机场及终端区仿真优化系统建模及实现

对机场及终端区系统运行进行优化是缓解交通拥挤和延误的重要措施。采用解析模型,便于实现机场及终端区系统的优化,但由于建模过程中简化过多造成众多优化模型实用性不强。计算机仿真模型可以准确表征复杂系统的各种约束,但一般的空中交通计算机仿真软件都不具备优化功能。文中采用Arena仿真平台,对机场及终端区系统飞机运行过程进行分析和建模,同时在仿真模型中嵌入基于Memetic算法的优化模块,实现了集仿真和优化功能于一体的机场及终端区仿真优化模型。     

Social networks,social influence and activity-travel behaviour: a review of models and empirical evidence

ABSTRACT

The study of social networks in activity-travel research has recently gained momentum because social activities and social influence were relatively poorly explained in activity-based models of travel demand. Over the last decade, many scholars have shown interest in identifying personal social networks that constitute an important source of explanation of activity-travel behaviour. This paper seeks to review two research streams: social networks and activity-travel behaviour, and social influence and travel decisions. We classify models, summarise empirical findings and discuss important issues that require further research.     

基于SDSS的高速公路养护管理系统结构

现有高速公路养护管理系统仅仅是简单的决策支持系统,以模型来驱动决策,决策的智能化程度不高,因此为了提高公路养护决策的能力和智能化水平,提出了基于SDSS的高速公路养护管理系统,结合智能决策支持系统和商业智能技术,在决策过程中以模型、知识、数据共同驱动决策。综合决策支持系统由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、知识库和数据库组成,其中数据仓库能够实现对决策主题数据的存储和综合;联机分析处理可以实现多维数据分析;数据挖掘可以挖掘数据库和数据仓库中的知识;模型库可以实现多个广义模型的组合辅助决策;数据库可以为辅助决策提供数据;专家系统可以利用知识推理进行定性分析。它们有机集成的综合决策支持系统将相互补充和依赖,能发挥各自的辅助决策优势,实现更有效的辅助决策。     

基于Rough集理论的增量式数据挖掘算法

提出一种求精简规则的带支持信息的增量式算法IDMA,该算法改进了传统挖掘算法的缺点,可充分利用已挖掘出的规则集来对新增实例进行决策规则挖掘,同经典Rough集挖掘算法比较,算法IDMA计算过程简单,而且效率较高.     

基于模仿学习和强化学习的智能车辆换道行为决策

本文中提出了一种基于模仿学习和强化学习的智能车辆换道行为决策方法.其中宏观决策模块通过模仿学习构建极端梯度提升模型,根据输入信息在车道保持、左换道和右换道中选择宏观决策指令,以此确定所需求解的换道行为决策子问题;各细化决策子模块通过深度确定性策略梯度强化学习方法得到优化策略,求解相应换道行为决策子问题,以确定车辆运动目...     

悬索桥隧道锚设计

隧道锚具有环境扰动小、性价比高的特点,是悬索桥较理想的锚碇形式,但受地质条件以及人们对岩体性质的认识水平等条件的限制,目前在大跨径悬索桥中应用不多,相关文献也不多见。本文结合进行我国首座采用隧道锚的大跨径悬索桥—四渡河大桥隧道锚的设计及取得的成果,系统介绍了悬索桥隧道锚锚址的基本特点、锚体尺寸拟定、锚固系统选择以及数值分析、模型试验应注意的问题,便于隧道锚的进一步应用。     

一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法

针对波特间隔盲均衡算法的缺陷,利用分数间隔盲均衡算法能获得更多更详细的信道信息,判决反馈滤波器能补偿深度谱零点信道畸变所产生的影响,解相关常数模算法能加快收敛速度的优点,提出一种分数间隔解相关判决反馈盲均衡算法(FSDDFE).该算法采用分数间隔加判决反馈的模型结构,在均衡器(前馈滤波器)权系数的调整中,引入了解相关常数模算法,使FSDDFE算法的收敛速度显著加快、均方误差明显减少.水声信道的仿真结果,验证了该算法的有效性能.     

基于近似约简的基因选择方法

为了对癌症等疾病分型、诊断及进行病理学研究,利用基因微阵列数据识别疾病相关基因.考虑到了基因微阵列数据是典型的矛盾决策系统,在证明矛盾系统在近似分布集上是协调的这一事实的基础上提出了一套近似分布约简理论,讨论了不同近似分布集上约简之间的关系,提出了基于近似约简的基因选择方法.使用两组真实的基因表达数据对所提出的方法进行了验证.实验结果表明,该方法能在保持分类能力的情况下降低特征基因集的相关性,从而显著地减少特征基因的数量.     

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针对已有路径选择模型缺乏选择决策过程的问题,给出基于决策场理论的车辆路径选择过程框架,建立面向过程的车辆动态路径选择模型。该模型综合考虑驾驶员心理、路况、决策时间等各种不确定性因素的交互影响,将行程时间、行驶距离和行驶路线所经交叉口数量作为驾驶员路径选择的主要标准,使模型更接近实际的决策过程。通过模型仿真,分析了路况交通信息和时间压力对驾驶员选择决策过程的影响。分析结果表明：不完全交通信息会导致“确定性效应”,不能对驾驶员进行有效的引导;驾驶员的路径选择决策过程不仅取决于驾驶员的自身因素和路况,还与时间压力有关,时间压力会降低决策质量,导致偏好逆反现象。     

单翼分解下的纯度函数失效分析

为了清晰地说明纯度函数失效的原因,首先拓展了纯度函数的定义,得到一种能方便运用数学方法表示的新纯度函数形式,并在其基础上,分析了有些纯度函数在有些情况下会失效,而另外的一些却不会．说明了这种“预测性能”实际上与纯度函数某种特殊的“凹凸性”有关,这种凹凸性只在特定的方向才呈现出来．通过若干定理,阐明了如何通过赫斯矩阵寻找这些特定的方向,而纯度函数的“预测性能”本质上就是该方向性严格凸性质．最后通过若干实验数据,验证了结论．