城市性大型活动交通组织管理方法研究与应用

随着社会经济的快速发展,我国城市举办大型活动的频率越来越高,大型活动期间产生的突增交通量使周边道路网的交通承载能力面临严峻挑战,因此,应对大型活动交通特征进行系统研究,科学组织与管理交通,保障大型活动期间交通正常,避免交通拥堵。以我国成功举办城市性大型活动具体实践为依托,借鉴国外管理经验,确定方案制定原则,建立交通组织与管理方法体系,构建基于TransCAD仿真实验方法,通过仿真模拟,验证仿真实验方法的可行性,结合实例制定交通组织管理实施方案,为提高大型活动期间交通管理水平,完善交通组织管理方法提供理论依据和科学指导。     

多智能体系统智能体协作层的设计与实现

提出了一种多智能体系统及智能体的框架结构，描述了该多智能体系统智能体协作层的设计与实现，为面向工业应用的多智能体系统开发环境的研制提供了基础。     

多源数据驱动下公共交通出行行为特征挖掘与预测

公共交通是保障城市交通顺畅绿色运行的重要支撑,准确把握公共交通出行行为特征和需求是关键。从公共交通出行行为特征挖掘和行为预测两方面,解析了以往公共交通出行需求分析存在的问题及原因。结合北京市交通运行监测平台数据和多源数据处理方法,分析了多源数据为公共交通出行特征精细化挖掘和行为精准化预测带来的机遇,并从数据关联分析和计算效能等角度梳理了面临的挑战。从公共交通多源数据关联匹配、公共交通出行特征刻画和公共交通出行行为预测三个方面提出了解决思路和方法,并通过案例分析验证了可行性。为把握多源数据驱动下精细化的公共交通出行需求提供了总体解决方案。     

不确定环境下多宿移动容迟网络资源分配模型

为解决容迟网络(DTN)覆盖层资源分配效率受接入带宽概率不确定性影响的问题,将路由资源分配和不确定规划模型相结合,提出针对路径可预测移动环境下的新模型,该环境由物流物联网抽象而来.模型加入不确定理论判定条件,以大于给定值的概率保证资源分配的施行;并使用中断和时延效用函数作为模型的最优化尺度,以遗传算法结合神经网络调整参数得到最佳值,从而提高用户的综合满意度.NS2仿真结果验证其在接入带宽概率不确定环境下效率更高;吞吐率相较于未采用不确定规划的情形可提高8.30%～15.4%,业务量较大的时候传输整体性能更为突出.在搭配有效的路径预测算法后,该模型可以扩展到一般环境.     

关联规则挖掘中阈值协调器的设计与实现

针对动态的关联规则挖掘中阈值的合理设置问题,提出了一种阈值协调算法(TCA算法),以克服传统的主观经验设置阈值的局限。通过设计一个用于处理动态关联规则挖掘过程中矛盾规则的阈值协调器,以计算矛盾域为基础,动态调节阈值,求得规则的一个基本的阈值区间,达到客观设置阈值的目的。给出了该方法的具体步骤,通过实验证明了该算法的有效性。     

基于改进Apriori算法的乘客公共交通依赖性层级转移分析

为深入探究重大疫情条件下不同乘客公共交通依赖性的影响与层级转移策略,基于多源公共交通出行数据进行乘客公共交通出行链提取与出行知识图谱构建,利用K-means聚类算法识别乘客公共交通依赖性的层次等级,利用改进的Apriori算法挖掘不同依赖性层级的强关联规则,并提出依赖性层级转移激励政策.结果表明:重大疫情条件下乘客公共...     

基于运行时间权矩阵的网格服务匹配问题的优化解

为解决在网格环境下满足用户作业对完成时间需求的服务资源调度问题,建立了包括独立匹配器在内的服务网格三元模型,给出了该模型基于图论的形式化描述,证明了用户作业和服务资源之间完备匹配的充分必要条件. 同时构造了基于传感器反馈的网格服务匹配系统,给出了基于运行时间权矩阵的优化问题描述,并给出了基于离散事件动态系统理论的最优化解算法. 仿真研究表明,该算法比其他算法更能改善网格服务匹配系统的性能指标,在满足服务资源负载均衡的同时提供了用户作业完成时间的服务质量保证.