面向agent技术在城轨交通自动监控数字仿真中的应用

针对国产化轨道交通列车自动监控(ATS)系统建模、仿真方法存在的问题,研究采用agent技术进行轨道交通ATS系统全数字仿真的思路和实现方法.设计了基于多Agent的系统体系结构和语义描述,建立了6类agent的结构模型,并制定了它们的功能属性和控制流程.采用时间步长法的进程推进机制和活动扫描法的仿真策略,在VC 6.0开发环境下,实现了ATS系统可视化仿真.该方法降低了系统设计的复杂度.系统具有可重用性和可扩展性.     

基于CBTC的ATS系统平台研究

本文对列车监控系统的组成及功能进行了研究,详细分析了ATS系统中心及车站设备组成及所能实现的功能,对中心ATS系统的用户等级、运行模式和功能配置进行了说明,对基于CBTC的ATS系统的发展有促进意义。     

基于仿真的铁路系统中进路控制系统的设计与实现

本文对工艺铁路中的进路控制系统进行了仿真设计。提出了机车-工位-作业一体化的调度指令解析方法,该方法将接收到的正确的调度指令分为三层进行解析,有效地解决了调度指令解析不完整的难题;提出了改进的Dijkstra算法,有效地提高了进路搜索的效率;最后,研究开发了铁路系统中进路控制系统软件仿真平台,其进路的平均开放时间小于100ms,具有良好的稳定性。     

生物大分子序列一级结构同源性分析的算法及其软件实现

本系统是用微机来实现生物大分子序列一级结构的同源性分析，对生物学家在一级结构同源性分析的科研工作中具有一定的实用价值。本系统是在寻找保守区的基础上进行率匹配，分别使用了顺序搜索法，优先队列法及分枝定界法，并采用了深度优先与广度优先的搜索方式以及对角线方向扩展，相邻对角线传递等技术，在实现过程中，采用了运算速度快的结构程序语言——Ｃ语言，并运用数据结构的技巧提高了系统的使用效率．     

基于广度优先搜索算法的河流演进动态仿真的实现

通过对各种搜索算法的研究和比较,开发了适合河流演进的搜索算法.运用广度优先搜索算法,建立河道边界的搜索模型,提供了在三维地形仿真基础上动态模拟河流演进的计算机实现模型,并编写了计算机代码,实现了河道及河水淹没区域边界的自动搜索功能.实现根据给定水位再现河流演进状态,为进一步考虑水动力学、土力学条件,再现河流演进过程打下基础.     

基于RT-LAB的搜索雷达数据源设计

本文介绍了RT-LAB软件的特点,并叙述了在Matlab/Simulink环境下,使用RT-LAB软件开发的某实时系统中搜索雷达功能调试和验证数据源系统。系统采用主机―目标机架构,RT-LAB软件在两者之间搭建了一个平台,将主机上使用Matlab软件开发好的搜索雷达数据源模型编译下载到装有QNX实时操作系统的目标机上,并通过LabVIEW软件对整个运行过程进行实时监控,实现了集可视化建模、程序编译和仿真实验于一体的工程仿真系统。最后完成了整个系统的实时仿真,仿真结果已经应用到产品的调试和功能验证上。     

浅谈西安地铁二号线信号ATS子系统功能和相关故障分析

本文以西安地铁二号线信号ATS子系统为例,结合ATS子系统功能对出现相关故障进行分析总结,重点对ATS子系统功能进行阐述,结合发现故障现象、原因分析、故障处理进行研究。     

深度优先搜索的非递归算法

深度优先法是图的遍历的一种重要的方法。改方法应用广泛,例如电网拓扑结构、DNA网络等复杂图形分析。在大型网络的分析过程中,深度优先搜索的递归算法效率地下。故本文论证了递归算法的优缺点,并用非递归算法实现了深度优先搜索。     

混合的深度优先及宽度优先球形译码算法

结合深度优先及宽度优先算法,提出了一种混合算法,将搜索树分成两部分:一部分进行深度优先搜索;另一部分进行宽度优先搜索.利用深度优先搜索的结果裁剪宽度优先搜索中那些距离较大的点,以降低搜索复杂度.该算法合理地综合了2种算法的优点,具有较低的计算复杂度及较高的性能.仿真结果表明,该算法的性能与最优算法相比差别非常小,与宽度优先算法相比节省了大量的计算复杂度,在高信噪比的情况下,计算复杂度的节省尤其明显.     

计算机联锁的进路搜索Petri网模型分析

进路搜索是计算机联锁软件中的重要部分。本文采用Petri网方法,通过对进路搜索Petri网模型的建立、分析、应用以及其可达性的验证,确保了联锁软件可靠性动态行为的正确性,提出了一些改进措施,有利于进一步分析和改进整个联锁系统的可靠性。     

GIS技术在电力实时监控系统中的应用

在介绍电力实时监控系统的系统结构与功能的基础上,首先说明了电力实时监控系统与地理信息系统的关系.然后介绍了电网拓扑分析、搜索的算法思想与自动拓扑生成的方法.最后介绍了拓扑分析与搜索技术在电力调度中的应用.     

