基于分解算法的动态大规模合乘匹配-路径规划

动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益.当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限.提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型.针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法.通过选择贪心...     

重大公共卫生事件下通勤出行合乘车辆路径优化

【目的】降低无车员工通勤出行风险,提高通勤效率。【方法】首先,以参与合乘人数最多为第一优化目标、通勤合乘时间最短为第二优化目标,并考虑车辆额定载客量、员工上班时间限制及绕行时间等因素,构建单位通勤合乘车辆路径优化模型;然后,基于遗传算法,进行最佳合乘路径求解;最后,进行算例分析、参数灵敏度分析及员工居住地分散程度的影响分析。【结果】与非合乘相比,单位组织员工内部合乘后,员工的平均通勤时间减少了24.77 min,合乘匹配成功率达到了97.14%;合乘小组人数和员工拥车率在一定范围内对合乘效果影响较大;员工居住地集中时,合乘效果更好。【结论】合乘可有效地为无车员工提供通勤帮助,减少员工通勤时间。     

考虑乘客偏好的共享车辆动态共乘算法研究

现有的共乘路径算法大多只专注于最少的用时与最低的成本,而缺少对乘客共乘意愿比例以及可接受绕行偏差范围的界定,针对这一现象本文构建了一种考虑乘客偏好的动态共乘策略模型。对乘客和车辆分别进行查找模块处理和筛选模块分类,删除掉不满足要求的车辆以减少乘客和车辆的动态实时匹配时间,然后利用插入算法获得最优路径匹配。结果表明,该算法可以快速高效地为乘客匹配到满足要求的最优车辆。相比常规算法,考虑乘客合乘意愿以及绕行偏差的共乘算法,乘客的平均等待时间降低了7.0%;总社会收益提高了44.7%;动态共乘匹配效率提高了34.2%。另外,改变乘客的时间窗长度也可以显著提高共乘效果。     

区间阻抗下的网约车合乘鲁棒有效路径

为了研究网约车合乘的路径优化问题,在定义鲁棒有效路径的基础上,基于区间阻抗的生成方法,以网约车运营时间成本、运营固定成本、燃油消耗成本以及乘客费用成本相结合的运营阻抗成本的区间值为模型目标,研究了区间阻抗下的鲁棒有效路径生成;运用深度优先搜索算法求解,分析得出了网约车合乘最优的鲁棒有效路径和鲁棒成本。通过算例验证分析得出,网约车合乘能有效减少居民出行总成本,提高出行效率。     

基于路径优化模式的出租车合乘调度

针对城市出租车实际运营中存在的时空分布不平衡、调度效率低等问题,对出租车合乘调度进行了研究。通过引入合乘站点的概念,借助时空网络的方法,构建了动态的调度优化路网。考虑乘客时间窗、出租车容量限制等相关约束条件,最大化合乘服务水平,以合乘过程中出租车的运营时间和乘客的出行时间(包括乘车和等待时间)最小为目标函数,建立了基于路径优化的出租车合乘调度模型。并针对该模型特点设计了相应的混合蚁群遗传算法(HACGA)进行求解,通过多次运算验证了混合蚁群遗传算法(HACGA)求解路径优化模型的有效性。算例分析表明,同时和出租车单乘相比,基于路径优化模式的合乘策略可以大幅度减少对出租车的需求,出租车总的运营里程也明显降低。     

出租车合乘路径选择与费率优化模型

在现有的出租车合乘研究工作中,对合乘者的费用分担与路径选择基本不进行同时优化,且较少考虑驾驶员的收益.以公平性为原则,综合考虑驾驶员与出行者利益,以出行者时间费用成本最小为目标函数,以保障驾驶员合理收益为约束,构建出租车合乘路径选择与费率优化模型.并针对模型特点,设计相应的遗传算法对其进行求解.算例分析表明,模型计算的...     

车辆合乘匹配问题中服务需求分派算法研究

在目前交通拥塞及物流成本居高不下的情况下,通过车辆合乘的方式降低车辆空载率、降低物流成本具有重要意义。在多车辆环境下,如何恰当地将服务需求分派到合适的车辆上是需要首先解决的问题。该文对确定性多车辆合乘匹配问题展开研究,提出针对服务需求分派的启发式聚类算法。基于服务需求及车辆特征提出匹配度概念,并基于启发式算法将服务需求分派到具体某一车辆。实际算例验证:该算法在可接受时间范围内,可有效提高搭乘成功率,降低车辆运行成本。     

采用偏最小二乘法的基因-药物共模块识别

首先,将药物二维化学结构转化为数值序列,计算药物之间的皮尔逊相关系数,进而构建药物关联网络;然后,在带有基因网络约束的稀疏偏最小二乘算法的基础上,加入药物关联网络信息,提出伴有基因和药物关联网络正则约束的稀疏偏最小二乘(SGDPLS)算法;最后,将SGDPLS算法应用于基因-药物共模块识别.结果表明:药物关联网络信息的加入能够有效提高所识别的共模块中基因模块与药物模块的相关性,增加共模块的生物可解释性.     

无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法

采用最小二乘优化算法,研究了基于接收信号强度测量的信号源定位问题.首先,建立了路径损耗的线性化模型;然后,介绍了加权最小二乘法,并提出了无线传感器网络中传感器节点定位的递归加权最小二乘优化方法.最后将本文提出的迭代加权最小二乘法与基于接收信号强度（RSS）的2种算法进行比较,仿真结果表明提出的算法在定位精度方面有更好的表现.      

