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交通诱导-出行信号博弈分析及其虚拟行动学习模型 总被引:1,自引:0,他引:1
交通出行过程中,诱导信息的发布与出行路径的选择是两个相互联系相互影响的决策过程,基于此建立了诱导-出行信号博弈模型,并依据其信号均衡将路网分成了不同的等级.为验证均衡解的合理性,提出了一种基于完全但不完美信息动态博弈的虚拟行动学习模型并应用于此问题,收到了很好的学习仿真效果,最后给出了相应的收敛性定理及其证明. 相似文献
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立交交通仿真是智能交通微观仿真研究中重要的课题,但对于立交系统的仿真大多采用二维仿真的方法来实现,该文采用3D技术构建该系统,为立交交通仿真的研究提供一个崭新的研究方向。文中详细的阐述了如何将基于Java技术的Cult3D软件引入到立交交通3D仿真领域中。就立交系统的建立,控制模型的设计以及仿真数据的输出等所涉及的技术问题做出了系统、深入的分析,提出了全新的3D仿真解决方法,最后通过仿真实例的结果验证了此种仿真方法的可行性及优势。并对这一技术在本领域中的发展提出了展望。 相似文献
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实时路况信息下配送路径的优化 总被引:2,自引:0,他引:2
由于物流管理体系的不完善,形成了配送瓶颈,制约了B2C业务的发展,提出了基于现实路网和实时交通信息的情况下,对单一客户服务的动态配送算法.实验结果表明:在路网状况不发生变化的时候,该算法能够和普通算法一样求出最优路径,但是随着路网状况变化的加剧,该算法比普通算法能更好地求出最优配送路径. 相似文献
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首先,从出行者的信息集和理性层次的差异两个方面给出两种改进的“最优反应动态”模型,并将其应用于一个算例,得到了与利用复制者动态方程所求得的进化稳定策略一致的结果;然后,为验证结论的普遍性,将出行者和路径数量扩充,构造了相应的算法,并将此算法及其复制者动态方程应用于一个规模较大的路网;最后,将不同机制下的实验结果进行了比较,并对其实际意义进行了分析.
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为进一步提升差分进化算法的收敛性能, 提出一种具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法(AMSDE)。AMSDE设计交叉概率控制参数库、变异尺度参数库及差分变异策略库, 其中, 交叉概率采用Logistic混沌序列来模拟, 尺度参数采用线性变化机制产生, 差分变异策略库采用6个常用的差分变异策略组成, 并给出算法运行的框架。最后, 基于25个标准测试函数的仿真结果表明, AMSDE的收敛性能优于现存的其它差分进化算法, 具有较好的收敛精度及收敛速度。 相似文献
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适用于弯度与坡度的跟驰模型及其仿真研究 总被引:4,自引:0,他引:4
车辆跟驰在近几年的交通工程与安全研究中越来越重要,现有的交通流理论中跟驰模型较少考虑道路的几何形状(坡度与弯度)对跟驰行为的影响,从车辆在有坡度与弯度的道路上行驶的受力作为出发点,分析得出车辆在道路转弯半径不同时的安全行驶的条件,在坡道上行驶时汽车牵引力以外的加速度以及习惯性的行驶行为,并通过这些因素对跟驰模型进行了修正,从而得到了一种适用于具有弯度与坡度道路的跟驰模型,最后用改进后的模型进行了仿真实验,证明了使用该模型进行跟驰仿真研究是可行的。 相似文献
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基于轮盘赌反向选择机制的蜂群优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对人工蜂群算法易陷入局部最优的不足,考虑到基本蜂群算法中个体选择大多基于贪婪选择的思想,从而使算法快速向适应度值高的个体进化而陷入局部停滞。为此,提出一种基于轮盘赌的反向选择机制,以保持蜂群个体的多样性而使算法保持较好进化能力。通过对经典测试函数的仿真实验表明,改进的蜂群算法有更快的收敛速度和更好的收敛精度,且改进的蜂群算法对群体规模有很强的鲁棒性。 相似文献
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文章主要探讨了支持向量机在数据挖掘中的应用问题。在对中心型支持向量机的研究改进过程中,结合增量型支持向量机算法,将问题域扩展到多类别分类问题领域,从而设计了一个基于支持向量机技术处理样本均衡型和增量型的分类算法(theMBI-SVM)。在UCI数据库上进行了实验,结果证实该算法具有较高的稳定性、可行性和实用性。 相似文献
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根据基于GPRS/GPS/GSM浮动车交通流信息采集系统实时采集的交通流瞬时速度、路段速度、车辆定位等信息,借助面向对象技术、GIS技术、数据库技术设计、开发了基于GIS的城市交通流信息发布系统,系统采用数据库中的存储过程技术处理海量交通流信息与GIS信息等数据表的多表连接,实现了高效率信息查询,并融合GIS专题地图技术和数据库技术实现浮动车辆历史轨迹动态回放、交通流路段速度查询、可视化显示。开发的系统在天津市部分路段进行试验,系统能稳定、可靠地实现交通流信息发布,并能快速有效查询城市道路交通流信息及识别城市道路网络路况瓶颈,可以辅助交通管理者进行交通管理决策。 相似文献