基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

新型地铁列车自主定位及主动防护系统研究

介绍一种研制的新型地铁列车自主定位和主动防护系统,采用国内航天领域成熟应用的惯导平台作为主要定位手段,辅以线路电子地图,并综合运用视觉、雷达等多传感器对多源定位信息融合,修正惯导平台时间的积分误差,新型地铁列车自主定位和主动防护系统经过在城市轨道交通现场实际试用证明,该系统在为列控系统提供高可靠、高精度定位信息的同时,实现列车的主动防护。     

闭环增益成型算法在运动控制器中的应用

我国内河众多,海上疆域广大,蕴含着丰富的石油、天然气、可燃冰、有色金属等资源,因此,对海洋资源的开发以及海上航运业的发展成为国家的战略规划重点。舰船与海上作业平台作为主要的开发工具,其设计与制造质量具有重要意义,尤其对于高速化、大型化船舶的运动控制。船舶在海上受到的干扰力较多,本文针对船舶的运动过程建立模型,并结合闭环增益成型算法设计一种船舶运动控制器,并基于Matlab进行了船舶运动控制器的仿真试验。     

基于果蝇优化算法的轮廓误差控制研究

针对传统果蝇优化算法精度低、收敛慢、易陷入局部最优的问题,通过增加随机机制扩大其探测能力,并通过改变步长,提高其后期寻优精度。将改进后的算法应用于PID控制器的参数优化,并将复杂的时变信号作为优化模型的输入。对获得的PID参数的控制效果进行验证,结果表明:改进后的果蝇算法寻优速度快、精度高,其优化后的PID参数,轮廓运动控制精度高、鲁棒性好。     

面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化

考虑网联自动驾驶车辆(Connected Autonomous Vehicle, CAV)应用先进的车联网与自动驾驶技术，可以采用智能交叉口的组织形式，大幅提升交叉口的通行效率，为降低CAV与人工驾驶车辆(Human-driven Vehicle, HV)混行条件下城市交通系统的整体出行成本，提出智能交叉口在城 市交通网络中的布局优化问题，建立数学优化模型并求解。首先，基于对两类车辆行驶特性的分析，建立混合用户均衡模型，描述CAV与HV的路径选择行为；其次，从交通规划者的角度，以系统最优为目标，整合混合用户均衡模型，建立面向新型混合交通流的智能交叉口网络布局优化模型，并利用改进的遗传算法求解；最后，选取Sioux-Falls交通网络作为案例分析，验证模型与算法的有效性，并研究CAV渗透率变化对优化结果的影响。研究表明，智能交叉口在城市路网中的合理规划极大地提高了新型混行场景下城市交通系统的出行效率，同时，大幅降低了由于网联自动 驾驶单方面技术优势带来的CAV与HV的出行效率差距，增进了出行公平性。     

云南省民航客运发展预测

民航运输是云南省在进行综合交通运输建设的重点之一,也是该省在未来"十四五"(2021-2025年)和"十五五"(2026-2030年)规划期间的研究热点。本文以云南省为研究范围,以省内民航客运为研究对象,选取省内主要的社会经济因素为影响因子,运用主成分分析法(PCA)、反向传播神经网络算法(BP神经网络算法)和回归分析法,构建了省内民航客运的预测模型,得出省内各主要机场在"十四五"末和"十五五"末的预计旅客吞吐量,对省政府在进行机场改扩建上有一定的指导意义。