一种动态OD矩阵估计算法的研究及应用

OD矩阵是智能交通的重要研究领域之一,是微观交通仿真、城市交通规划、管理和控制等的关键数据.本文将微观交通仿真与交通信号机监控系统相结合,提出一种基于极大熵法的动态OD估计算法.分析路段交通流的动态变化.为提高OD估计的精度,给出一种历史OD矩阵的递推方法.仿真结果表明本文方法是有效、可行的.     

基于遗传算法的切换控制器设计与优化

利用遗传算法研究了一类切换规则只由状态决定的切换系统的控制器优化设计问题.首先由线性矩阵不等式(LMI)来设计切换控制器,然后应用遗传算法来对切换规则进行优化.优化后的切换规则不仅可保证闭环系统渐近稳定,而且具有良好的动态性能.将本文提出的方法应用在小车倒立摆控制系统上,仿真结果表明了本文设计方法的有效性.     

基于遗传算法的多移动机器人协调路径规划

采用链接图法建立了机器人工作空间模型;应用遗传算法规划多移动机器人运动路径; 引入适应值调整矩阵新概念,以达到对多移动机器人运动路径的全局优化;基于面向对象技术,研 制成功多移动机器人路径规划动态仿真系统.大量仿真实验结果表明,所提方法可行.     

动态系统的演化建模

针对采用传统方法解决动态系统的微分方程建模问题所遇到的困难和存在的不足,语文中设计了将遗传程序设计与遗传算法和相嵌套的混合演化建模算法,以遗传程序设计优化模型结构,以遗传算法优化模型参数,成功地实现了动态系统的常微分方程组建模过程自动化。     

基于遗传算法的模糊系统优化设计方法

提出了一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法,并钭其应用到模糊系统的优化设计中。仿真结构表明,这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识,也能通过评价学习,遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点。     

基于遗传算法的模糊系统优化设计方法*

提出一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法,并将其应用到模糊系统的优化设计中．仿真结果表明,这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识,也能通过评价学习、遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点.     

企业云应用演进策略多时段分析

随着云计算技术的发展,企业急需一种有效方法将原本孤立的应用系统向云平台迁移。将网络层次分析法(ANP)及其超级矩阵收敛过程应用于企业云应用演进计划制定,提出一个演进策略的多时段分析方法。通过对企业云应用体系结构的建模与仿真分析,构建ANP多属性决策模型,解析超级矩阵从初始状态到极限状态的收敛过程,挖掘各云应用系统的分时段关键性影响因素,为企业的整体演进策略提供支持。最后,通过一个案例展示多时段分析方法的具体过程,提取出相关关键因素,为企业策略的动态规划提供理论依据。     

基于遗传算法的自适应油源控制系统优化设计

文章采用键合图一状态空间法建立了自适应油源控制系统的数学模型,给出了基于Simulink的仿真模型及自适应油源控制系统动态特性的仿真结果。通过采用实数编码、精英选择、自适应交叉和变异概率策略的遗传算法,将系统仿真模型与遗传优化算法有机结合起来,把仿真模型作为适应度函数的输入模块,完成参数组合的优化,实现基于仿真模型的参数优化。并对优化计算进行可视化编程,实现优化过程的信息处理可视化。仿真结果表明：优化后系统的动态性能得到了较大的改善。     

基于仿真与遗传算法的液压控制系统优化研究

文章采用“模块化建模”方法,将每个子系统应用键合图-状态空间法建立起相应的数学模型,分别对其进行实验仿真计算分析,再根据它们之间的功率传递关系由程序将这些子系统衔接起来,建立了整个起升液压系统仿真模型,给出并分析了液压控制系统动态特性的仿真结果;通过采用实数编码、精英选择、白适应交叉和变异概率策略的遗传算法,将系统仿真模型与遗传优化算法有机结合起来,实现基于仿真模型的参数优化,并对优化计算进行可视化编程,实现优化过程的信息处理可视化;仿真结果表明,优化后系统的动态性能得到了较大的改善。     

