制显控交互界面元件;在Axure软件内,以最大元件间距、最大视觉注意等级与最大隐喻度为目标,建立绘制显控交互界面元件布局模型,通过灰狼搜索算法求解该模型,得到绘制显控交互界面元件布局结果;在布局后的界面内加入交互用例,实现显控界面交互原型设计。若符合交互需求,则完成显控界面交互设计,反之修改界面布局方案。实验证明：该方法可有效布局显控交互界面的元件,并符合人眼的视觉需求;应用该方法后,操作人员操作显控界面时的反应速度较快,θ波功率较低,该方法可有效降低操作人员的脑力负荷,具备较优的交互效果。     

考虑互联互通的城市轨道交通网络列车开行方案优化

为顺应城市轨道交通网络列车跨线运营的运输组织发展趋势,从乘客和企业两方面,提出一种互联互通条件下城市轨道交通网络列车开行方案优化模型。模型以网络列车跨线交路组合方案和发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、运用车数量、断面运能等约束,以乘客出行成本和企业运营成本的系统成本最小化为目标。针对模型变量多的特点,设计考虑理性乘客客流分配方法的改进邻域搜索算法进行求解。以包含4条线路的某城市地铁网络进行案例分析,研究跨线运营下的最优开行方案,并与分线运营予以比较,验证优化模型的可行性和算法的有效性。研究结果表明：1)改进的邻域搜索算法求解时间较短,且收敛解质量较稳定;2)与分线运营相比,互联互通下,全网系统成本降低了接近4.0%,全网换乘客流量降低了4.8%,同时开行跨线列车能有效降低企业运营成本,最多可降低40%;3)开行跨线列车提高了乘客的直通性,乘客直达路径数量提高了6.4%,多次换乘的行为大幅减少;4)为保证跨线运营的服务水平,应合理设置跨线交路数量。采用本模型时应充分考虑全网实际客流特点和乘客时间价值,当全网小时进站量大于97 314人次且换乘系数大于1.45时,跨线运营比分线运营更具...     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.