粗糙集的过饱和多交叉口协同优化模型研究

为解决现有模糊智能控制方法仅适用于单交叉口非饱和状态,满足区域交通过饱和多交叉口信号协同联动控制的需要,提出了高峰时期主通道优化控制策略。在粗糙集知识推理基础上,构建了以多交叉口状态信息为条件属性,以绿灯延长方式、绿灯延长相位和绿灯延长时间3个参数为决策属性的多决策属性模糊控制模型。运用可辨识矩阵与属性频度的属性约简方法对模型进行约简,提取决策规则。实例分析表明:多交叉口主通道绿灯时间延长3~8 s能够有效提高区域交通整体通行效能,同时延长时间不仅与过饱和状态车辆最大排队长度有关,还与绿灯延长方式、绿灯延长相位存在关联,这与交警经验总结的控制规律一致。     

单路口信号灯F-GA-F控制策略研究

论文提出了单路口信号灯F-GA-F控制策略,该策略利用预估车流模糊推算下一个周期的值,采用遗传算法优化目标函数,得到各个相位的绿灯时间,然后,对各个相位的绿灯时间采用模糊控制实时地进行调整,使单路口在一个周期时间里的交通流量最大。计算机仿真结果表明,控制策略性能优良。     

基于混合Petri网的交叉口交通信号控制研究

为优化交叉口绿灯时间,根据交叉口交通流的动态属性和交通信号的离散属性,建立了城市交通网络中单交叉口信号控制的混合Petri网模型.用连续Petri网描述交叉口容量和交通流变化,用离散时延Petri网控制交叉口各个相位的交通信号,每个相位都有控制绿灯延长时间的Petri网模型.在执行了最短绿灯时间后,根据当前等待通过的车辆数,通过禁止弧对绿灯延长时间加以控制,以确定最佳绿灯时间.最后对该模型进行计算机仿真,仿真结果表明该方案对单一交叉口实现了更有效的控制.     

考虑相邻交叉口的公交优先信号模型与仿真

在公交系统优先信号模型优化设计中,传统公交信号优先仅考虑公交车辆通过交叉口的影响,而忽视了相邻交叉口所受的影响,因此考虑相邻交叉口通行能力的影响,以总交叉口人均延误为目标,提出以公交优先度作为判别是否优先以及优先程度的决策依据,进而采用绿灯延长和红灯早断两种策略,建立有限的主动优先控制模型.最后,通过VISSIM软件的VAP模块建立仿真模型,并通过案例分析,与无公交优先策略、绝对公交优先策略进行对比分析,结果表明与无公交优先策略相比,所提出的优化控制策略,在中高饱和度下能使总交叉口人均延误平均降低15.7％,在高饱和度下平均降低14.6％.验证了研究成果具有应用价值.     

基于信号配时的公交优先策略触发概率模型

针对现有信号机控制逻辑无法响应公交车辆累积数、控制参数敏感性较低等问题,构建公交优先策略触发概率模型用以检测并分析提高触发精度的方法。首先,依托西门子2070信号机,分析其公交优先策略触发原理,进而构建了绿灯延长策略和红灯早断策略的触发概率模型。然后,以实际交叉口为例,通过硬件在环仿真计算并对比不同信号配时方案的触发概率,探索了公交优先策略触发概率的优化方法。研究结果表明：绿灯延长策略的触发概率远低于红灯早断策略;绿灯延长策略的触发概率与绿灯时间阈值成反比,红灯早断策略的触发概率主要与非优先相位申请优先的公交数量相关;可通过优化最小和最大绿灯时间,及增加申请优先的公交数量提高绿灯延长策略的触发概率;可通过先优化固定信号配时再进行公交优先信号设置等措施提高红灯早断策略的触发概率。     

基于分布估计算法的单路口交通信号控制

针对遗传算法求解城市道路交叉口信号控制存在的主要问题,以四相位交叉路口为研究对象,建立了以信号周期内车辆延误总时间最短为目标函数,以各相位有效绿灯时间为控制变量的单路口交通信号优化模型.并分别以整数编码的PBIL算法和实数编码的EMNA算法两种典型分布估计算法求解单路口交通信号优化问题.仿真结果表明,与传统遗传算法相比,两种分布估计算法均可用更小的种群规模快速高效地求得最优解.     

