基于元胞自动机的自行车交通流仿真建模

提出了一种自行车元胞自动机模型.该模型是在机动车Nagle-schreckenberg(NS)模型的基础上,考虑自行车的换道行为,在NS模型规则前加入路径选择规则,从而建立符合自行车行驶行为的模型.根据模型的规则,在不同最大速度、不同随机慢化概率、不同车道宽度等条件下进行了仿真分析,其通行能力及速度-密度仿真曲线均符合...     

更新步长和元胞尺寸对元胞自动机模型的影响

改进了NaSch模型的更新规则,将更新步长和元胞尺寸作为模型的输入值,建立了细化NS模型。通过计算机模拟研究了更新步长和元胞尺寸对路段交通流状态演变的影响及其作用机理。研究结果表明:较小的更新步长可以真实地体现车辆的相对运动,减少确定性减速;较小的元胞尺寸能够精确描述车辆的速度和位置变化,减少位移累加更新导致的"迟滞"效应。细化模型模拟的交通流具有较小的局部阻塞宽度和速度离散度,因而具有更好的系统稳定性,其模拟结果与实测数据符合很好,解决了经典NS模型仿真流量偏小的问题。     

基于混合交通流的车辆换道行为

采用元胞自动机模型研究了城市交通中车辆的换道行为。在模拟非对称换道规则下混合交通流中的车辆换道行为中,通过增加公交车影响因子这一换道动机,分析了公交车对社会车辆换道行为的影响。分析结果表明:公交车的存在增加了车流中车辆的换道概率,且当道路处于中低密度状态时,社会车辆换道概率随公交车比例上升而增加,相应路段平均车速降低。在考虑了公交车影响因子后发现,公交车影响因子的存在会明显降低车辆换道概率。     

基于元胞自动机的基本路段行程时间研究

以城市基本路段上的行程时间为研究对象,研究了多车道、含渠化区、信号控制影响下的行程时间.通过对驾驶员基本移动规则、换道特性、信号控制反应的描述,基于NaSch模型建立了基本路段上的元胞自动机模型CAUB,并利用CAUB对行程时间进行了研究.结果表明,基本路段上的行程时间与流量和信号设置有关,也同转向流量比例有关,且呈现突变的特性.     

考虑路内停车的元胞自动机交通流模型

为了研究路内停车对路段交通的影响,针对路内停车条件下车辆行为过程分别建立相应的元胞自动机行为规则,进而应用上述规则对不同参数设置下的交通流演化过程进行数值模拟,并分析和讨论了路内停车条件下交通相变特性。研究结果表明,在双向双车道有路内停车路段中,车辆换道至对向车道概率的增加导致路段交通流密度较低时也能发生阻塞;路段交通流密度增大使对向交通阻塞概率增加,而待停车概率增大导致路段交通流平均速度降低的同时未必使对向交通阻塞概率增加。     

基于局部信息的Agent元胞自动机设计

复杂性研究不仅是工程、科学各学科，也是管理学科的一个重要研究领域。由于管理科学本身的复杂程度其每个单元都构成一个具有自主能力的Agent；而且必须考虑到实际的Agent是基于局部信息的（完全信息条件可以看作局部信息的一种特殊情况），因此有必要开展对建立基于局部信息的Agent元胞自动机设计方法的广泛研究。本文从冶金物理化学中Gibbs自由能方法开始，在用于金属凝固过程模拟方法的基础上，推导出在管理科学中适用的评价函数方法，及其应用方法。     

一种基于元胞自动机的人群疏散 仿真算法研究

以安徽博物院内人群疏散问题为例,根据最小费用最大流与广度优先搜索(BFS)方法提出了一种基于元胞自动机的人群疏散仿真算法.首先,算法通过设定数值矩阵,分别对人物状态、地形状态与影响人群逃离的因素进行量化; 其次,结合最小费用最大流的思想,建立人群在复杂地形中的逃离规则; 最后,应用该算法以疏散单层和多层人群为例进行仿真,结果显示博物院1层的疏散性能弱于2层,工作人员的疏散引导可大幅缩短疏散时间(由无人引导的4 423 s降至为1 876 s).对比3种不同算法的仿真结果显示,本文算法优于传统算法,与文献[7]算法接近,但本文算法因考虑了人群疏散时的心理因素,因此本文算法更符合实际.     