多轴联动砂带磨削刀触点路径规划及几何仿真

采用多轴联动计算机数字控制系统的砂带磨削设备能够高效率加工具有复杂型面的零件。针对该类砂带磨削设备,提出了自由曲面上的等参路径规划算法和等间距截面路径规划算法。路径规划算法中的相邻刀触点的计算是根据磨具在进给方向的有效投影位置确定。等间距路径规划算法用最小二乘法来获取较优的截面法向。为了提高路径规划设计效率,减少试验以提高经济效益,开发出基于线性磨削模型的砂带磨削几何仿真程序。汽轮机叶片加工的试验结果表明该算法能够很好地应用于复杂型面的刀具路径规划设计。     

基于改进遗传算法的半挂牵引车平顺性与操稳性协同优化

为实现平顺性和操纵稳定性的协同优化,以某半挂牵引车悬架系统为研究对象,以脉冲输入下座椅坐垫上方z向最大加速度、角阶跃输入下的横摆角速度振幅为目标,选取前后悬架钢板弹簧刚度、前后悬架减振器鞍座刚度以及阻尼系数为设计变量,建立目标函数并利用改进NSGA-Ⅱ遗传算法对设计变量进行寻优匹配,最后将最优参数导入ADAMS/CAR...     

基于遗传算法-神经网络的半主动悬架控制仿真

分析了汽车悬架的非线性特性 ,提出了一种采用遗传算法 -神经网络的控制方法实现对车辆半主动悬架系统的控制 ,并用一个 4自由度的车辆模型 ,分别对有该控制规律的半主动悬架和传统的被动悬架进行了计算机仿真 ,结果表明前者比后者具有更好的减振效果。文章将神经网络与遗传算法相结合 ,使控制器对付复杂问题的能力大大增强 ,为汽车半主动悬架控制系统的研究提供了一条崭新的途径     

基于遗传算法和模糊控制的半主动悬架控制

文章建立了四自由度汽车半主动悬架系统模型;提出了一种用于汽车悬架半主动振动控制系统的遗传模糊方法,并用该方法对半主动悬架系统进行了计算机仿真和结果分析。最后通过与被动悬架比较,表明了半主动悬架系统明显减少汽车的振动,提高了汽车平顺性性能。     

新型遗传算法求解车辆路径问题研究

建立有时间窗车辆路径问题的数学模型,针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将模拟退火算法与遗传算法相结合,从而构造有时问窗车辆路径问题的混合遗传算法,并进行实验计算.结果表明,用混合遗传算法求解该优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和模拟退火算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解.     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

一种带软时间窗的物流配送中心车辆路径问题的模型与算法

针对单配送中心带时间窗的车辆路径问题,将时间约束折算为惩罚费用,在时间、车辆体积和载重约束的条件下,建立了一种带软时间窗的物流车辆路径总费用最小数学模型。同时在遗传算法的基础上加入记忆功能和退火操作,采用带有记忆的遗传模拟退火算法求解此模型,并将优化结果进行比较。结果表明,该算法收敛速度快、搜索领域宽,能取得较高质量的最优解。     

用混合遗传算法解决有时间窗的车辆路径规划问题

有时间窗约束的车辆路径规划问题是一种NP-hard问题,这种问题往往采用遗传算法来解决.但是传统的遗传算法本身存在的不足将严重影响整个算法的性能.本文设计了一种混合遗传算法,并进行了仿真试验.试验结果表明,用这种算法求解带有时间窗约束的车辆调度问题,可以在一定程度上克服上述问题,从而得到较高质量的解.     

轮毂电机电动汽车轮内悬置系统设计与优化

为了改善轮毂电机驱动电动汽车簧下质量变大导致的垂向振动负效应问题,优化汽车的平顺性,以自主研发的可实现四轮独立驱动的轮毂电机电动汽车为实验对象,设计了一种可安装于电动轮内的轮毂电机悬置系统.提出在电动轮内的特定位置加装橡胶衬套的悬置系统方案,使轮毂电机的定子和转子与簧下质量实现弹性隔离.建立具备电动轮内悬置系统的整车动...     

基于遗传算法的复杂网络节点匹配问题

为提高已知匹配节点较少情况下的网络节点匹配精度,提出一种基于遗传算法的复杂网络节点匹配方法。该方法根据网络结构以及已知的部分节点匹配信息,计算节点相似度矩阵,再由遗传算法求得网络间相似度之和最大的节点匹配方案。将其应用于EA随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络,结果表明,三种复杂网络的匹配精度均有提高。该结果验证了文中方法的有效性。     

基于ADAMS微型观光旅游电动汽车平顺性优化

基于国内所研制的微型观光旅游电动汽车平顺性差的缺点,以多体动力学理论为基础,在ADAMS/Car中建立唐山市电动汽车重点实验室前期研制的微型观光旅游电动汽车虚拟样机模型。分析并建立其前后悬架系统弹簧刚度和减震器阻尼约束条件,采用正交实验法在ADAMS/Car Ride中对整车进行各参数组合的平顺性仿真分析。获得前后悬架系统参数对此微型观光旅游电动汽车平顺性影响主次顺序,最终得到前后悬架弹簧刚度和减震器阻尼匹配的相对最优解。大幅度改善了此微型观光旅游电动汽车平顺性,并为进一步提高其平顺性指引了优化方向。