山东科技大学研制成功新一代车辆监控调度系统

一项能全天候、全方位、高精度获得移动车辆的位置信息的高科技项目“基于GPRS通讯方式的GPS车辆监控调度系统”在山东科大问世,日前已通过鉴定。该系统是集GPS定位技术、GPRS现代移动通信技术和WEBGIS技术等于一身的新一代车辆监控与调度系统。其原理是将装有GPS接收机车辆的动态位置、时间、状态等信息通过INTERNET网实时传至监控及调度中心,中心根据车辆的准确位置、速度、运动方向、车辆状态等信息参数,对车辆进行动态监控、报警处理、车辆调度、信息管理等工作,从而实现对车辆的科学、合理的智能调度管理。用户在任何连接…     

研祥EIP在GPS监控系统应用

近年来，对地域广泛、机动性强、数量众多的移动目标有效监控、紧急救援和各种信息服务的需求，在公安、银行、物流管理等行业表现得尤为突出。随着全球定位系统技术的发展，使得移动目标的实时定位成为可能，同时无线通信技术的技术也得到了长足进展，对移动目标进行远程监控调度成为可能。１GPS监控系统介绍GPS车辆调度系统的建设，首先要考虑监控覆盖范围、实时性、调度业务、车辆容量、刷新速率等的要求，来选择合适的无线数据链路和电子地图，以及开发相应业务软件满足用户的要求。就目前的GPS车调系统而言，无线数据链路应用较多…     

基于3G的保险查勘调度系统的设计与实现

我国保险行业对查勘定损车辆的调度方式基本上都是传统的人工调度方式，这种方式存在效率低等许多不足。针对存在的问题，在总结传统车辆监控调度系统不足的基础上，提出了一个基于GPS、GSM、GIS的保险查勘车辆监控调度系统的设计与实现。系统结合保险行业相关业务，集成GPS、GSM、GIS的强大定位、通讯和地理分析功能，实现了对保险查勘车辆的实时监控和准确调度。该系统已经在广州人保公司得到成功的应用，并取得了良好的效果。     

智能交通系统中基于GSM网络的移动定位技术

利用GPS/GSM网络定位技术，对移动目标的运动轨迹及其速度、运动方向、车辆状态等参数进行监控和查询，以确保车辆安全，有利调度管理，提高运营效率。该文提出的定位系统由移动受控目标、传输网络和监控中心3部分组成，利用GSM话音通道传输数据，GPS模块与AT89C51之间通过RS232串行通信口交换数据。介绍了移动定位系统的硬件组成、工作原理及软件设计，并对移动定位的相关技术进行研究与探讨。     

基于GSM的车辆监控调度系统

介绍了基于GSM、GPS和GIS技术的车辆监控调度系统，它通过成熟的GSM网络传输信息，完成车载设备和调度中心的信息传输，完全避免了通过电台传输调度信息范围小、造价高、易受干扰等缺点，真正达到了实时监控和调度的目的。     

移动目标监控调度系统

“移动目标监控调度系统”是郑州铁路局2002年局科技发展计划项目，项目代码02Q24。“移动目标监控调度系统”集成GPS全球卫星定位技术、GSM移动通信技术、GIS地理信息系统技术和计算机技术，成功实现了对车辆和人员等移动目标的定位、跟踪、监控和调度指挥。系统由移动通信终端和监控中心设备两部分组成，     

GSM／GPS车载系统中LCD中文显示的一种编程方法

GPS车辆调度系统是应用全球定位系统GPS（Global Positioning System），并基于GSM移动通信网络，通过短消息通信的方式对网内车辆进行定位、跟踪和监控的监管系统。目前，在许多行业（如公安、公交和银行等）中，GPS车辆调度系统已经相当普及，GPS车辆调度系统的相关研究也成为业界的一大热门课题。本文LCD中文显示的一种编码方法是笔者在设计GPS车载终端通信系统时使用的方法。     

露天煤矿智能化调度系统的研究与设计

针对露天煤矿监控系统的特点,提出了以GPS、GPRS无线通信技术为数据传输平台,利用现代通信设备组建智能化调度系统的方案。智能化调度系统主要由智能化视频监控系统、车辆智能统计系统、基于GPS的车辆及人员定位系统和矿区无线网络系统组成。整个系统能够准确实现现场数据采集和数据管理,从而实现露天煤矿调度系统的远程遥控。     