交通流元胞自动机模型中慢化行为

根据司机加速和减速过程的不同特性,提出了一个改进的交通流元胞自动机模型。数值实验表明,该模型可以满意地刻画司机学习效应对行车过程的实时影响,说明引入强化学习机制可以更好地再现多种复杂交通现象。     

有无信号灯控制的T形交叉口元胞自动机模型比较

利用元胞自动机方法建立了一个具有三个进车道的信号灯控制的T形交叉口模型。在以前的无信号灯控制的模型中,一些进车道的车辆在交叉口只有一个行驶方向,而在本文模型中采用更为实际的两个行驶方向,并采用具有固定周期的三相信号灯来控制交叉口的车辆冲突。通过数值模拟给出了本文模型的相图和系统的总流量,并与无信号灯模型结果进行了比较。     

基于元胞自动机的字符图像平滑

建立了字符平滑的元胞自动机模型,用于处理字符图像中常见的黑白噪声,通过分析元胞自动机的局部转换函数,编写了相应的演化规则和算法,最后利用MATLAB编程分别对不同的含黑白噪声图像进行了处理,平滑效果良好,并与传统中值滤波方法进行比较,说明将元胞自动机用于字符图像平滑是一种非常有效的方法,同时元胞自动机适合并行计算,该方法也为图像处理的VLSI电路实现提供了一种新的途径.     

基于最大信息熵原理的居民出行分布模型

为寻求居民出行分布的普适性模型,引入最大信息熵原理,据此建立了居民出行分布的熵模型。并通过改变约束条件推导出了居民出行分布中常见的几种模型。鉴于最大信息熵模型中参数标定比较困难,提出了确定系统分布的熵方法。实验验证表明这种方法简单可行,是对最大信息熵原理的扩充。本文的研究成果可以用于居民出行分布及其相关问题的研究。     

Applying rough sets in word segmentation disambiguation based on maximum entropy model

Wordisalogicalsemanticandsyntacticunitinnaturallanguage.UnlikeEnglish,thereisneitherde limitertomarkwordboundariesnorexplicitdefinition ofwordsinChinese.WordsegmentationtransformsChinesecharacterstringintowordsequence.Asapre requisitepartofPOStagging,parserandotherdeeply processing,earlyerrorinsegmentationwillalwayscas cadethroughthechain,causingthewholesentenceer rorinthefinaloutputs,suchasMachineTranslation,InformationExtractionandtheQuestionandAnswer(QA)System.Thoughwordsegmentationha…     

基于元胞自动机的自动驾驶交通流仿真研究

为解决自动驾驶环境下高速公路合流区大型车屏障判别条件不足、交通影响研究较少且多为定性分析的问题,建立了引入车间时距的跟车模型和考虑安全距离的换道模型,形成能够表明合流区交通特性的元胞自动机模型,量化分析了宏观参数(主路和匝道流量及主路大型车比例)与微观参数(车间时距、屏障长度)对大型车屏障形成的影响规律. 宏观层面得出了大型车屏障显现时的主路和匝道流量不同组合情况,且发现当主路和匝道流量满足一定水平后,主路大型车比例0.4是大型车屏障形成的临界值. 大型车屏障的微观判别条件为连续3辆及以上的大型车成队列行驶且车间时距不大于1.5 s. 此外,大型车屏障的交通影响主要表现为入口匝道流量降低、匝道平均延误和交通冲突数增加. 该研究成果可为自动驾驶环境下高速公路针对大型车管控策略的制定提供理论依据.

