基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化研究

文章针对城市交通信号控制中的动态路径优化问题,综合考虑相邻交叉口间距和路段交通饱和度两个参数的影响,提出了一种基于蚁群算法和群决策理论的动态路径优化算法模型,并通过仿真实验,对比分析了该算法模型的有效性。     

智慧配送 让物流更高效——关于物流智慧配送的研究

智慧配送不仅可以实现配送信息的自动识别、配送信息的自动预警,而且能实现配送路径优化的智能管理,是物流智能配送的一一大创新,将极大地提高物流配送效率,降低配送成本。     

结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法

针对传统舰船疏散网络最优路径选取方法舰船疏散性能较差的问题,设计一种结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法。基于无向二值网络,利用节点代表疏散通道交叉点、疏散集合点、疏散口、水密门、舱室等舰船疏散通道因素,构建舰船疏散网络结构模型,结合集合点容量限制构建流动约束对应函数、水密性对应函数,从而对舰船疏散网络结构模型的目标函数进行构建。根据构建的目标函数,利用蚁群算法实现舰船疏散网络最优路径选取。为了证明该方法的舰船疏散性能较强,将传统方法与该方法进行对比实验。实验结果证明,结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法的舰船疏散性能优于传统方法,更适合进行舰船疏散网络最优路径选取。     

基于随机路径选择的城市轨道交通客流分配悖论

在城市轨道交通网络中,当改善1条已有的轨道线路(包括提高发车频率和降低服务票价等)或者新增1条轨道线路之后,将会发生客流分配悖论.为了分析该交通悖论的特征,基于传统的和改进的Logit模型的随机网络加载结果,采用公式解析和数值计算的方法,研究了悖论的形成条件,推导了悖论边界曲线和悖论区域大小,讨论了不同的Logit模型在预测随机交通悖论方面的差异性,并最终得到了轨道线路的服务质量(包括运行时间和服务票价等)差异、乘客的随机路径选择行为、乘客的出行时间价值和随机感知误差的大小等因素对客流分配悖论产生的作用机理,为避免悖论的发生提供了理论指导.      

某SUV车型机舱内异响诊断

使用LMS TEST.LAB工程软件中的噪声诊断模块和小波变换模块对异响噪声信号进行分析和计算,得到异响噪声信号的频率成分和异响发生频次。之后结合异响所属系统旋转部件工作基频进行对比和分析,最终找出异响零件。异响诊断结果显示,该机舱异响频率成分覆盖500～1 000 Hz,异响发生频次与发动机曲轴旋转的0.5阶基频相关,异响由凸轮轴驱动的制动真空机械泵产生。     

船舶网络通信最优路径的规划与设计

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。     

基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究

港口对大量船舶进行同时调度时,需要计算非常庞大的数据,传统船舶调度算法很难在短时间内完成计算工作,为此提出基于云计算的船舶大数据并行调度算法研究。建立云计算体系与大数据信息的并行调度框架,完成船舶大数据并行调度计算;采用SQL语言对并行调度核心步骤进行编写,将云计算结果导入并行调度算法体系中,实现船舶大数据并行调度计算。实验数据表明,设计的并行调度算法能较传统计算效率提高37.1%,并短时间内完成所需的计算任务,提高船舶的调度效率。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题研究

物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证.     

自动驾驶汽车高速超车轨迹跟踪协调控制

自动驾驶汽车高速超车时不仅要规划合理的换道路径来保证安全性,而且还要确保车辆高速转弯行驶的横向稳定性和舒适性。针对车辆超车的换道、匀速和换道3个阶段,分别规划了纵向速度和横向超车路径。提出了考虑路径曲率、换道时间、纵向车速的期望横摆角速度计算方法。以最小化横向位置偏差、横摆角速度跟踪偏差和控制增量为优化目标,通过可拓集的关联函数动态分配轨迹跟踪精度和横向稳定性的权重系数,建立了自动驾驶汽车轨迹跟踪的多目标模型预测可拓协调控制策略。数值仿真结果表明,提出的路径规划方法能保证车辆安全超车,轨迹跟踪控制策略不仅能精确地跟踪规划的路径,而且具有较高的横向稳定性和舒适性。