拥挤路线交通量控制的模糊推理算法

当道路发生突发性事件引起交通拥挤时，一方面需要引导驾驶员转向到可替换路线， 另一方面也要对进入拥挤路线的交通量进行控制．本文通过对反映路线拥挤程度的延误时间 信息和排队长度信息进行预测，设计了在事件持续时间内，以车辆到达率不超过事件发生地 点通行能力为拥挤路线控制目标的模糊推理算法，并进行了实际案例分析．分析结果表明， 这种模糊推理算法能在一定程度上取代交通工程师们对拥挤的管理，从而提高了拥挤管理的 效率．     

计算机建模实现路口交通流量实时监测技术探析

目前我国城市的交通控制多采用信号灯方式,人工设置时间,定时自动放行,这种方法,无法根据对各个路口实际交通流量变化进行实时监测与控制,因此,需要一种新型化的模式来对路口交通流量实时监测,计算机建模的应用,有利于设计优化管理模型,使得信号灯自动优化,实时监测,根据实际情况自动疏导拥堵,从而最大限度的改善交通拥挤等状况。     

城市交通拥堵自动判别方法研究

利用检测器所提供的车流量、车速和占有率等相关信息,本文提出了基于LVQ神经网络的交通拥挤自动判别方法．该方法能够在确认交通拥挤出现的同时,根据拥挤状态下交通流特性的差异,判别交通拥挤的类型,为交通拥挤的疋时疏散提供准确的道路信息。仿真结果表明,该算法比传统的检测方法具有更高的检测率和较低的误报率,能够对道路交通状况进行自动检测．具有一定的现实意义。     

需求激增下交通管理策略仿真分析方法

大型活动时需求激增易引起交通拥挤。本文提出用于评价拥挤应对策略的仿真分析方法。该方法采用宏观交通仿真技术,模拟网络交通流演化过程,分析拥挤成因,以便提出应对策略并验证其有效性。采用GANFreSP仿真系统对一算例路网进行仿真,刻画拥挤发生、传播和消散的过程,并模拟交通系统管理和交通需求管理的拥堵应对策略,给出了路网全局交通状态快照图、交通状态时变轨迹图等可视化结果,及路网总体性能指标。仿真案例表明了该方法在交通控制与管理中的有用性和辅助决策作用。     

基于知识的城市交通拥挤疏导决策支持系统的构造

本文首先分析了当发生交通拥挤时，城市道路 交通状况的特点，表明建立智能化城市交通拥挤疏导决策支持系统的重要性．在此基础上， 提出了系统的设计思想，系统结构、功能及其实现方法．该系统融合了丰富的交通拥挤管理 知识，采用定性推理和定量计算相结合的工作方式进行决策问题的求解，最终实现一个基于 知识的决策系统，并且遵照本文提出的系统构造，在苏南某城市开发的实际系统已投入运行 ，实践表明系统构造是有效的．     

多模态函数优化的拥挤聚类遗传算法

对多模态函数优化问题，分析了各种小生境策略；将拥挤模型与聚类算法相结合，提出了一种拥挤聚类遗传算法．拥挤模型在适应值曲面上形成多个小生境，聚类算法消除了每个小生境内部的基因漂移现象．理论分析证明了算法的收敛性能．数值实例表明，拥挤聚类模型在多极值搜索的数量、质量和精度上都优于拥挤模型与确定性拥挤模型．将拥挤聚类遗传算法应用于国家同步辐射实验室变间距全息光栅的设计，取得了满意的效果．     

均衡交通状态下OD矩阵的估计方法

本文讨论了在均衡交通状态,即拥挤交通的情况下,根据路段检测流量估计OD矩阵的新方法,将Wordrop分配模型与极大熵模型相结合提出了相应的迭代算法,实例表明,这一方法合理可行,皆具有较好的收敛性,为城市交通的计算机在线管理和控制提供了快速有效的基础数据。     

基于知识的人力资源智能系统的研究

利用神经网络、人工智能及决策技术等理论对人力资源智能系统进行了研究，提出一种基于知识的人力资源智能系统(IHRMS)的体系结构，对系统功能进行了深入的分析，以基于神经网络的组织责献度权重模型及职业生涯管理的知识推理模型为例示重点对系统模型的构造与算法的实现作了探讨，其目的旨在使该智能系统能满足组织在不同发展时期的人力资源战略管理要求，进行自学习、自组织，从而为决策者提供决策支持功能，提升组织的人力资源管理效能。     

基于改进A^*算法的机场场面滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高空侧交通运行效率和安全性,以优化进离场航班的滑行路径为目标,通过分析机场场面滑行路径优化问题,构建了机场场面滑行路径优化模型,并提出基于变步长的滑动时间窗方法和A*算法相结合的模型求解算法。以北京首都国际机场为例进行算例分析,与未考虑冲突的路径优化方案相比较,上述方法得到的总滑行时间节省121秒,通过算法实现对滑行冲突的智能识别与解脱,可为繁忙机场的调度工作提供了决策支持。     

