基于鱼群效应的多车协同行驶控制方法

针对提高道路中多车行驶协同性问题,将鱼群群体行为效应引入到车辆的行驶控制中。通过对鱼群群体集群、游动行为一致性的研究,采用邻域平均法和改进的人工势场函数构造鱼群群体移动数学模型,将该移动数学模型应用到多车协同控制中,根据车辆行驶的常见运动行为,建立基于群体行为的车辆群体行驶、避障、队形变换控制方法,使行驶车辆间具有群体协同性、一致性,以提高车辆对环境的感知适应力。通过仿真实验得到的车辆行驶路径轨迹验证了该协同控制方法的有效性。     

基于车路协同的单点信号控制优化方法和模型

车路协同技术能全方位获取道路网络上车辆个体的运行状态信息,为交通信号控制提供了新的数据源。针对现有交通信号控制系统存在的不足,引入预测时间窗概念,提出了车路协同环境下单点信号控制优化的基本思路和流程;分析了交叉口区域单个车辆的运行状态,提出了单个车辆的延误和停车次数计算方法,在此基础上,以整个交叉口延误和停车次数最小为优化目标,建立了单点信号控制参数优化模型及求解算法。运用VISSIM软件进行了仿真实验,结果表明,文中方法优于常用的单点感应控制方法,在交通流量较低时平均停车次数减少约16.9%,在交通流量较大时平均延误和平均排队长度分别减少约29.4%和28.9%。     

车路协同环境下路段掉头区域车辆协同控制

在车辆驾驶安全的前提下,以车速最大为目标研究了车路协同系统(CVIS)环境下掉头区域车辆的协同控制优化方法。分别设置单车连续掉头及车队掉头两种场景进行控制策略的仿真试验。结果表明,本文方法可实现掉头区域车辆的协同控制。最后,以总延误时间、驾驶舒适性为指标评估控制效率,并得到两种控制策略相适用的车头间距的阈值。     

车辆对行人速度障碍自主避碰的驾驶方法

针对过街行人与智能车辆之间运动协调中的安全避碰问题,设计一种CVIS环境下的基于行人避碰的车辆驾驶控制器.结合速度障碍法的基本原理提出车辆对过街行人的避碰规则,在此基础上搭建模型预测控制框架,提出车辆对行人的自主避碰算法.综合考虑车辆驾驶的操作约束,以最小化车速变化及满足驾驶员操作舒服性要求为控制目标,在车辆对行人避碰的前提下优化车辆的驾驶策略.分别设置车辆直行避碰与允许换道避碰两种控制场景,在MATLAB环境下对车辆驾驶控制效果进行仿真实验.结果表明:车辆对不同情况的过街行人,能够通过加速或减速进行避碰;通过与七次多项式换道轨迹进行对比,自主避碰驾驶的安全性更高.     

基于多集群系统的车辆协同换道控制

针对智能联网环境下的多车协同换道问题,?设计一个基于多集群系统的车辆协同控制框架.给出了虚拟领导者的选取条件,?智能联网车辆通过分布式集群划分算法选取邻居车辆、领导者、虚拟领导者作为控制协议的状态演化.在此基础上,?提出适用于集群空间分配的间距控制算法和基于领导者跟随者的集群控制协议,?使换道车辆扩大前后车辆纵向距离以...     

基于DMPC的多车协同自适应巡航控制研究

针对多车协同自适应巡航控制系统(CACC)中车辆跟驰距离波动大的问题,提出了一种分布式模型预测控制(DMPC)策略。采用分层控制的思想对CACC系统进行控制。控制器分为上位控制器和下位控制器。上位控制器根据车队状态计算车辆的期望加速度,下位控制器根据期望加速度控制车辆的节气门开度和制动系统压力。首先,建立了车队的纵向动力学模型。其次,根据控制目标设计目标函数,使车队能够获得当前时刻的最优控制量。然后基于逆发动机模型和逆制动模型设计了下位控制器。最后,通过Carsim和MATLAB/Simulink的联合仿真,验证了所设计控制策略的有效性。结果表明,DMPC可以减小车辆跟驰距离误差的峰值、标准差和均方根值,提高跟驰稳定性。     

