一类混合动态系统的仿真方法

结合现有的连续变量动态系统及离散事件动态系统的仿真模型和仿真算法，分别给出了交互型和监控型两种混合动态系统的仿真模型及仿真算法     

航班离场排序问题的遗传算法设计

针对航班的离场排序问题,给出了问题的具体描述,建立了相应的离场排序优化模型,在此基础上设计了求解模型的双码自适应遗传算法,给出了相应的实现技术描述和具体的算法步骤,最后对算法进行了仿真验证.结果表明,算法设计合理,可有效缩减总的离场耗时,能得到调度问题的解,并可保证解的全局最优性.     

基于组件的分布离散事件仿真环境

基于组件的设计是在面向对象的设计基础上发展起来的一种软件设计方法，该方法采用层次化、模块化、标准化的思想来分析和设计系统，提高了系统的重用性，减少了应用开发的工作量，便于系统的升级和扩充。本文从分布离散事件仿真的特点出发，结合基于组件的软件设计思想,建立了仿真组件模型规范，提出了一种分布仿真算法，并开发了相应的仿真环境。该方法适用对大型、复杂系统进行建模和仿真，能有效支持模型重用。仿真环境具有较好的灵活性和扩展性。     

基于进离场容量转化的航班地面等待程序

为实现对机场进离场容量和空中交通需求的动态平衡管理,先通过分析进离场容量转化曲线 ,建立基于进离场容量转化的航班地面等待程序模型,并结合RBS排序和Compress寻优算法对等待策略采用动态规划求解,最后对模型进行了数值仿真分析,计算结果证明了在航班地面等待程序中进行进离场容量转化可以有效的减少延误,增大流量,提高效益.     

基于知识的分层事件调度混杂系统仿真策略

仿真策略是仿真学研究的核心问题之一。本文针对一类具有决策功能的混杂系统，提出一种基于知识的分层事件调度仿真策略。通过引入专家系统，建立了决策调度和事件调度的分层智能调度模型，克服了离散事件系统仿真策略缺少决策分析和事件处理缺乏层次的局限性。该策略算法设计简单，易于实现，并且已经在宝钢铁水运输仿真系统中得到实际应用，其有效性得到证明。     

基于市场机制的地面等待时隙分配方法

本文针对地面等待中的时隙分配问题，提出了基于市场机制的时隙交易方法，建立了航空公司决策模型.该模型通过航空公司自由交易时隙，不仅可提升时隙交易的灵活性，还能减少各航空公司的延误成本和机场总的延误成本.最后采用国内某机场的运行数据进行仿真和对比，结果表明了其有效性.     

单机场地面等待问题遗传算法设计

随着空中交通拥挤问题的日益严重，建立科学合理的空中交通管理系统变得十分迫切，而管理系统的核心一流量管理优化算法的研究就十分重要了,当飞机架次较多时，采用事件驱动型模型会取得较好的求解效果，但原有模型将不同类型飞机的单位延迟费用认为是相同的。从不同飞机有不同的延迟费用这一重要经济因素出发，建立了新的事件驱动型单机场地面等待模型，对模型的求解，设计了改革的序号编码遗传算法，采用上海浦东机场的实际数据进行了仿真，仿真结果表明了模型和算法的有效性。     

离散事件动态系统的Petri网模型实现

事件与状态为表征离散事件系统的两个特征量。事件与状态的变化可直观，方便地表示为状态转移图。本文给出了从状态转移图到Ｐｅｔｒｉ网模型的离散事件系统实现方法。     

基于广义微分Petri网的混合系统仿真方法

针对混合动态系统仿真的特点，建立其广义微分Petri网仿真模型，将混合系统的仿真统一于同一建模框架下，在此框架下，离散事件和连续状态变化对混合系统演化的推动作用均可以通过仿真模型中的变迁激发来完成，通过对广义微分Petri网的仿真过程进行分析，给出了基于该模型框架的仿真算法，并对仿真过程中出现的由资源共享引起冲突现象及其解决方案进行分析，最后讨论了仿真系统的死锁及其避免问题。     

一类离散事件系统的建模与分析研究

柔性制造系统为一类重要的离散事件系统。本文首先给出了该系统在任意排序、有限缓存器容量和多托盘配置下的极大代数模型;并由此给出了保证系统最佳运行效率前提下选择最少托盘数目、缓存器容量的启发式分析算法。文中给出了仿真算例。     

基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

我国航空客运量需求预测模型:基于随机前沿预测模型和模型平均

针对多数研究以产品或服务的历史消费量来代替不可观测的需求量而导致的需求预测出现实质性偏差的问题，本文将包含技术无效率项的随机前沿预测模型应用于航空客运量需求的预测，从而有效解决实质性偏差的问题.同时我们在此基础上引入一种模型平均权重确定方法，即通过最小化M折交叉验证准则（CV_M）确定候选模型权重.本文证明了该方法在理论上的最优性.由于模型中技术无效项的存在，我们可以同时预测航空客运量的实际产生量和需求量，实证研究也表明，相比其他常用的预测方法，该方法在预测航空客运量中长期的实际产生量上更具优势.     