面向诱导的交通状态信息提取方法

为实现可变信息板（Variable Message Signs,VMS）的交通状态信息提取,选取速度、饱和度与交叉口平均延误作为交通参数,提出了基于模糊推理的关联路段交通状态信息提取方法。针对驾驶员的VMS信息响应特性,设计了面向拥挤状态的VMS诱导策略,在关联路段均处于拥挤状态时基于Vague集对交通状态进行排序,以判别交通状态相对最优的关联路段进行发布。以实际算例验证了该方法的有效性,所提出的VMS诱导策略能够逐步引导拥挤交通流的分流,并为驾驶员在拥挤状态下进行路径选择提供决策支持。     

主动队列管理中P I 字节模式和包模式

主动队列管理(AQM)是近年来TCP端到端拥塞控制的一个研究热点，其中PI拥塞控制机制是建立在RED拥塞控制基础上的一种控制机制．PI机制基于两种方法控制网络拥塞现象：跟踪实时队列长度及拥塞情况下以一定概率丢弃到达队列的数据包．以上方法的计算可以基于包数目或字节数，而方法选择的不同对网络会产生不同的影响．仿真量化性地测定使用不同队列计算和标注方法情况下对通信性能产生的影响．同时，PI控制器与RED控制器在相同模式和参数设置下进行比较，可显示出PI控制具有一定的优越性．     

基于激光传感数据的拥堵路口交通信号灯控制

针对城市车流高峰时段的道路拥堵问题,提出基于激光传感数据的交通信号灯智能控制方法研究。在道路两侧均匀布置激光传感器节点,采集实时的激光传感数据和车流量信息,并构建一种两层级的交通信号灯控制模型,以提取的交通路口实时传感数据作为输入项进行模糊推理,并求解出交通信号控制模糊子集,最后推导出当前车流长度、车辆在路口的平均滞留时长及车辆的延误时长等变量,达到缓解交通拥堵,提高通行效率的目的。仿真实验数据表明,提出的拥堵交通信号灯智能控制方法具有良好的控制效果,可以明显减少车辆延误时长,提高道路通行的效率和安全性。     

基于雾计算和强化学习的交通灯智能协同控制研究

针对路口交通拥堵现象,结合雾计算和强化学习理论,提出了一种FRTL（fog reinforcement traffic light）交通灯控制模型,该模型根据实时的交通流信息进行交通灯智能协同控制。雾节点将收集到的实时交通流信息上传到雾服务器,雾服务器在雾平台实现信息共享,雾平台结合处理后的共享数据和Q学习制定交通灯控制算法。算法利用检测到的实时交通数据计算出合适的交通灯配时方案,最终应用到交通灯上。仿真结果表明,与传统的分时段控制方式和主干道控制方式（ATL）相比,FRTL控制方法提高了路口的吞吐量,减少了车辆平均等待时间,达到了合理调控红绿灯时间、缓解交通拥堵的目标。     

Traffic conduction analysis model with time series rule mining

The traffic density situation in a traffic network, especially traffic congestion, exhibits characteristics similar to thermodynamic heat conduction, e.g., the traffic congestion in one section can be conducted to other adjacent sections of the traffic network sequentially. Analyzing this conduction facilitates the forecasting of future traffic situation; therefore, a navigation system can reduce traffic congestion and improve transportation mobility. This study describes a methodology for traffic conduction analysis modeling based on extracting important time-related conduction rules using a type of evolutionary algorithm named Genetic Network Programming (GNP). The extracted rules construct a useful model for forecasting future traffic situations and analyzing traffic conduction. The proposed methodology was implemented and experimentally evaluated using a large scale real-time traffic simulator, SOUND/4U.     

基于物联网的城市道口机动车智能监控和行为检测系统

物联网架构的城市道口机动车监控和行为分析系统在传统的物联网定义基础上,提出了包含感知／发布层、智能中间层、网络层、服务层和应用层的智能监控架构、以高清网络监控相机为采集终端,使用自行开发的图像分析算法和软件实现了道路拥堵状态判定以及多目标车辆追踪,实时采集视频流中道口监控区域内车辆移动轨迹、速度、前方道路拥堵状态等基本参数;在通信层使用3G／Wi—Fi等高速无线通信技术与有线通信相结合实时传输关键参数和监控图像,应用层使用自行开发的中心监控软件平台实现了对关键数据的存储、统计、业务应用的服务支持和管理,应用层针对电子警察、智能交通监控和信息发布展开,结合交通控制信息和我国交通法规为违章实时判定、交通信息采集等提供了基础、     

实时多播流的弹性公平性和基于门限的拥塞控制策略

该文提出了关于实时IP多播流基于速率弹性的公平性定义，并结合有关多播组规模估计的机制和多播拥塞控制算法。实现了一种基于门限的实时多播业务的等级拥塞控制策略，使实时多播流在满足瞬态弹性公平性的同时，也基本满足稳态的比例公平性，并对此进行了仿真验证。     

基于模拟退火算法的电力系统输电阻塞成本控制

研究了实时电力系统中输电阻塞管理的成本控制问题.针对同时开放发电侧和负荷侧的情形,引入阻塞率因子,建立了新的阻塞费用优化模型.基于minimax思想和模拟退火算法,将实时阻塞管理问题转化为最大输电阻塞时调整费用最小的非线性规划问题,得到了全局最优解.仿真结果表明,改进的优化模型可有效缩减和控制调整费用,所设计的算法简单可行且安全可靠.