低空突防航路规划算法仿真研究

本文简要地介绍了低空突防航路规划的发展状况和发展方向对动态规划法、启发式搜索法和电势理论法进行了分析和计算机仿真。重点对遗传算法进行了详细的分析，并对其进行了改进，提出了新的遗传操作方法及在规划中考虑了飞机到达目标区的进入角约束。仿真结果表明改进的遗传算法是航路规划一种比较理想的方法。     

一种交通信号自学习控制方法及仿真实现

将模糊理论和机器学习应用到交通信号控制过程中，提出了一种基于遗传算法的单路口交通信号模糊控制方法。通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进。编制该控制方法的仿真程序，对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较，仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。     

CMAC网络与模糊PD并行控制仿真研究

针对工业被控对象广泛存在的不确定性、非线性、时变性和多干扰等特性,提出了一种CMAC网络与模糊PD并行控制器的设计方法。该方法以模糊PD控制代替传统的PD控制实现反馈控制,并采用遗传算法整定模糊PD控制的量化因子,CMAC网络实现前馈控制。仿真结果表明,CMAC网络与模糊PD并行控制相对于PID控制与传统的CMAC网络与PD并行控制具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。     

基于混合遗传算法的FMS优化配置及其工艺路线规划

针对基于CQN模型的FMS优化配置问题提出了一种混合遗传算法,充分利用CQN模型中生产量函数和成本函数的单调性,设计了最大产量-成本梯度算子来引导新一代种群从不可行域进入可行域.同时,在求解相应的工艺路线规划问题的遗传算法中引入了具有启发式规则的余量随机分配算子,可以将超过约束条件的余量随机分配到个体中去,并通过按照一定规则的调整而保证所有个体的可行性.这样,一方面实现了利用遗传算法求解FMS配置的约束优化问题,另一方面加强了遗传算法的局部搜索能力.算例证明该算法的求解质量好于目前该领域常用的隐枚举算法.     

—基于遗传算法的铁路客车地板结构优化设计与仿真

本文提出了基于遗传算法对工程结构进行截面尺寸优化设计和仿真的新方法。利用遗传算法在寻优过程中不要求梯度计算这一优良的特性，将它与结构有限元分析和ＣＡＤ技术有机地结合在一起，实现了在ＣＡＤ环境下对铁路客车一种地板结构截面尺寸设计计算、优化及结果仿真。本文所提出的方法不仅简单易行而且容易推广到更复杂的工程结构截面尺寸优化问题。     

基于RUP的城轨列车运行控制仿真系统设计和实现

作为城市轨道交通列车运行控制系统研究的重要辅助工具,列车运行控制系统仿真系统的开发将对研究工作给予最大程度上的促进.文章从仿真软件的功能需求出发,着重阐述了基于Rational统一过程RUP对仿真系统进行开发的详细过程.使用这种方法将仿真软件的开发分成了四个阶段,在每个阶段中有效地使用UML建模语言和Rose可视化建模工具辅助开发过程.在仿真系统之上,运用列车、线路等模型对列车的运行仿真,对控车策略进行测试,并完成了运行数据的分析评估.     

基于HLA的OPNET仿真联邦成员设计与实现

讨论了OPNET仿真软件对HLA接口支持的关键技术和实现方法，结合全球信息栅格（Global Information Grid, GIG）演示系统中网络传输栅格的仿真开发背景，以HLA为仿真框架，利用OPNET网络仿真软件，设计并实现了GIG环境下网络传输栅格的性能仿真，将OPNET作为邦更加入到联邦中，与其他邦员进行交互。仿真说明了不同仿真场景下GIG传输栅格的网络性能差异，体现了GIG系统中指控栅格、计算栅格等在传输栅格支撑下相互之间实现互连互通互操作的特点。     

基于GA神经网络的自适应预测控制的设计与仿真

针对自适应预测控制抗干扰、鲁棒性与实时性的矛盾，根据遗传算法优化后的神经网络具有很强的自适应性和学习能力、记忆能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力，文章提出了一种新的自适应预测控制，成功地避免直接矩阵求逆，仿真表明该算法具有良好的综合性能和鲁棒性。     

基于Jess和机器学习的Robocode策略研究与实现

研究Java规则引擎和机器学习在Robocode坦克机器人战斗仿真引擎中的应用。探讨利用Jess规则引擎对Robocode坦克机器人决策规则库部分进行开发与维护,满足仿真环境实时性和策略易扩展性的要求。同时为了提高坦克机器人的在线自适应和自学习能力,结合机器学习方法进行角色训练,利用人工神经预测网络对产生式系统中瞄准规则的火炮瞄准角度值进行优化。结合遗传算法与产生式系统,设计混合的移动策略选择器,并对神经网络预测瞄准和基于遗传算法的移动策略进行了实验,给出了实验结果。     

基于遗传算法的交通信号机器学习控制方法

通过对到达车辆数目的模糊分类,将交通信号控制方案以不同规则集的形式实施,根据实际控制效果利用遗传算法对规则集进行改进,形成了一种具有机器学习能力的单路口交通信号新控制方法.经过仿真实验,对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了比较,仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式.     