     

路网交通流二层规划模型及其极大熵解

分析交通网络系统的特点,研究混合交通OD结构的关联性,在定量分析路网交通流受交通容量、交通安全及交通服务能力等条件限制的基础上,研究路网利用效益最大化及路网交通流量最大化问题,构建一种路网交通流的二层平衡规划模型。利用先验分布理论和极大熵原理,给出模型的极大熵函数解,进一步证明解的存在与唯一性。模型一方面描述了管理部门对路网交通的优化配置,一方面描述了出行者充分利用路网资源的最优选择。最后通过一个实例,分析模型计算的相关结论。     

基于学习自动机阵列的模糊规则学习方法

研究在线学习模糊控制规则的方法．建立基于多维学习自动机阵列的模糊控制器模型,提出在学习自动机阵列中按照贡献分配奖励的学习算法．在没有任何预置知识和规则的前提下,该控制器能通过与被控对象的交互动作建立自身的规则库．对机械手自学习视觉伺服控制的仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于决策机理与支持向量机的车辆换道决策模型

驾驶决策机制是保障自动驾驶车辆驾驶安全的关键技术,而换道研究是其重要课题. 然而,在复杂的动态环境下行驶时,使智能车辆做出安全、符合要求的换道决策仍然是一个难点. 为此,首先分析了车辆自由换道的影响因素,采用传统的数理模型建立了基于换道收益、安全和必要性的车辆换道规则模型. 其次,针对在不同的驾驶工况换道决策考虑的因素不同,提出从基于物理状态的特征、基于交互感知的特征以及基于道路结构的特征三个方面提取决策变量,使换道模型决策时考虑的因素更加全面. 然后,针对自由换道决策过程中存在的多参数和非线性问题,提出了基于贝叶斯优化算法（BOA）的支持向量机（SVM）决策模型. 最后,所提出的模型在NGSIM数据集上进行验证,对比试验表明:建立的BOA Gaussian-SVM模型具有较高的综合预测性能,对换道行为的识别准确率可达到92.97%,超越了其他模型并远高于规则模型. 同时在Airsim平台上进行了仿真实验,实验结果进一步证明了BOA Gaussian-SVM决策模型的有效性,说明此模型可进一步应用到自动驾驶和辅助驾驶系统开发中.     

基于熵权的评标模型在电建工程中的应用

以电建工程为背景,对工程评标的主要因素进行分析,依据各投标单位的指标值构成判断矩阵,计算评价指标的熵值并确定其熵权,再结合主观权重产生综合权重,从而建立基于熵权的综合权重评价模型.通过实例验证了该模型的适用性,并比较了熵权法、基于熵权的综合权重法和直接打分法的3种方法评标效果,结果表明该方法可行、便于使用,为电力工程建设的评标决策者提供了直观而有效的技术方法.     

应用最大熵方法改进克里金负权系数

针对基于地统计学的克里金数学模型,利用最大熵原理分析模型系统对空间权重系数的依赖度增设非负约束条件,研究消除构建格网ＤＥＭ时的负权问题。通过ＭＡＴＬＡＢ编程验证算法的正确性、准确性,并与拟牛顿法、内点算法解算二次规划的结果进行了比较。对比结果显示,最大熵法得到的权系数大小比例与点位关系相适应,且其估值精度优于后两者。     

基于局部熵的图像特征描述方法

使用传统的特征描述方法SIFT在单一尺度上描述图像特征会丢失一部分重要信息,影响图像的正确匹配结果。为了解决这一问题,本文在多尺度模糊空间内提取特征描述子。信息熵从图像显著性角度估计特征点及其周围的信息,能获得更多的图像关键内容,本文提出了基于局部熵的图像特征描述方法。首先,在高斯差分空间(DOG)内计算特征点的多层SIFT描述子,同时统计特征点在每层尺度上的局部熵,计算特征点在每层的熵值占所有层熵总和的百分比,利用所得百分比与每层描述子做乘积;然后,累加所有层描述子;最后,使用平方根算法得到最终局部熵特征描述子。通过与其他描述子的对比实验结果可知,本文提出的局部图像描述方法在精确-召回率、平均均匀准确度和正确匹配数方面具有强鲁棒性。