GPS车辆监控调度系统中高速数传终端的设计

介绍一款应用于GPS车辆监控调度的高速GPS数传终端的设计开发。该终端半双工通信,GMSK数据调制解调,传输数据率9600bps,同时能够传输话音。使用此数传终端的车辆监控调度系统可实时监控车辆超过1200辆/分钟。     

高速公路GPS车辆监控管理系统的应用

在高速公路建设取得突飞猛进的今天,针对高速公路路政巡逻、道路养护车辆的工作特点,建设一个GPS车辆监控管理系统,综合了GPS全球卫星定位系统、GIS地理信息系统、GSM／GPRS全球移动通信系统、计算机网络技术,使之能随时对车辆进行监控、调度,解决车辆管理混乱、组织无序的问题,从而对高速公路路政巡逻、抢险工作进行更加科学的管理,提高高速公路调度、指挥、管理的水平。     

遗传算法在智能交通系统车辆调度中的应用研究

阐述遗传算法GA（Genetic Algorithm）的基本原理,针对公交车辆调度现状,利用遗传算法智能化特征,进行公交车辆调度研究,进行仿真实验。结果表明,基于遗传算法的车辆调度能够提高公交车辆调度的智能化。     

矿井物流管理系统的设计

为解决煤矿井下物流信息的收集、监测及管理等问题,设计了一种矿井物流管理系统。该系统采用射频识别技术读取车辆与货物位置的信息,并通过无线技术将信息传送给地面调度人员,实现了对车辆和货物运输过程的监控。实际应用表明,该系统有利于煤矿运输系统的调度管理,提高了运输系统的效率。     

基于用户激励的共享单车调度策略

针对共享单车的调度问题,在考虑预算限制、用户最大步行距离限制、用户时空需求以及共享单车分布动态变化的情况下,提出一种用户激励下的共享单车调度策略,以达到提高共享单车平台长期用户服务率的目的。该调度策略包含任务生成算法、预算分配算法和任务分配算法。在任务生成算法中,使用长短期记忆（LSTM）网络预测用户未来的单车需求量;在预算分配算法中,采用深度策略梯度（DDPG）算法来设计预算分配策略;任务分配完预算后,需要将任务分配给用户执行,因此在任务分配算法中使用贪心匹配策略来进行任务分配。基于摩拜单车的数据集进行实验,并把所提策略分别与无预算限制的调度策略（即平台不受预算限制,可以使用任意金钱激励用户将车骑行至目标区域）、贪心的调度策略、卡车拖运下的调度策略以及未进行调度的情况进行对比。实验结果表明,与贪心调度策略和卡车托运下的调度策略相比,用户激励下的共享单车调度策略能有效提高共享单车系统中的用户服务率。     

异构服务器集群中基于请求分配的一种可扩展的负载均衡算法

传统的请求分配算法作为一种集中式的静态分配负载均衡算法,一直被认为存在分配不准确的缺陷[1],主要有两个原因:一是集中调度容易成为系统的连接瓶颈,二是静态分配时对各处理机的动态性能把握不够准确.本文针对这两个问题采用自适应的集中调度,使之具有可扩展性,并且严格根据各处理机的实时性能参数实施静态分配,使之适用于异构的服务器集群.     

物流车辆监控系统建模与仿真

物流的运输系统常常需要考虑交通堵塞、路径选择、能源危机、成本控制等各种复杂因素,对物流车辆调度人员提出了很高的要求,因此该文提出建立物流车辆监控仿真系统来模拟物流运输过程中对车辆实时动态的调度。该文结合GIS／GPS／GSM车辆监控系统的工作原理,设计了物流车辆监控系统模型,并构建了基于HLA（High Level Architecture）的物流车辆监控仿真系统框架。从应用的角度分析了HLA仿真开发过程,初步实现物流车辆监控模拟系统联邦,为车辆调度员进行教学和培训提供了一个模拟现实的环境,对物流车辆监控系统的实现起到了一定的辅助作用。     

大规模运输车辆及货物监控系统的开发应用

根据运输企业对分布于全国范围的大规模车辆动态调度的需要,设计了B-S与C-S相结合的车辆及货物监控系统。对其中的数据服务器设计、连接管理、货物监控、轨迹回放等技术进行了详细介绍,并开发了实际的商用车辆及货物监控系统。应用表明:设计的系统能实现多地域、多级别、多用户对多个车辆及货物的位置、状态信息进行安全、实时监控,能满足大规模车辆监控的需要。     