雷达干扰资源优化分配模型和算法研究北大核心CSCD

针对敌方多目标雷达,如何合理有效的分配干扰资源,取得最佳干扰效益的问题,建立干扰资源优化分配模型。考虑到实际作战环境下的约束条件和干扰需求,对于约束条件增多时,传统算法求解速度慢。因此,提出一种将模拟退火算法应用到遗传算法中,以提高遗传算法局部搜索性能,增强遗传算法进化能力的遗传模拟退火算法。在每次进化产生下一代种群个体需经过模拟退火算法改进,并在每次迭代结束之前进行降温操作保证遗传算法和模拟退火算法具有相同的收敛方向和速度。仿真结果表明,与模拟退火算法比较,该方法具有较好的搜索最优解速度和可靠性。上述方法提供的分配方案对提高雷达干扰智能决策系统有一定的作用。     

智能交通动态调度优化模型与评价方法

为了降低大城市市民出行成本,缓解公交企业运力压力,提出一种智能交通出行OD(Origin Destination,出行地和目的地)的公交调度优化算法,以公交出行OD客流预测和计划排班发车时间间隔为出发点,运用公交出行OD客流推导理论,构建智能交通出行OD的公交调度优化模型。通过获取个人OD数据,利用单条线路公交OD方法,实现全市公交OD矩阵推算。根据全市公交出行OD推算结果,求解公交调度模型,解决智能交通调度多目标规划和公交线网优化问题。通过仿真模拟试验,分析智能公交排班计划评价指标,计算车辆营运效率占比:自动排班仿真数据为79%,实际运营数据为73%;统计车辆高峰时段与全天营运车次占比:自动排班仿真数据为36.75%,实际运营数据为37.37%,满足智能公交计划排班评价指标的要求,实例证明模型和算法具有实用性和可靠性。     

城市中观交通仿真的交通流车簇模型

为了解决城市交通仿真模型仿真速度和仿真精确度的平衡问题,针对城市交通流运行特征,同时考虑影响交通流运行的若干因素,如车辆数目、红绿灯控制等,提出一种中观交通仿真车辆群体模法.该模型结合了宏观模型和微观模型的优点,同时对应的交通流配流算法解决了传统模型的不足,城市交通仿真实验结果表明了车辆群体模型和分配算法的合理性和有效性.     

病态盲分离情况下的混合矩阵估计研究

在盲信号分离技术中,当混合矩阵是病态情况时,基于信号稀疏性的两步法可用来解决这一问题,而如何估计混合矩阵则是两步法的关键。提出了一种估计混合矩阵的新方法,即通过搜索重构观测信号采样点,每次只需搜索出少数某源信号取值占优的采样点,就可以通过这些采样点处的重构观测信号数据,估计出混合矩阵的某一列。依次类推,可以估计出整个混合矩阵。该方法估计混合矩阵时对源信号的稀疏度要求较低,其实现算法不需优化过程,计算简单,因此其实用性较高。仿真结果表明了该方法有效,有很好的性能。通过大量的仿真试验给出了方法的定量性能分析。     

基于遗传算法的停车约束下城市路网承载力分析模型

针对动静交通不平衡的情况,分析了停车容量约束下的路网承载力。建立了停车约束下路网容量与起止点（OD）分布优化的双层优化模型,通过该模型可对路网容量与OD分布同时进行优化,从而可得停车约束下的路网承载力。利用遗传算法求解,通过算例分析验证了模型的有效性。     

一种新型离散卷积编译码器数学模型的研究

介绍一种易于软件实现的新型离散卷积编译码器的数学模型,通过修改生成矩阵的表述方法来完成一个普通的卷积码编译过程,并给出该算法的流程.这种数学模型与传统数学模型相比,时间复杂度低,且易于软件实现.     