融合插点和跳跃点改进A*算法的路径规划

为了解决传统A*算法在路径规划中存在的一些问题,提出了一种融合插值点跳跃搜索路径算法来改进A*算法。在对栅格环境图中具有特殊意义的多组数据进行预处理后,通过起始点和目标点确定目标函数,并搜索出一条最优路径。利用MATLAB软件平台对8组规格不同的环境图进行了路径规划仿真。实验结果表明,改进后的算法可以减少计算时间、搜索节点数量、内存占用和搜索路径长度。可见改进后的算法在搜寻最佳路径方面的效率更高。     

基于遗传算法的动态路径诱导

动态路径诱导（DRGS）是智能运输系统研究的一个重要方面，旨在通过向驾驶员提供基于实时交通信息的最佳行驶路径在来达到诱导出行行为，减少车辆在道路上的逗留时间，进而实现改善城市交通和避免交通拥挤、阻塞的目的。路径牵引算法是DGRS中的重要研究内容，它能计算出给定起讫对之间的的最优或准最优路径，路径牵引算法要考虑一全局准最优和实时性问题，而遗传算法具有全局寻优和潜在的并行性特点，将遗传算法应用于动态路径诱导系统中求解最佳路径，设计了特定的有序选择、交叉和遗传算子，并通过实例验证了算法的有效性。     

森林火灾多机型救援三维航迹规划

为解决通用航空森林火灾救援时机群调度存在的航迹优化问题,提出一种针对多机型的自适应三维改进A^*航迹优化算法。目前常用的传统A^*算法存在搜索节点多、计算速度慢和受限于二维空间等缺点,综合考虑不同救援航空器实际飞行时的性能限制,从三维空间上改进搜索节点;提出考虑救援成本的代价函数,同时采用自适应方法动态调整权重。仿真结果表明,该算法能有效减少航迹规划时间和航迹长度,加快搜寻救援方案的生成速度,有效提高救援机群调度效率,更符合通用航空器实际林火救援飞行。研究成果可为提高通航森林火灾救援效率提供理论依据,具有一定的参考意义。     

自主式交通系统功能架构优化密度峰值聚类算法

自主式交通系统(autonomous transportation system, ATS)是为应对主动式智慧交通发展趋势而提出的新一代交通系统。为科学合理地构建ATS功能架构,提出了一种面向多属性文本的优化密度峰值聚类算法(density peaks clustering, DPC)。该算法结合交通系统功能架构的基本特征,通过改进的词频-逆向文档频率算法与文本向量空间模型,将多属性文本转化成空间维度坐标。再利用高斯函数和决策值优化DPC算法进行聚类,并结合轮廓系数对聚类结果进行评价。为了检验算法的合理性,在ATS道路自动驾驶场景下,基于道路载运工具运行服务域、交通基础设施管理服务域和交通安全管理服务域的功能数据集进行了算例分析,依据聚类结果绘制功能架构图。架构图由自主感知-自主学习-自主决策-自主响应4层构成,验证了ATS应用场景中功能架构优化算法的可行性和合理性。算例结果表明：该算法的构建具有鲁棒性,算例轮廓系数整体均值为0.84,与原算法相比解决了聚类过程中聚类中心难以划定的问题;与原智能交通系统中的各架构设计相比,该功能架构更具有层次性和逻辑性。该优化算法能够促进新一代交通系统...     

复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.     

一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配

针对现有的跨层资源分配算法计算量大、复杂度较高的问题,提出了一种基于遗传算法的OFDMA系统的跨层资源分配算法。利用遗传算法隐形并行处理、较好的全局搜索性能、易收敛到最优解的特点,在系统性能一定,且满足各个用户业务要求的条件下,对资源进行优化分配,较好地解决了跨层资源的分配问题。仿真结果表明,在满足用户间公平性的前提下,算法有效提高了系统的频谱利用率及吞吐量,减小了用户的平均等待时延,提高了服务质量,并且随着子载波数和用户数的增加,算法在复杂度方面优势更突出。     

基于GIS的道路选线辅助系统

针对道路选线的要求,在地理信息系统（GIS）的基础上研制开发出道路选线辅助系统,介绍了道路选线辅助系统的设计分析和使用方法,并给出了应用示例。     

重特大事故人员疏散算法设计及系统实现

针对工业企业重特大事故中的人员疏散问题，提出了一种能有效决策、指挥人员疏散的物联网系统.在此基础上，以较短的时间使全部人员疏散为优化目标，设计了一种快速搜索人员疏散路线的启发式算法ERSA.该算法根据厂区内道路和当前人员的分布情况，在规定的时间内通过多次循环迭代优化人员疏散路径.大量对比实验表明，ERSA能够有效地减少疏散时间，与最短路径疏散方法和随机疏散方法相比全体人员的疏散时间分别缩短了15%和28%.