基于自适应遗传算法的交通信号配时优化

研究城市交通信号设置问题中对单交叉口多相位交通流建立了动态信号配时模型,以交叉口车辆平均延误最小为控制目标,以相位绿灯时间和周期时长为控制变量,并运用自适应遗传算法对控制变量进行优化.根据实时交通流数据,通过MATLAB平台进行仿真.结果表明,自适应遗传算法能够有效降低车辆平均延误,在优化过程中比简单遗传算法具有更好的搜索能力和解质量,其良好的优化性能有助于优良配时方案的产生,同时也提高了交通分配模型的实用价值.     

交叉口的信号优化与仿真

以减小车均延误为目标,在调查交叉口交通流量和当前信号控制的基础上,采用韦伯斯特配时算法进行优化计算,并通过通行能力、交通流量比等指标来确定信号周期时长和各相位绿灯时间,改善相位饱和度,从而充分利用道路的通行能力。以建设大道新华路交叉口为例,基于实际数据对优化前后的交叉口利用vissim软件进行仿真,结果表明,优化后各相位的饱和度较优化前更为平均,没有出现很高或很低的极端情况,优化后的车均延误明显改善。     

基于遗传算法的公交专用道交叉口实时信号控制

研究了设公交专用道时信号控制交叉口在相对固定周期条件下,信号配时随路上交通流量变化而实时调整的优化算法。首先以总延误时间最少为目标建立优化函数,然后以饱和度限制及最小绿灯时间要求为约束建立非线性规划模型,再采用遗传算法对模型进行求解以得到最优配时方案。通过仿真实例说明了函数构造及求解的过程。     

基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略

城市交通的快速发展和交通需求的不断增长,使得城市交通拥堵日益严重,由此造成的时间延误和经济损失越来越大.鉴于此,提出了基于排队长度均衡的交叉口信号配时优化策略,根据排队长度均衡的控制思想,实时动态调整各相位绿灯时间,以达到排队长度均衡的控制目标,保证了绿灯时间的充分利用.通过近似动态规划方法的引入,使得该算法具有自学习和自适应的特性,不依赖于交通流模型.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于微粒群优化的有限通信多机器人气味寻源

考虑机器人间的通信受限约束,将机器人抽象为微粒,提出基于微粒群优化的多机器人气味寻源方法.首先,采用结合斥力函数的策略,引导机器人快速搜索烟羽;然后,基于无线信号对数距离损耗模型,估计机器人间的通讯范围,据此形成微粒群的动态拓扑结构,并确定微粒的全局极值;最后,将传感器的采样/恢复时间融入微粒更新公式,以跟踪烟羽.将所提出方法应用于3个不同场景的气味寻源,实验结果验证了该方法的有效性.     

基于多模型切换的多观测器轨迹优化研究

充分考虑辐射源信号覆盖范围带来的观测约束,提出一种基于动态区间划分的多模型切换轨迹优化算法．该算法根据可探测区域内的观测器构造子区间划分特征向量,在不同的控制层使用相应的切换策略分别设计观测器运动规则、构造性能指标函数．根据设定的目标优化函数,在切换子层综合多种优化算法分别对不同的观测器进行轨迹优化．仿真表明,该方法能够有效解决观测约束下的匀速运动目标轨迹优化问题,具有一定的工程应用价值．     

基于粒子群优化的大规模传感器网络节点调度策略

针对资源受限条件下大规模无线传感器网络中协作目标跟踪问题,提出一个基于粒子群优化的节点调度方案.该方案利用高斯粒子滤波算法和方差交叉融合算法获得目标状态预测信息,进而选择下一时刻簇成员节点,并构造了通信能耗的代价函数,利用粒子群优化方法选择最佳的簇头节点,减少了节点调度的计算复杂度,同时保持了较好的跟踪精度.仿真结果验证了所提出方案的有效性.     

