基于粒子群算法的多匝道协调控制

高速公路入口多匝道协调控制是调节各个入口匝道进入到主线的交通量,从而使主线交通流处于最佳状态。由于多个入口匝道相互关联和相互影响,多匝道协调控制具有强的耦合性、非线性和时变性。针对上述问题,提出了一种基于系统分层和粒子群优化算法的控制方法。首先论述了高速公路多匝道系统的原理模型;然后阐述了多匝道协调控制系统的实现,系统由协调控制层和直接控制层组成,其中前者负责模型选择、参数调整和确定期望的密度轨迹,后者采用比例积分微分控制器实施控制,并引入粒子群算法对控制器的比例系数、积分系数和微分系数进行优化;最后进行了仿真实验。结果表明,当高速公路出现交通拥堵时,系统能够快速地消除拥堵,并使主线交通流趋于稳定。该方法为高速公路多匝道控制提供了一种切实可行的新途径。     

改进粒子群算法在动态交通分配问题中的应用

在分析常规粒子群优化算法的基础上,针对动态交通分配问题,采用一种带变异因子的改进的粒子群优化算法,并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值,给出收敛判断的依据。实验表明该算法具有简单、高效、快速的特点。     

基于遗传模糊算法的高速公路入口匝道自适应控制

研究了在高速公路路网中入口匝道的控制问题.为达到在车流高峰时减少交通拥塞的目的使用了一种自适应控制方法:在基于高速公路的宏观动态模型上,用遗传算法调整模糊集合的参数来校准模糊控制器,从而使得网络中总的时间消耗(TTS)保持最小.在自适应控制的总体设计框架下,用基于目的地独立的MetaNet模型来调整控制器,最后给出了仿...     

基于QPSO训练支持向量机的人脸识别

遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可在较少的时间开销内给出问题的近似解.量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种高效的收敛性,稳定性的进化算法.将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机(SVM),结合KPCA特征提取方法,用于人脸图像的分类识别中,为人脸识别问题的研究开辟了新的途径.     

城市过饱和路网的非均匀自适应相容优化控制

针对城市过饱和路网的交通信号控制问题,将总延误分为主线路段延误和次线路段延误,将控制问题描述为冲突的多目标控制问题.针对这一问题,提出一种新的非均匀自适应多目标相容优化控制算法,对多目标进化算法NSGA-Ⅱ算法进行改进,作为多目标相容控制算法的优化工具,提出非均匀Pareto 前沿扩张机制来获得Pareto 前沿上的一些特殊区域.改进的NSGA-Ⅱ算法采用自适应种群机制和迭代控制算法机制来提高实时控制算法的计算速度,提出稳定性偏好选择策略来获得稳定的控制器.将提出的改进的多目标相容控制算法在仿真环境中对一个7个交叉口的城市过饱和路网进行实时控制,结果表明,本文提出的相容优化控制算法的效果优于定时控制方案.     

基于免疫进化粒子群优化的动态聚类算法

针对粒子群优化算法和传统聚类算法易产生“早熟”现象的不足,把人工免疫系统的免疫信息进化处理机制引入到粒子群优化算法,提出一种基于免疫进化粒子群的动态聚类算法。算法采用线性递减权策略为各个粒子选取适当惯性权值,利用免疫进化思想改进粒子群优化过程,同时利用聚类经验规则k≤√n确定聚类数k的初始搜索范围,以性能代价函数为依据在聚类数目未知的情况下实现动态聚类。仿真实验表明,新算法有效提高聚类正确率,具有收敛精度高和聚类能力强等特点。     

基于Petri网建模的并行粒子群算法

粒子群优化算法,起源于鸟群行为的研究,是一种基于群智能的进化计算技术,通过粒子之间的协作与竞争以实现对多维复杂空间的高效搜索。提出了基于Petri网的并行粒子群算法,并采用经典测试函数验证算法的有效性。测试结果表明,算法能很好地控制粒子群优化过程中的早熟问题,并能够较好地得到群落全局最优解。     

改进粒子群算法在物流配送问题中的应用

本文在分析常规粒子群优化算法的基础上,针对物流配送优化问题,采用一种改进粒子群优化算法,并根据粒子群的群体适应度标准差和理论最优值,给出收敛判断的依据。仿真结果表明该算法具有简单、高效、快速等特点。     

改进的粒子群算法在电力系统AGC中的应用

针对自动发电控制(AGC)中的负荷频率控制(LFC),对粒子群算法的计算过程进行了改进,提出了一种能有效的协调粒子群算法的优化精度和优化速度的方法,即动态改变粒子数目。该方法基于粒子群算法对于粒子数目的相对不敏感,可以在不影响精度的前提下大幅度提高优化速度,节约计算时间,适应予优化对象较复杂的情况。并针对单区域和两区域互联电力系统的不同指标要求,给出了用改进的粒子群优化算法优化PI控制器参数的方法,分别进行优化设计。仿真结果显示,其性能明显优于遗传算法优化的PI控制器。     

改进的粒子群算法优化神经网络及应用

针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。     

高速公路动态交通流的BP神经网络建模

通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析,针对高速公路交通系统的非线性时变特点,应用BP神经网络建立了高速公路宏观动态交通流模型。并利用一段高速公路的交通流数据对BP神经网络进行训练,得到网络参数。最后,为了验证BP网络模型的有效性,在MATLAB环境中对模型进行了仿真,并将仿真结果与原始模型的结果进行了比较。结果表明,该方法能较准确地描述高速公路交通流的真实行为,并且能够适应交通状况的变化。     

快速路网宏观交通流仿真系统的开发与仿直

为了给快速路网运行状况分析和控制策略评价提供高效辅助决策工具,提出快速路网宏观交通流仿真系统整体框架,分输入模块、仿真模块和输出模块三部分,并给出采用Microsoft Visual Basic面向对象语言开发的实现流程图和关键技术.仿真案例采用该系统对包含两个起点、两个终点的快速路网进行仿真,刻画交通拥挤的形成、传播...     