ATIS混合诱导模式下出行者路径选择仿真研究

简要分析了交通广播、VMS及车载诱导等诱导模式的特点及其对出行者路径选择行为的影响,建立了不同诱导模式下出行费用的计算模型及多种诱导模式混合作用下的出行者路径选择模型,据此提出了相应的仿真方法.对4×4结点路网的仿真结果显示:1)各类交通信息能有效地缩短出行者的出行时间,ⅣS信息的效果更为显著;2)当系统中无其它诱导方式时,IVS的效果比有其它诱导方式时更为显著,且其效果随IVS安装率增加而降低,当存在其它诱导方式时,其效果与IVS安装率的关联不显著.     

Combinatorial Model Involving Travel Choice,Destination Choice and Route Choice

1 Introductionln l952, Wardrop presented the principle of equilibrium of route choice: '7he journeytimes on all routes actualIy used are equal and less than those on any unused ones". Inl956 Beckmann et al. formulated an mathematical problem whose optimal solution satisfythis principle. lt is well known that most of the model concerning network equilibriumstudied and used are based on following simplified hypothesis: each trave1er has perfectinformation of his trip and he only choose the route…     

随机存储下返回型与S型拣选路径随机模型的比较研究

研究物流配送中心人工订单拣选的服务效率优化问题,进而研究拣选路径的行走距离问题。在物品随机存储情况下,分别构建返回型与S型拣选方式下拣选距离的随机模型。实验结果表明两模型的近似计算结果均能在误差允许条件下较好的与仿真逼近。并就拣选件数对两模型影响进行分析,当物品件数较多时,S型拣选优于返回型拣选。这两个模型可为现实中物流配送中心订单拣选距离、拣选时间的估计以及拣选方式的选择提供参考。     

基于着色赋时PETRI网的运行图稳定性评价研究

运行图稳定性评价问题是当前运行图理论研究的重要方面,也是运运输生产实践中计划与调度部门一直以来重视的问题。引进着色赋时Petri网（CTPN）分别对列车的区间行驶和车站作业两部分进行系统建模,结合运行图适应度评价指标,利用Exspect软件对建立的模型进行了仿真分析,实现对运行图稳定性评价的目的。以京津城际客运专线为案例,对运行图进行稳定性评价,结果表明基于文中着色赋时Petri网的运行图稳定性评价方法是有效可行的。     

复线列车运行调度的层次Petri模型及仿真

在对列车运行调度问题进行分析的基础上,通过综合受控Petri网、颜色Petri网和赋时Petri网的优势,提出一种混合Petri网模型并给出形式化描述和运行规则;采用混合Petri网建立包含设备故障和设备维修两种异常情况的列车运行调度的层次Petri网模型。通过对模型的分析,给出模型具有的两个性质,指出列车运行调度的本质是通过控制可控事件的发生时间来恢复列车的正常运行秩序。最后,以一个具有6个车站和5个区间的调度区段为例,采用CPN TOOLS仿真工具对模型进行了仿真。仿真结果表明了模型的有效性以及设备故障发生概率和列车运行可调整之间的关系。     

钢铁企业铁水运输路径选择及自动避碰算法的研究

以钢铁企业铁水运输仿真系统为背景，阐述了路径选择及避碰算法的作用，建立了路网二级拓扑模型及列车运行模型；提出了两级静态路径规划和路径动态调整方法；分析了列车碰撞检测的条件及机制，最后对避碰算法进行了描述。     

基于蚁群算法的随机Petri网最优路径序列寻找

根据蚁群算法对SPN进行了一定的扩展,为SPN网络中的变迁增加了过滤和保留信息功能,为库所增加了过滤信息的功能,得出了一种带有记忆性的连续时间随机Petri网(MESPN).当MESPN运行时,利用充足量的托肯在网络中行走并且在行走过程中留下信息素来调整托肯路径的选择,使大量蚂蚁的行走路线不断逼近SPN网中时间延迟更短的变迁序列,最终在最短变迁序列上形成清晰的蚁路,从而在一定程度上解决了复杂SPN网的最优路径寻找问题.该算法充分考虑了每个变迁真正实施时间的概率特性,可以计算任意网型的变迁延迟时间概率分布.仿真结果表明,托肯可以有效地在最短延时路径上形成蚁路并且能够求得从初始库所到网络中任意库所的最短路径.     

铁路客运站最高聚集人数模拟计算研究

旅客最高聚集人数是研究铁路客运站站舍能力与规模的核心。分析了传统的铁路客运站最高聚集人数计算方法的优点和不足，建立了铁路客运站最高聚集人数的模拟模型，实现了相应的模拟系统。最后以某车站为算例进行了仿真计算。模拟模型包含客流模拟模型和计算模拟模型两个子模型。客流模拟模型以对数正态分布为基础，根据列车旅客发送量来模拟旅客到达车站的时间分布。计算模拟模型用来模拟旅客的聚集过程，从而找到车站最高聚集人数和该值的出现时间。研究结果表明，系统是对实际情况模拟，它的应用能够提高效率，避免大量调查工作，节省支出。     

基于稳健法则的新航线舱位控制策略

Littlewood法则是航空公司收益管理中舱位控制的基础,然而对于新航线舱位控制,由于需求信息的缺失,使得Littlewood法则难以发挥作用。针对信息的缺失特征,提出仅需要需求均值和方差的稳健法则,并用于制定新航线两等级舱位控制策略。进而给出基于稳健法则的多等级舱位控制启发法式方法稳健EMSR-a和稳健EMSR-b。提出了新航线舱位控制策略,刻画了策略的稳健性和有效性特征,同时为部分信息下收益管理舱位控制的研究提供了新思路。