交通网络最优安全路径选择模型与算法

针对交通网络任意路段均可能发生中断的最小损失路径选择问题,提出交通网络最优安全路径选择模型,并设计了2种不同网络结构下最优安全路径选择算法.首先用模型计算任意一条路径上每条边中断后产生的从起点到终点最短替代路径长度的最大值,然后选择一条最短替代路径长度最大值最小且自身长度最小的路径.在网络中,当最短路径删除后该网络依然连通时,最优安全路径问题转化为最短路径问题,其计算复杂度为O(n2);当最短路径删除后该网络不再连通时,最优安全路径问题转化为最小最大问题,其计算复杂度为O(mn),且仅与网络中节点和边的数量有关.最后,结合交通网络的实际情况对最优安全路径进行了算例分析.     

基于拉格朗日松弛的水灾逃生路径规划

研究了假设路段通行时间为随机变量的交通网络约束最短路径问题.建立0-1整数规划模型,求出最小期望通行时间路径.除流量平衡和路段通行能力约束外,还引入了唯一通路选择约束以保证最终只能生成最优路径.然后,提出了拉格朗日松弛法对难约束进行松弛处理,并将松弛模型分解成两个子问题.结合次梯度算法、标号修正算法和k-最短路径算法设计了一个算法框架,以最小化上下界的差距寻找近似最优解,用改进的算法框架进行求解.最后将该框架应用于龙岩市新罗区进行了计算试验.结果表明,该算法能够找到相对间隙较小的高质量解,验证了该方法的有效性.     

基于人工免疫的N最短路径检索算法

求解N最短路径检索问题的传统算法通常比较复杂,计算量较大,针对这个问题提出了一种基于人工免疫的求解算法。借鉴免疫系统的抗体多样性机制、克隆选择、高频变异、免疫记忆以及蚁群算法的信息反馈等原理,通过抗体种群的免疫进化实现对N最短路径检索问题的求解。在多个测试图上与传统Yen方法和基于Dijkstra的方法进行了对比实验,结果表明该算法能以较高的成功率正确地求得全局最优路径集,对图的尺寸和结构以及待求路径数量较不敏感,而且具有很好的时间性能。     

基于双向搜索的公交路径选择算法及优化模型

为了解决人们出行公交路径选择问题,分析了公交网络的特点,对最短路径常用算法进行比较,提出一种基于双向搜索的公交网络路径选择算法。为了选择最优路径,综合考虑出行时间、出行费用和换乘次数等因素,给出一个综合评价指数模型,并用算例对算法和模型的可行性进行验证。基于数据库理论,算法用数据库表示公交网络,用数据库查询技术实现最优乘车路经选择,易于实现,执行效率较高。     

基于LBS的最优出行路径算法的研究与应用

文章是基于LBS移动二次定位位置服务平台进行最优出行路径的研究.研究的目的是在LBS移动定位平台上实现基于出行者决策的最优路径选取,对人们选择最佳出行路线进行导航;在最优出行路径方面将问题分为最短路径算法和路径的权值2个问题;在最短路径算法方面选取了Dijkstra算法,并采用分层搜索、动态限制搜索区域算法对Dijkstra进行辅助,提高算法响应速度;在路径权值的确定方面,采用基于出行者决策的理论模型,对该决策算法进行适当调整,对路径权值重新裁定.     

突发事件等复杂情形下的交通路径选择问题

交通网络的快速发展带来了复杂的路径选择问题,现实世界的多变性更增加了其复杂性,比如2003年4月北京突如其来的非典疫情就增加了出行者在路径选择方面的难度.现借助最短路和相异路算法,通过对道路网络基本信息的修正和对相异度计算的改进,使产生的最优路径和相异路径更符合出行者的参考要求,有较好的实用性.     

城市道路最短路径的Dijkstra算法优化

在研究城市道路网络特征基础上,建立城市道路网络模型及其数据库,应用一种改进的Dijkstra算法对城市道路进行最短路径查询,该算法是从起点和终点分别用二叉树按起点到终点和终点到起点的方向进行搜索.在计算某一段最短路径时,用Dijkstra算法时间为0.23 s,改进算法时间为0.20 s.仿真结果表明,该算法不仅在时间上有所改进,其时间复杂度由传统Dijkstra算法的O（n^2）减小为O（n）,而且其所选的最优路径更符合实际,是一种寻求最优路径的有效算法.     

