时变条件下有宵禁限制的最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出时变条件下有软、硬宵禁限制的最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法,并对算法的复杂性进行了分析.最后给出了一个应用算例.     

基于改进的Dijkstra算法的动态最短路计算方法

首先将所研究的时间段进行时段划分, 然后基于每个路段在每个时段内的历史平均速度给出了改进的Dijkstra算法, 它可以给出任意时刻从任意节点位置出发到达任一目的地的行程时间最短的路径及其相应的行程时间; 其次在允许超车行为存在 的条件下将出行者进行分类, 并给出了相应的最短路算法. 论文最后给出了相应的算例验证了算法的可行性.     

时变条件下有害物品运输的路径问题研究

随着经济的发展,有害物品的生产量和运输量都在不断的增长.在时变网络条件下的有害物品运输过程中,运输成本和运输风险随着时间的变化而有所不同.在时变网络条件下,获得有害物品运输的风险和成本的基础上,给出了有害物品运输过程中的路径选择的模型,此模型还考虑了有到达时间限制和允许在运输网络中等待的情况.然后设计了求解的算法,利用此算法可以获得时变条件下有害物品运输中的最短路,并对算法的复杂性进行了分析.最后给出了一个应用算例,证实了在时变条件下有害物品运输中进行等待可以在一定程度上减少成本和降低风险.     

最短路问题的字典序多目标算法

本文研究了双目标最短路问题，给出了字典序最优解的定义，最后给出了一个时间复杂性为Ｏ（ｎ＾２）的字典序双目标算法。     

最短路网络及应用

首先提出了最短路网络的概念 ,然后给出了一个时间复杂性为 首先提出了最短路网络的概念 ,然后给出了一个时间复杂性为 0 ( n2 )的构造最短路网络的算法 .最后研究了最短路网络在最小成本最短路 ,最短路计数和最短路树中的应用     

一种求解双目标最短路的方法

在运输过程中，有时往往需要考虑两个目标。由于在实际的求解过程中，往往很难获得两个目标同时最小的绝对最短路径。通常，只要找到满足决策者需要的有效路径就可以了。提出了一种利用k-最短路算法来获得双目标最短路的有效路径的算法，并对算法的复杂性进行了分析。最后给出了一个应用算例。     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

改进的最短路算法

通过对军事后勤运输中运输路线选择问题的分析 ,提出了最短路模型。针对巨型交通网络的路径选优问题 ,以传统的最短路问题的Dijksta算法理论为基础 ,引入并行处理的概念 ,提出了改进的最短路算法 ,给出了算法的证明推导 ;并对算法效率进行了简单的分析 ,同时用示例对算法进行了计算。新算法在处理巨型网络时效率明显提高 ,为后勤运输路线的选择提供了有力的辅助决策工具     

最短路树的计数、产生和优化问题

首先给出了在非负网络中构造最短路网络的算法，然后将树形图的计数算法到最短路网络中，设计出了最短路树计数问题的算法，将Gabow算法应用到最短路网络中，设计出了产生全部最短路树的算法，最后研究了最短路树的优化问题。     

受顶点数限制的最短路问题及其算法

本文提出了若干受顶点数限制的最短路问题。引入非支配路的概念，用双标号和取字典序最小方法，给出求解问题的多项式算法。     

时变网络下多式联运的最短路径问题研究

在运输过程中,往往不止有一种运输方式,可能同时有多种运输方式交叉,即存在多式联运的方式.同时,运输网络往往具有时变特性,其运输成本和运输时间等会随着时间的变化而变化.将多式联运的运输网络进行了变形,设计了时变网络条件下有到达时间限制多式联运的最短路径算法,并对算法的计算复杂性进行了分析.最后给出一个应用算例.     

