逐次升维的共轭方向法

本文提出一种求函数极值的共轭方向直接法。它构造一组共轭方向需一维求优的次数比原Powell法减少一半,且无共轭方向降维的问题。经多种检验函数测定表明,它比改进Powell法具有程序化容易、速度快、精度高的明显优势。     

潜艇安全走出水面搜索带条件分析和方案优化方法

潜艇走出水面舰艇搜索带方案分析和优化是潜艇战术行动方案分析和优化的一项重要内容。文中建立了潜艇走出搜索带条件分析数学模型,对安全走出的条件进行理论分析,给出了走出条件的通用表达式和最小走出速度计算公式,结合作战使用提出了3种走出方案优化标准并给出了相应的最优化方案计算方法。     

一种面向多任务应用的无人水面艇

无人水面艇为海洋开发和航运发展提供了一种在危险情况下代替人工进行作业的安全途径。文章介绍了一种面向多任务应用无人水面艇,在简述无人水面艇结构和主要性能的基础上,进行了一系列应用实验,包括港口监控、水质采样、水文勘察、海事搜救。实验表明该无人水面艇在上述领域具有较好的应用前景。     

基于自然驾驶数据的驾驶人换道决策识别研究

为实现人机共驾模式下智能系统对驾驶人换道决策的准确识别,将换道决策细分并提出了基于改进的极端梯度提升(XGBoost)的换道决策识别模型。以实车试验采集的自然驾驶数据作为输入,并采用滑动时间窗法确定识别时刻,建立各识别时间窗口下基于XGBoost的换道决策识别模型,同时运用交叉检验和网格搜索(GS)算法进一步提升模型性能,最后利用验证集数据评估所构建GS-XGBoost模型的识别性能,并与机器学习及深度学习模型进行对比。结果表明,所提出的模型在具体换道决策辨识上具有较好的实时性和准确性,且在1.8 s和1.6 s时间窗下的识别准确率最高,达到86.2%。     

Application of Lagrangian relaxation approach to α-reliable path finding in stochastic networks with correlated link travel times

This study investigates the important problem of determining a reliable path in a stochastic network with correlated link travel times. First, the distribution of path travel time is quantified by using trip records from GPS probe vehicles. Second, the spatial correlation of link travel time is explicitly considered by using a correlation coefficient matrix, which is incorporated into the α-reliable path problem by Cholesky decomposition. Third, the Lagrangian relaxation based framework is used to handle the α-reliable path problem, by which the intractable problem with a non-linear and non-additive structure can be decomposed into several easy-to-solve problems. Finally, the path-finding performance of this approach is tested on a real-world network. The results show that 15 iterations of calculation can yield a small relative gap between upper and lower bounds of the optimal solution and the average running time is about 5 s for most OD settings. The applicability of α-reliable path finding is validated by a case study.     

日常路径选择行为的模拟研究

假设司机只能根据自己的历史经验做出判断，本文据此设计了日常路径选择行为中的四种路径更新规则。应用基于多智能体的模拟环境-SeSAm，在简单网络上对四种规则进行模拟，比较和分析了模拟结果。     

理想AND/OR图搜索策略的推广

SUB和COM是专家系统推理网络图中常见的关系算子，AND和OR分别是SUB和COM算子的特例．建立在理想AND／OR图上的半景搜索法和最大优势搜索法可以推广到包含SUB和COM算子的理想非AND／OR图的搜索，而最大超越搜索法则可推广到包含回路结构的非理想AND／OR图的搜索．     

变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。     

一种可伸缩的预测性快速运动向量搜索算法

基于钻石搜索的特点，提出了搜索距的概念．通过对不同搜索距的检测点特性的研究，并吸收了PMVFAST算法中“见好就收”的思想和初始预测候选运动向量集的概念，提出了一种新的可伸缩的预测性十字方块快速运动搜索算法，该算法以检测点的块失真特性统计为基础，制定出精确可控的可适应搜索准则．大量模型实验表明：该算法能获得更好的视频质量，同时，拥有良好的搜索速度伸缩性，在允许图象质量有0．05dB降低时，搜索速度能提高1．5-2．5倍．     

基于Fisk运量随机配流的交通信息最优发布水平确定研究

本文借助Fisk运量随机配流模型建立一个简单二层规划模型来研究交通信息的最优发布水平，通过模型分析得出一些重要结论。在非拥挤交通网络中，信息发布不产生外部效果，信息系统应发布全部信息；在严重拥挤的交通网络中，产生正的外部效果，信息系统应发布全部信息；在一般拥挤网络中，可能产生正的外部效果，也可能产生负的外部效果，应根据具体情况选择合适的信息发布水平。