高速公路多匝道协调控制系统设计与仿真

采用大系统分解和协调的方法研究高速公路多匝道的协调控制问题．建立了反映高速公路交通动态变化的有限差分模型，结合交通系统的特点提出改进的多层控制方法．控制结构分三层：局部控制层决定匝道调节率；协调控制层为局部控制层确定期望密度；自适应层根据实时检测交通状况选择模型和调整模型参数．仿真结果表明，控制系统具有良好的动态性能，该方法能有效地消除交通拥挤和维持主线车流稳定，能提高主线的通行能力，实现车辆在高速公路上高效、安全地运行．     

快速路控制策略仿真研究

城市快速路是城市交通的主动脉,承担着城市大部分交通量,良好的快速路控制策略能有效缓解道路拥堵。本文借助改进的宏观交通流模型,采用Visual Basic面向对象语言,开发城市快速路的控制仿真系统。运用该仿真系统对一个包含两起点两终点的快速路段进行仿真,模拟采用ALINEA策略和不采用控制的快速路交通运行状态。仿真结果表明,对入口匝道实施ALINEA控制后,高峰时刻主线流量增加约150veh/h,入口匝道与主线汇合区速度提高约10km/h,说明ALINEA控制策略能有效缓解快速路拥堵。     

面向IP流测量的哈希算法研究

为了解决计算资源和高速网络流量之间的矛盾,需要对IP流进行抽样或负载均衡等处理,而哈希算法是资源代价的核心.首先提出评价哈希算法性能的随机测度;其次从理论上证明比特之间异或运算和位移运算能够提高哈希值的随机特性,提出比特流之间哈希算法的原则;然后分析IP报文的4个字段:源IP、宿IP、源端口和宿端口的特性,由此提出相关的哈希算法;最后使用CERNET主干流量和PMA的数据验证算法的性能,并与IPSX和CRC32算法进行比较.研究表明,基于异或、位移原则的比特流哈希算法的执行效率和哈希值的均匀性两方面具有较好的性质,能够满足高速网络流量测量需求.     

基于交通流特性的高速公路交通网络建模与应用

为了满足高速公路安全管理系统的功能需求,提出了一种适合高速公路交通网络数据表达、操作与分析的基于交通流特性的高速公路交通网络数据模型,弥补了现有交通网络GIS数据模型在复杂的网络建模和分析中的不足。在分析高速公路交通流特性的基础上提出了高速公路交通网络的建模要素,并设计了概念建模、逻辑建模和物理建模的方法。该模型有利于迅速响应影响网络交通流分布的突发事件并生成安全管制决策,文中以高速公路网交通封闭实施位置算法为例说明其在高速公路安全管理领域的应用。     

基于虚拟顶点最大流的城市路网通行能力算法

针对城市道路路网通行能力的确定问题,通过引入虚拟起、讫点改造路网。应用图论中最大流最小割定理,对最大流算法进行了改进;提出了一种在容量限制下确定路网通行能力的算法,使得多起点、多讫点的道路路网通行能力的确定得以简化。用算例验证了算法的正确性。     

基于蚁群粒子群的模糊神经网络交通流量预测

实时准确的交通流量预测是智能交通诱导和交通控制实现的前提和关键。针对城市交通流的特点,建立了模糊神经网络预测模型,并将全局优化的蚁群算法和粒子群算法组成递阶结构优化模糊神经网络的参数。算法中,主级为蚁群算法,进行全局搜索;从级为粒子群算法,进行局部搜索。仿真结果表明该模型能够取得比梯度下降法更高的预测精度。     

面向大型社会活动的快速路网控制策略仿真评价方法*

为了缓解大型社会活动期间短时需求激增对快速路运营的压力,提出了基于宏观交通仿真的快速路网控制策略评价方法,旨在为交通控制与管理提供辅助决策依据。该方法运用网络交通流仿真模型对候选控制方案进行仿真和评价,得到较优方案。采用GANFreSP仿真程序对一实例路网的交通流演化进行仿真,刻画拥挤发生、传播和消散的过程,并模拟基于分流诱导的拥堵应对策略,给出交通状态时变轨迹图、路网全局交通状态快照图等可视化结果,以及不控制和分流诱导情况下的路网总体性能指标。仿真案例表明,网络交通流演化是复杂动态过程,局部节点拥挤易演     

语义物联网：物联网内在矛盾之对策*

为应对物联网自身固有的物的信息的表示形式的多样化和物的信息的使用主体的理解能力不足的内在矛盾,提出了将其改进为语义物联网的思路,具体措施为：a）物的信息的表示,要基于本体进行语义标注;b）物的信息的使用,要基于本体实现机器理解。借助于语义分析和科学定义方法,建立了语义物联网的集合表示模型和图示模型。该模型的意义在于指明了语义物联网的实现需要有效推进四项主要任务,即本体的构建、RFID系统的建设、物的信息的预处理（即编码为UID或EPC,添加语义标注,嵌入RFID电子标签）和物的信息上载管理与下载管理。