高速公路信息发布系统典型应用方案

高速公路信息发布系统是高速公路交通安全保障系统的重要组成部分,是确保车辆行驶安全的可靠工具和手段。常见的信息发布系统一般包括固定式指示牌、可变情报板、可变限速标志等。高速公路信息发布系统设备的布设应遵循科学合理、统筹安排的原则,最好是在每个立     

基于坐标旋转角的均值粒子群优化算法

文中提出了基于坐标旋转角的均值粒子群算法,其原理是:在每次迭代中,粒子的下一个飞行位置的方向与当前最好位置的方向之间偏角较大时,则粒子的位置和速度更新中加入一个角度来改变位置和速度的方向,同时角度也更新。通过典型函数优化实验表明,本文算法具有较高的计算精度和较快的收敛速度。     

基于随机点摆动前行模式的改进粒子群优化算法

基于飞鸟寻食细致化仿生,提出了一种新的基于随机点摆动前行模式(RSFM)的改进粒子群算法原理,设计了改进粒子群算法流程,并利用算例展示了该算法的具体使用方法与计算效果。     

城市轨道交通网络突发事件影响客流量的计算

城市轨道交通网络发生突发事件而造成临时性中断后,因列车运行延误具有传递性和扩散性,此时各相关车站会形成延误客流、绕行客流及损失客流.引入图论的方法建立城市轨道交通网络局部中断评价模型;再结合轨道网络单位时段内各站点间的起讫点出行分布历史或预测矩阵,得到了在各个受影响站点的各种受影响客流的评价模型.根据这些模型可以得到网络节点破坏后各相关站点随着时间的推移而不断变化的受影响客流量、绕行客流量、拥堵客流量、延误客流量、损失客流量、损失时间等参数.通过对上海轨道交通的局部网络的分析计算,证明了该应急处置参考模型的有效性.     

一种可用输电能力量子粒子群优化算法

以量子行为与粒子群优化相融合的量子粒子群算法解决可用输电能力计算的优化问题.利用Matlab软件平台,以IEEE-30节点标准系统为算例进行仿真计算,比较本算法与传统粒子群算法的仿真结果,分析两种算法的寻优性能和收敛速度.仿真结果验证了量子粒子群算法解决可用输电能力优化问题的有效性.     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

粒子群优化算法研究进展

粒子群优化(PSO)算法是一种源于人工生命和演化计算理论的新兴优化技术.其基本思想为:每个粒子被随机的初始化以表示一个可能的解,并在解空间通过更新迭代搜索最优解.PSO的优势在于算法简单,对目标函数要求少,易于实现而又功能强大.目前,已受到演化计算领域的学者们的广泛关注,并提出了许多改进的算法.本文阐述基本粒子群的原理,给出了各种改进的算法,并展望了PSO的发展方向.     

粒子群优化算法研究及进展

粒子群算法(PSO)是一种基于群智能搜索的优化算法,本文介绍了粒子群算法的基本原理及主要改进方法,分析了PSO与其它主流演化算法融合的研究现状,并结合PSO的应用领用领域展望了PSO的主要发展方向。     

基于道路分级的应急转运中心选址及运输优化问题

应急转运中心选址和运输优化问题的研究为自然灾害发生后的响应阶段提供参考。本文在研究转运中心选址与运输优化问题时,将救援过程划分为多个阶段,考虑道路恢复的影响,以最小化运输成本和最大化受灾点平均满意度为目标,以满足转运中心物资处理能力、受灾点最低需求等为约束,建立多目标混合整数规划模型,确定转运中心建设位置及应急物资分配关系。设计两类实验研究模型中两个目标的关系以及四个参数对实验结果的影响,并对结果进行讨论。最后通过以雅安地震为背景的算例,验证了模型的实用性。     

