基于区域协同的公交发车时刻表模型*

为提高城市公共交通系统的效率,对基于区域协同的公交发车时刻表问题进行了研究。综合考虑公交内部线路间的换乘衔接,以乘客在区域内的总换乘时间最小为优化目标,建立区域协同发车时刻表模型,针对模型特点,提出了求解该问题的改进遗传算法。在选择适当参数的基础上,通过算例验证了该模型及算法的合理性和有效性。     

双线铁路的计算机图解法

区间通过能力的计算是铁路运输组织的一项重要工作,本文在分析人工铺画运行图计算区间通过能力的图解法的基础上,提出了在计算机上进行图解计算的新方法——计算机图解法,较好地克服了人工图解的缺点。     

客运站高峰期运输组织优化仿真

该文在对铁路客运站运输组织过程进行分析的基础上，建立了大型客运站高峰期运输组织优化的网络流模型．确定了相应的优化目标及评价方法，对客运组织方案在计算机中的表示方法进行了讨论，运用现代仿真技术，提出了大型客运站高峰期运输组织优化仿真的一般过程，对客运组织方案网络节点的类型及其表示、数据库设计及其实现等问题进行了讨论．对仿真中的关键技术提出了解决的方法。     

改进型CTM模型突发事件下的拥堵传播规律

通过引入元胞长度和元胞交通流密度2个参数,克服了原元胞传输模型(CTM)需要所有元胞统一长度的局限性.同时,结合传统的基本图方法和三相交通流理论,构建了考虑迟滞现象的MCTM模型,并研究了突发事件下快速路通行能力下降导致交通拥堵的形成及消散过程.仿真结果表明:模型能恰当反映城市快速路突发事件下的交通拥堵演化特点.     

考虑企业社会责任的物流服务供应链定价与协调

为了分析承担社会责任对物流服务供应链定价决策的影响, 考虑企业社会责任, 分别构建集中和分散决策下的定价博弈模型, 求得供应链最优定价策略和双方所承担的企业社会责任成本. 对比发现, 分散决策下供应链存在效率损失, 进而基于收益共享契约对其进行协调. 研究表明, 考虑企业社会责任和集中决策时, 物流服务供应链总利润更大, 且双方利润都与其社会责任效用因子正相关, 收益共享契约能有效地对物流服务供应链进行协调. 最后通过算例验证了结论的正确性.     

基于图像的交通拥堵状态识别系统的实现

交通拥堵状态识别系统作为智能交通最重要的研究领域已经有了长足的发展,但目前的研究主要是在动态环境下,这样造成成本过高,因此需采用一种性价比较高的基于图形图像的方法来实现对交通拥堵状态的识别。对几个模块进行了合理交叉设计之后,通过图形图像处理技术在该系统的应用实现了各个模块间的协调工作,达到了高精度的识别效果。     

路径搜索策略研究

针对城市道路网车辆导航系统中经典Dijkstra最短路径搜索算法中存在的计算效率问题,研究基于启发式策略和双向搜索策略的双向启发式优化搜索算法,并探讨路网的分层搜索策略.采用启发信息减少搜索范围、双向搜索分解搜索空间,从而提高了算法的执行效率.实际路网仿真结果表明:相比经典Dijkstra算法,启发式策略搜索效率可提升70%~80%,双向搜索策略在不损失搜索精度下进一步提高搜索效率5%~10%,而分层搜索策略可以极大提高大规模路网车辆导航长距离下路径搜索效率.     

单线旅客列车提速对车站股道配置的影响研究

该文先从理论上分析了单线客车提速对车站股道配置的影响，接着介绍了单线客车提速对车站股道配置影响模拟分析原理，并通过模拟分析单线客车提速对车站股道配置的影响，最后通过模拟结果分析了开行方案及快客速度对交会及车站股道数配置的影响。     

基于随机评价机制的交互式双子群QPSO算法

通过两组势阱中心不同且相互协同的主、辅子群,在具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法基础上构造一种基于随机评价机制的交互式双子群QPSO算法(DIR-QPSO)。该算法通过子群间的协作避免了种群多样性的快速消失,增强了算法的全局搜索能力。同时,随机因子的加入进一步提高了粒子摆脱局部极值的能力。对6个测试函数的实验结果表明, DIR-QPSO算法相对于传统的粒子群优化算法(PSO)在处理单峰和多峰函数时具有更好的优化性能,收敛速度和收敛精度都得到了较大的提高。     

三元相关性量子行为粒子群优化算法研究

为了提高QPSO算法的收敛性能,在对随机因子进行分析的基础上提出了三元相关性QPSO(TC-QPSO, ternary correlation QPSO)算法。该算法使用正态Copula函数建立了粒子对自身经验信息、群体共享信息以及粒子当前位置与群体平均最好位置的距离信息之间的内在认知和联系,并利用Cholesky平方根公式给出了三元相关因子的生成方法。对测试函数的仿真结果证明,当三元相关因子u与r1或r2之间存在负线性相关关系时,TC-QPSO算法可以获得比标准QPSO算法更好的优化性能。