基于环形耦合策略的多电机同步控制研究

针对目前广泛应用的交叉耦合控制策略在电机数量较多时,其控制结构复杂且补偿规律难以确定的问题,提出了基于耦合补偿原理与同一给定控制相结合的环形耦合控制策略,降低了控制结构的复杂度．建立了环形耦合策略的控制结构,对其有效性进行了数学证明．将环形耦合控制策略应用于多电机传动系统,并与主从控制策略对比,结果表明,环形耦合控制策...     

基于概率路标的机器人狭窄通道路径规划

针对机器人工作空间中存在狭窄通道时,基于概率路标图的路径规划法不能有效提高狭窄通道中路标分布的合理性,研究一种基于狭窄通道辨识的混合路标规划法的混合路标采集策略,利用星形试验法辨识出狭窄通道形状,增加狭窄通道中的路标密度,使全局路标分布合理化,提高了路径规划的效率.二维和三维配置空间中的仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于分布式传感器信息融合的辐射源识别

针对辐射源识别中基本概率赋值函数(BPAF)获取的难题,提出基于模糊集、灰关联分析和特征参数相似度的3种BPAF获取法,推演了获取BPAF的数学关系,建立了基于分布式传感器数种基本概率赋值获取法的信息融合辐射源识别模型,利用该模型进行了识别实验.识别过程中进行了多周期时域融合与分布式传感器窄域融合,并在不同信噪比下与模板匹配法作识别率比较.实验对比结果表明,分布式传感器信息融合识别法是有效的,辐射源平均识别率超过90%.     

基于RBS 的合作通信网络公平合作策略

针对合作通信网络中基于纳什议价解(NBS)的合作策略存在用户效用分配不公平的问题,同时考虑用户的最大与最小效用,提出了基于Raiffa-Kalai-Smorodinsk议价解(RBS)的合作策略,并建立了用户合作的条件.仿真结果表明,基于RBS的合作策略在保证网络总效用不变的前提下,具有更好的公平性.     

基于证据理论的纠错输出编码解决多类分类问题

针对多类分类问题,利用纠错输出编码作为分解框架,把多类问题转化为多个二类问题加以解决;同时提出一种基于证据理论的解码策略,把每一个二分器的输出作为证据之一进行融合,并讨论在两种编码类型(二元和三元编码矩阵)下证据融合的不同策略.通过实验分别对UCI数据集和3种一维距离像数据集进行测试,并与几种经典的解码方法进行比较,验证了所提出的方法能有效提高纠错输出编码特别是三元编码矩阵的分类正确率.     

一种基于Lanchester 方程的交战取胜最优策略

针对一类带有兵力增援作战系统交战双方取胜的最优决策问题,在给出交战取胜性理论的基础上,给出了作战决策方清空型取胜策略和非清空型取胜策略的定义．依据Lanchester战斗方程,得到了两种取胜策略存在的充分条件．引入非线性优化技术,求得相应的取胜最优策略．它不仅保证了决策方的取胜性,而且使得性能指标具有最大值．通过仿真算...     

基于迭代学习的离散线性时变系统故障诊断

针对一类离散线性时变系统的故障诊断问题,提出一种新的故障检测与估计算法.该算法通过引入虚拟故障构建离散故障跟踪估计器,在选取的优化时域内,利用估计器输出和系统实际输出产生的残差信号,采用迭代学习算法来调节虚拟故障,使虚拟故障逼近系统中实际发生的故障,从而达到对系统故障诊断的目的.该方法不仅能检测出系统不同类型的故障,还可以实现对故障信号的精确估计.仿真结果验证了所提出方法的有效性.