Method of Generating Strategic Guidance Information for Driving Evacuation Flows to Approach Safety-Based System Optimal Dynamic Flows: Case Study of a Large Stadium

In previous evacuation flow planning, a system optimal dynamic traffic assignment(SODTA) did not consider the exogenous costs caused by potential traffic accidents. A traffic accident,which might occur as a result of traffic congestion, will impact an evacuation process because of accidentrelated delays experienced by the downstream vehicles. This paper establishes a safety-based SO-DTA linear programming model in which the generalized system cost incorporates both the travel time and the accident-related delay. The goal is to minimize the generalized system cost under the cell transmission setup. Furthermore, the authors provide strategic guidance information that considers both the objective of the decision maker and the route choice behavior of the evacuees. Mathematically,the authors propose an unconstrained non-linear programming model aimed at minimizing the gap between the safety-based flows and the stochastic real-world evacuation flows, to provide strategic travel time information to be published on variable message signs(VMS). In the case study, the authors found that the safety-based SO-DTA model can reduce congestion and improve the evacuation efficiency; the stochastic real-world evacuation flows, guided by strategic information, can approach the safety-based flows.     

基于突变理论的拥挤控制模型研究

为了解决日益严重的道路交通拥挤问题,试图提出1种可行的交通拥挤控制的模型和方法.首先提出道路交通拥挤的3种空间形态,简单叙述突变理论的研究内容;阐述道路交通系统发生突变后具有的基本特征和运行规律,利用势函数和动能函数描述拥挤空间交通系统变量之间关系,确定拥挤空间的突变临界点、稳定点和分叉集点,基于突变理论提出限制交通流的拥挤控制模型和可行方法,并用多个例子分析说明其应用的可行性;最后,提出缓解道路交通拥挤的方案.     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

基于似然轨迹预测的空中交通复杂度评估方法

对空中交通复杂度长周期的准确预测是实现空中交通管理系统资源动态分配的一个关键因素。针对以往的空中交通复杂度评估方法中长周期预测精度不足的问题,提出了一种基于飞机似然轨迹预测的复杂度评估方法。所提方法利用随机线性混杂系统理论对飞机动态和外部扰动进行建模,并结合飞机飞行意图实现飞机轨迹的准确预测;根据一阶和二阶空中交通复杂度映射的定义,将复杂度预测问题转化为高斯随机变量的二次型求解问题,并采用劳伦级数展开计算出复杂度映射。通过对设计的场景进行仿真,证明了所提方法的有效性。     

考虑ATIS市场占有率及遵从率的随机系统最优拥挤收费模型

考虑装备ATIS的用户在出行时并不总是遵从ATIS提供的信息, 将所有用户分为三类: 装备ATIS且遵从的用户, 装备ATIS但不遵从的用户和未装备ATIS的用户. 其次, 根据用户的时间价值(VOT)将用户进行分组. 研究了周期性拥堵交通网络条件下内生ATIS市场占有率和遵从率的随机系统最优拥挤收费问题, 建立了内生ATIS市场占有率和遵从率下多用户类型随机系统最优拥挤收费模型. 通过算例分析表明: ATIS为用户提供的交通信息质量的提高有利于降低网络中的拥挤收费总额; 虽然高收入人和低收入人同样装备ATIS, 但是他(她)们的路径选择行为却不尽相同, 高收入人的ATIS市场占有率和遵从率均高于低收入人; ATIS的信息质量既影响ATIS市场占有率又影响遵从率.     

基于可变优先级的GHP时隙分配优化模型

空中交通拥塞日益严重,造成大量经济损失。作为短期措施中缓解空中交通拥塞的有效方法,地面等待策略(GHP)的核心问题是时隙分配。因此针对航班的延误时间和延误费用,提出了一种可变优先级的时隙分配算法,并建立基于该算法的GHP优化模型。该算法中,航班在竞争不同时隙时优先级不同,且优先级的计算同时考虑了航班的延误时间和延误费用的影响,最后采用分支定界法搜索时隙分配的最优解。结合实际的数据,用计算机仿真实验对该算法进行了检验,结果表明了该算法的灵活性和有效性。     

含污染控制的多车型随机交通系统最优收费及其评价

针对车辆特征的差异, 将用户按车型分为有限类,用户依据出行成本随机选择出行路径.为了达到合理分配流量和减少排污的目的,交通管理者按车型对用户收取拥挤税和污染税.通过建立多车型随机变分不等式模型,得到了包含拥挤税和污染税的依车型的最优收费,最后提出了基于效率损失的政策评价指标. 数值试验表明:随着环保强度加大, 系统总污染逐渐下降, 评价指标有效.     

神经网络自校正预测拥塞控制算法研究

传输速率、处理速度和节点缓存容量的饱和非线性特性、传输延迟的随机时变性、用户接入的随机性以及高优先级业务的突发性,使得网络中存在严重的不确定性,由此给异步传输模式(ATM)网络拥塞控制系统的分析与设计带来极大的困难。为此设计了鲁棒神经网络自校正拥塞控制算法。其优点在于:(1)最大限度地减小了测量误差和随机干扰的作用,有效地补偿了时变不确定非线性的影响;(2)保证了闭环系统的稳定性、收敛性和公平性,增强了系统对随机延迟等不确定性的鲁棒性。仿真分析进一步验证了该算法的有效性。