A Dynamic Road Incident Information Delivery Strategy to Reduce Urban Traffic Congestion

Advanced information and communication technologies can be used to facilitate traffic incident management. If an incident is detected and blocks a road link, in order to reduce the incident-induced traffic congestion, a dynamic strategy to deliver incident information to selected drivers and help them make detours in urban areas is proposed by this work. Time-dependent shortest path algorithms are used to generate a subnetwork where vehicles should receive such information. A simulation approach based on an extended cell transmission model is used to describe traffic flow in urban networks where path information and traffic flow at downstream road links are well modeled. Simulation results reveal the influences of some major parameters of an incident-induced congestion dissipation process such as the ratio of route-changing vehicles to the total vehicles, operation time interval of the proposed strategy, traffic density in the traffic network, and the scope of the area where traffic incident information is delivered. The results can be used to improve the state of the art in preventing urban road traffic congestion caused by incidents.      

Network model and effective evolutionary approach for AGV dispatching in manufacturing system

Automated guided vehicles (AGVs), are the state-of-the-art, and are often used to facilitate automatic storage and retrieval systems (AS/RS). In this paper, we focus on the dispatching of AGVs in a flexible manufacturing system (FMS). A FMS environment requires a flexible and adaptable material handling system. We model an AGV system by using network structure. This network model of an AGV dispatching has simplexes decision variables with considering most AGV problem’s constraints, for example capacity of AGVs, precedence constraints among the processes, deadlock control. Furthermore, these problems can be solved by using a lot of heuristic algorithms as network optimization problems. We are also proposed an effective evolutionary approach for solving a kind of AGV’s problems in which minimizing time required to complete all jobs (i.e. makespan) and minimizing the number of AGVs, simultaneously. For applying an evolutionary approach for this multicriteria case of AGV problem, priority-based encoding method and Interactive Adaptive-weight GA (i-awGA) were proposed. Numerical analyses for case study show the effectiveness of proposed approach. Received: June 2005 / Accepted: December 2005     

基于深度强化学习的深圳市急救车调度算法

在院前急救领域中,急救反应时间是指患者拨打急救电话后,急救车到达现场的时间。传统急救车调度算法未全面考虑急救环境的动态性和复杂性因素,导致模型优化的急救反应时间与实际情况存在偏差。将急救车调度问题建模成马尔科夫决策过程,构建基于深度强化学习的急救车调度算法。以多层感知机作为评分网络结构,通过将急救站的动态信息映射为各个急救站的得分,确定急救车被调往各急救站的概率。同时,结合急救车调度的动态决策特点,利用强化学习中演员-评论家框架下的近端策略优化算法改进评分网络参数。在深圳市急救中心真实急救数据集上的实验结果表明,相比Fixed、DSM、MEXCLP等算法,该算法在每个急救事件中的急救反应时间平均缩短约80 s,并且在10 min内急救车的平均到达比例为36.5%,能够实时地将急救车调度到合适的急救站。     

基于并行动态学习型免疫算法的永磁同步电机状态监测

为提高永磁同步电机(Permanent magnet synchronous machine, PMSM)系统参数辨识与状态监测效率,利用图形处理器(Graphics processing unit, GPU)并行计算与 人工免疫技术相结合的研究方法,建立面向永磁同步电机系统基于GPU并行动态学习型 免疫进化的参数估计与状态监测模型.为提高算法的动态跟踪性能,在抗体演化进 程中,通过知识学习策略来引导算法进化过程,首先将抗体群划分为B细胞群、浆细胞 群以及记忆细胞群,对处于不同进化群体中的抗体分别设计免疫综合学习策略、免 疫反向学习策略和高斯学习策略,以增强抗体间的信息交互;接着,应用图形处 理器并行计算技术进一步加速算法求解过程;最后,将所提算法应用于永磁同 步电机系统参数辨识与状态监测中,实验表明,所提方法能同时准确地对电机的定子 电阻、dq轴电感和永磁磁链等系统关键参数进行估计.依据参数变化实现对系统 运行状态进行在线监测与预警.计算结果表明, GPU并行技术能大幅度提高计算效率.