大数据环境下跨组织间协同优化决策的隐私保护算法

组织协同决策分析的数据具有大数据的分布性、异构性和隐私性等典型特征。安全多方计算是一种基于协同机制或协议的隐私保护算法,但它一些常用的单调张成等方法却无法挣脱计算复杂性的困扰。本文主要研究组织间两种结构的协同优化决策问题,提出针对决策变量与约束参数隐私保护的安全多方计算协议,并给出相对应的安全证明。研究表明对于本文构造的SMC协议,可以降低优化协同决策的计算复杂度,部分隐私信息无须加工传送也可以完成计算任务。     

节能减排环境下水火电站群多目标优化调度模型研究

摘要：在落实国家节能减排政策过程中,积极研究节能发电调度优化模式一直受到电力部门的广泛关注。含有梯级水电厂的水火电力系统优化调度必须考虑各水电厂之间的水力耦合、上下游水电厂之间水流到达时间的延迟和可能弃水等因素。在考虑环境保护和节约能源以及水电厂运行特点的基础上,提出了一种以火电厂总运行费用、污染气体排放量、水电厂弃水量为优化目标的水火电站群多目标优化调度模型。应用基于Agent的启发式计算方法求解。计算表明,该模型有利于节能减排和环境保护,提高了水力资源的利用程度,提升了电力系统的综合运行效益,为水火电力系统短期优化调度提供了新的研究思路。     

汽车超车并行工况下侧向避撞控制策略研究

汽车在高速行驶过程中进行超车时,在两车并行工况下容易出现侧向碰撞．提出了利用主动转向技术,根据超车时两车侧向距离的变化控制并行车辆,使两车侧向距离满足安全要求,避免由于两车侧向间距的变化而引起的交通事故,减小汽车超车时发生侧向碰撞的可能．确立了相应的控制目标和控制策略,建立了基于车间距及其变化率的模糊控制模型,设计了模糊控制器并进行了复杂工况下的仿真试验．结果表明：利用主动转向模糊控制技术,能减少汽车在高速超车时两车发生侧向碰撞的危险,使汽车在高速行驶过程中具有更好的安全性．     

办公建筑照明系统仿真分析与多场景节能优化调控策略研究

为实现办公建筑照明系统节能控制,对照明系统节能优化调控策略开展了研究。分析了天然采光对室内照度的影响,针对办公室和停车场两类典型场景,提出了基于情景模式和天然采光的办公场景照明优化调控策略,以及采用定时与人体感应相结合的停车场景照明优化调控策略,并介绍了实现上述控制策略需要安装的硬件设备。通过案例分析发现,所提策略可为建筑节省38%的照明能耗。     

一种基于云环境下蚁群优化算法的改进研究

在对标准蚁群优化算法深入分析的基础上,结合云环境下的资源调度特性和遗传算法所具有的全局收敛快速的优点,引入了逆转变异策略,科学地将遗传算法融入到标准蚁群优化算法的每一次迭代过程中,很好地解决了标准蚁群优化算法容易陷入搜索速度慢和局部最优的缺陷．云环境下的模拟仿真对比实验结果表明,改进的蚁群优化算法不但能使云环境下的寻优能力大幅度提高,而且能够缩短系统任务平均运行时间,提升云计算环境下资源的效用．     

事件触发机制下无模型多智能体系统的分布式优化（英文）

研究了一类一般非线性无模型多智能体系统的分布式优化问题。每个智能体的动态模型是未知的,只能获得输入和输出数据的信息。首先,通过采用无模型自适应控制方法,将原来未知的非线性系统等效转化为动态线性化模型。然后,为保证所有智能体输出的一致性误差收敛,提出一种基于事件触发机制的一致性控制方案。其次,引入分布式梯度下降法,提出一种新的事件触发无模型自适应分布式优化算法。根据李亚普诺夫稳定性理论,给出闭环系统达到一致性和最优性的充分条件。最后,通过仿真实验验证算法设计方案的有效性。