Incremental proper orthogonal decomposition for PDE simulation data

We propose an incremental algorithm to compute the proper orthogonal decomposition (POD) of simulation data for a partial differential equation. Specifically, we modify an incremental matrix SVD algorithm of Brand to accommodate data arising from Galerkin-type simulation methods for time dependent PDEs. The algorithm is applicable to data generated by many numerical methods for PDEs, including finite element and discontinuous Galerkin methods. The algorithm initializes and efficiently updates the dominant POD eigenvalues and modes during the time stepping in a PDE solver without storing the simulation data. We prove that the algorithm without truncation updates the POD exactly. We demonstrate the effectiveness of the algorithm using finite element computations for a 1D Burgers’ equation and a 2D Navier–Stokes problem.     

基于OD的微观交通发车仿真系统设计*

在分析了微观交通发车的一般流程和方法及微观交通仿真系统需求的基础上,设计了基于OD矩阵的微观发车仿真系统结构,分别应用GIS的思路、Floyd-Warshall算法和函数变换法实现了仿真系统中交通网络模块、道路路径模块和发车模块的功能,并介绍了OD矩阵模块和车辆模块的实现思路。最后采用面向对象的程序设计方法生成了符合仿真需求的运动车辆,为微观交通仿真系统的实现奠定了基础。     

A comparison of algorithms for origin–destination matrix generation on real road networks and an approximation approach

This paper considers the generation of the origin–destination (OD) matrix, basic data in any vehicle routing or traveling salesman problem. An OD matrix must be generated by calculating the shortest paths between some nodes. Candidate methods for this are repetitive use of one-to-all shortest path algorithms such as Dijkstra’s algorithm, use of all-to-all shortest path algorithms such as the Floyd–Warshall algorithm, and use of specifically designed some-to-some shortest path algorithms. This paper compares the performance of several shortest path algorithms in computing OD matrices on real road networks. Dijkstra’s algorithm with approximate bucket data structure performed the best for most of the networks tested. This paper also proposes a grouping-based algorithm for OD matrix generation. Although it is an approximation approach, it has several good characteristics: it can find the exact shortest distances for most OD pairs; it guarantees that all the calculated shortest path distance values have corresponding paths; the deviation of any distance from the corresponding true shortest distance is small; and its computation time is short.     

用于求解路径交通流量的改进Frank-Wolfe算法

Frank-Wolfe算法是用于求解交通流量分配问题的经典算法,但该算法是基于路段（Link-Based）的交通流量分配算法,无法用于求解路径交通流量。针对此问题,提出一种用于求解路径交通量的改进Frank-Wolfe算法。通过在Frank-Wolfe原算法中增加求解路径交通流量的计算步骤,根据原算法中“全有全无”加载方法获得的步长,更新源-目的（OD）间所有已配流的路径的交通流量,在原算法迭代计算路段流量的同时,同步计算路径流量。通过算例表明,改进算法是一个有效的算法,在Frank-Wolfe原算法的基础上增加少量的时间和空间成本即可求解路径交通流量,避免穷举交通网络中的所有路径,可以很好地用于用户均衡交通流量分配中。     

基于TDMA算法的污染扩散方程无量纲化方法研究

为了实现对污染扩散的量化分析和评估,提出一种基于TDMA算法的污染扩散方程无量纲化分析方法。采用双曲函数建立污染扩散方程,构建污染扩散的动力学模型,采用湍流度的动力学修正方法进行污染扩散的流场分析,构建污染扩散的多相非饱和多重孔隙分布模型,结合TDMA算法进行污染扩散的多孔介质中两相界面湍流场分析,分析污染源的基质孔隙和裂隙的流体压力,结合孔隙介质的弹性柔度张量评估方法,实现污染扩散方程无量纲化分析和定量评估。仿真结果表明,采用该方法进行污染扩散的量化评估的准确性较高,对污染扩散的动态拟合性能较强,提高了污染扩散的准确分析和预测能力。