当前突发性群体冲突事件产生的原因及治理对策

正确认识和分析当前突发性群体冲突产生的原因，积极探索冲突的有效治理对策，对于建设社会主义和谐社会有重要意义。导致突发性群体冲突的原因主要包括：经济利益分配不公、社会矛盾没有得到及时解决、群众法制意识淡薄等。对此应以规范经济秩序、排查调处纠纷、坚持比例原则处置冲突现场、完善后续工作等予以治理。     

一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

城市交通网多车类备用能力模型与算法

考虑城市混合交通中公交车流的特殊性而建立了最优信号控制下的多车类备用能力模型来研究不同车类交通流之间的相互作用及对路网备用能力的影响．设计了带极值扰动的简化粒子群求解算法（dsP-SO）,模型约束的处理采用边界附近不可行解部分保留的方式,给出的算例验证了该算法求解约束双层规划模型的有效性．研究结果表明,起--讫点（OD）总流量的增减不意味着该OD上所有车类流量都随之增减,设置适当的最小OD需求量乘子能确保各车类用户的利益不受损害．     

粒子群改进算法在配电网故障定位中的应用

为了满足含分布式电源配电网故障定位的要求,对传统二进制粒子群算法进行改进,利用改进二进制粒子群算法(BPSO)解决配电网故障定位问题。改进BPSO初始化随机数采用均匀分布,同时引入收缩因子和线性变换的惯性权重来提升算法收敛于最优解的能力,避免陷入局部最优,提升故障定位的精确性。对算例配电网中的多种故障情形进行仿真分析,包含少量故障信息畸变的情况,诊断结论全部正确。仿真结果表明,改进算法在精确性和收敛速度上均优于传统粒子群算法,对含分布式电源的配电网故障定位具有一定的有效性和容错性。改进BPSO可以满足电网定位对准确和实时性的要求。     

一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题,设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式,提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型.在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式,实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码;同时构建了局部流量调整策略,进行不可行方案修复,提高了解码方案的有效性.而后,提出了一种变邻域粒子群算法,将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整,以改善个体在搜索过程中的交互模式.基于解码策略,采用改进算法对多式联运问题进行求解,并与3种新型群智能算法进行对比.通过实例分析,该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解.同时,变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法.     

带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

求解线性顺序问题的离散粒子群算法

提出一种优化线性顺序问题的简便的离散粒子群算法.该算法无需交换、交叉、变异、插入、删除等算子,仅需在每个粒子中存储每个元素在其解排列中的位置,而不是排列本身.将这些位置看成可以左右移动的,即每个粒子的速度是由其元素位置左右移动形成的,并用连续型的粒子群算法更新每个元素在其排列中的位置,然后用排序的方式确定各元素在排列中的相对位置即可.将该算法同基于交换算子的粒子群算法在标准线性顺序问题实例测试集LOLIB上进行比较,结果表明该算法具有强大的优势.     

航运联盟新阶段集装箱运输网络优化

为更好地配置航运资源,以互联网环境为背景,针对传统航运受班期、航次和船舶数量约束的缺陷,采用数据挖掘与分析的方法,将枢纽港与支线港口作为首要影响因子,构造了航运联盟新阶段的集装箱运输网络优化模型.在此基础上进一步综合分析了数据整合的重要性.模型分为两部分,以成本最小为目标,首先确定枢纽港,再根据各港口需求分配船舶.联盟使得船舶的运力更大,满载率更高.既可以有效配置资源,又可以显著降低成本,充分体现了规模经济的作用.     

DCW算法在智能交通系统中的应用研究

针对城市交通路网具有实时性的特点,为了快速高效地选择出最优路径,采用一种动态改变惯性的自适应粒子群算法(DCW).在DCW算法中引入参数粒子群简化速度因子和聚集度因子,在每次迭代时算法根据当前粒子群进化速度和聚集度动态改变惯性权值.最后用惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)和DCW算法分别进行计算最优路径的仿真实验,得出结论,DCW算法更适合用作智能交通系统中最优路径的选择.