货到人拣选系统多阶段可穿行多AGV路径规划

针对货到人拣选系统大规模多AGV（automated guided vehicle）路径规划中由于转弯和避障导致行驶时间增长的问题,考虑空载AGV可穿行货架,建立以任务完成时间最短为目标的路径规划模型,并通过改进A*算法对该问题进行求解。对AGV运行阶段进行划分,在A*算法中引入转弯惩罚值减少转弯次数,利用避障等待时间设置避障优先级。仿真实例结果表明考虑转弯和避障的可穿行货架路径规划方法能够降低任务完成时间和行走路径长度,在提高拣选系统作业效率方面具有参考价值。     

带有初态学习的指数变增益迭代学习控制

针对一类非线性时变系统在有限时间区间上的轨迹跟踪问题,提出一种新的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入和初始状态同时采用闭环指数变增益迭代学习律。基于算子理论,对具有任意初始状态的系统,在该迭代学习律作用下的收敛性进行严格证明,同时给出该迭代学习算法收敛的谱半径形式的充分条件。该算法与固定增益的迭代学习控制相比较,不仅加快了收敛速度,而且还解决了指数变增益迭代学习控制要求初始状态严格重复的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

Urban transit assignment model based on augmented network with in-vehicle congestion and transfer congestion

This paper presents an augmented network model to represent urban transit system.Through such network model,the urban transit assignment problem can be easily modeled like a generalized traffic network.Simultaneously,the feasible route in such augmented transit network is then defined in accordance with the passengers’ behaviors.The passengers’ travel costs including walking time,waiting time,in-vehicle time and transfer time are formulated while the congestions at stations and the congestions in transit vehicles are all taken into account.On the base of these,an equilibrium model for urban transit assignment problem is presented and an improved shortest path method based algorithm is also proposed to solve it.Finally,a numerical example is provided to illustrate our approach.     

含结点等待费用的离散时变最短路径

研究了结点等待费用、弧费用和弧通过时间均为离散时变函数的最短路径问题.基于动态规划原理,给出了一种标号更新算法,可在O(n3M3)时间复杂度内求出所有结点到指定终点的最小费用路径,其中n为网络结点数、M为时间间隔数.     

Disturbance observer based time-varying sliding mode control for uncertain mechanical system

It is now well known that the time-varying sliding mode control (TVSMC) is characterized by its global robustness against matched model uncertainties and disturbances. The accurate tracking problem of the mechanical system in the presence of the parametric uncertainty and external disturbance is addressed in the TVSMC framework. Firstly, an exponential TVSMC algorithm is designed and the main features are analyzed. Especially, the control parameter is obtained by solving an optimal problem. Subsequently, the global chattering problem in TVSMC is considered. To reduce the static error resulting from the continuous TVSMC algorithm, a disturbance observer based time-varying sliding mode control (DOTVSMC) algorithm is presented. The detailed design principle and the stability of the closed-loop system under the composite controller are provided. Simulation results verify the effectiveness of the proposed algorithm.     

在竞争环境中的拥塞设施截流选址问题

研究了在竞争环境下考虑到顾客等待时间的截流选址问题.产生于网络路径上的顾客流按一定概率分布来选择各个设施,概率分布由设施容量,偏移原路径距离和排队等待时间共同决定.在已有设施的情况下,通过选址决策使新建立的设施截得的顾客流最大.结合贪婪算法和Dogleg路径信赖域方法来求解该问题,经过大量计算试验,表明该方法求解质量和求解速度都较理想,可应用于大规模的网络选址.     

基于改进A*算法的自动导引车无碰撞路径规划

针对自动导引车(automated guided vehicle,AGV)的无碰撞路径规划问题,提出一种引入时间因子的改进A^*算法以减少转弯次数,结合时间窗及优先级策略实现多AGV的动态无碰撞路径规划.首先利用改进后的A^*算法静态规划各AGV转弯次数最少路径;其次,分析路径节点到达时间及冗余时间,根据电量与路径性能动态地为多AGV分配优先级,结合时间窗模型解决了多AGV碰撞冲突问题并且提升了系统效率.案例分析结果表明,该算法在保证路径最优性的同时解决了传统A^*算法带来的转弯次数多问题,能有效实现无重复、无冲突的系统调度,并证明了其在动态环境下具有良好的适应性和鲁棒性.