基于k-臂分子求解最短路径的DNA计算模型

为有效求解最短路径问题, 避免传统算法计算量大、 求解时间长的问题, 充分发挥DNA(Deoxyribo Nuclec Acid)计算的并行性在求解复杂计算问题的优势, 提出一种基于k-臂分子和粘贴计算求解最短路径问题的DNA计算模型, 阐述了顶点、边及权值的编码方案, 描述了求解最短路径的DNA算法, 经验证, 该模型对求解最短路径问题是有效的。     

激励机制改进蚁群优化算法用于全局路径规划

为提高优化算法搜索能力,分析了基本蚁群优化算法和心理学家斯金纳的强化激励方法的基本原理,将正、负激励原理应用于改进基本蚁群优化算法,提出了基于激励机制的改进蚁群算法,并给出了其数学描述。将改进的算法应用于求解旅行商问题和避碰约束下的最短路径规划问题,并与基本算法进行比较。仿真试验显示,改进的蚁群算法有效搜索到最短路径,实现全局路径优化。由于采用了激励机制,使得种群中所有个体都能够积极向最优解移动,从而更快地找到最优解,其较之基本蚁群算法具有较快的收敛速度,整体性能优越,能够应用于求解路径规划等问题。     

基于Mapinfo的最短路径混合搜索算法

在迪杰斯特拉(Dijkstra)算法的基础上,针对有较多节点和道路的大网络在求解最短路径时计算时间慢、扩展节点多的缺点,采用基于局部最优方向和A*算法的混合算法,利用局部最优方向法的结果,对A*算法的启发函数加以改造,可以减少扩展的节点数量,快速的找到一条最短路径.通过实验仿真证实了该算法的快速有效性.     

公路总体设计的地质选线思路、原则与方法

兼具科学性和艺术性的公路选线设计对个人经验依赖较大,虽然随着工程实践和人们认识的不断深入和进步,设计理念也从选线地质逐步深化到地质选线,但仍未完全形成系统的方法论。本文通过对部分路线设计案例的成功经验和失败教训的归纳和总结,并结合多年路线设计的经验,提炼出"服务功能和承载能力相协调、自然生态可持续发展、控制因素的系统综合分析、最差的地质条件控制路线方案(‘木桶’原理)、重大工程地质问题否决路线方案、综合选线与整体最优"等公路工程地质选线基本原则,总结出按"以服务功能草定路线走向→宏观识别、碎部研判,优选路线走廊→走廊带工程地质条件综合评估→根据地形条件初拟路线方案→结合工程地质修订确定推荐线位→推荐线位的工程地质条件评价→推荐线位的比选和修订"程序进行地质选线工作的一般程序和定性研究基本方法。     

突发灾害下带软时间窗多车路径搜索建模

以带软时间窗的多救援车辆路径搜索问题为建模核心,首先利用近邻启发算法对混合遗传算法进行初始化,通过迭代交换产生新的子代染色体;其次由轮盘赌法选择健康的子代染色体,引入交叉算子、变异/突变算子对子代染色体进行改良,从而得到最小总成本消耗下的医疗救援车辆行驶路径,并有效缩短车辆行驶时间;最后以非常规突发灾害下的医疗救助为案例对该模型及算法的有效性和可行性进行了说明.     

改进动态蚁群算法在低压电力线载波通信动态路由中的应用研究

从提高通信可靠性的角度出发,探讨了低压电力线载波动态路由问题,采用一种新的改进动态路由算法。该方法从局部更新规则和全局更新规则两方面对基本蚁群算法进行改进,引入了局部最差路径和全局最差路径概念,提高了动态路由搜索的准确度和效率。仿真和实验结果表明该方法在节点个数较多时,随着迭代次数的增加寻找最佳路径时较稳定。     

基于蚂蚁算法的中国邮路问题

针对中国邮路问题中先寻找奇数度结点,再进行奇数度结点之间路线添加的问题,引入了蚂蚁算法,通过其随机概率选择和最短路线激励策略,有效地解决了结点之间的最短路线的问题,避免了常规方法中必须先进行奇数度结点匹配的问题.算法易于实现,实验仿真表明算法耗时短、效率高.     

基于三维工艺平台的发动机箱体工艺规划及应用

阐述了基于三维工艺平台的发动机箱体工艺路线的规划方法,实现了箱体工艺路线排序、工装设备选择、机床选择、工艺参数选择、工序尺寸计算、工序模型构建、工序路线优化等工作,大大地提高了工艺路线设计的效率和质量。     

计算机网络中路由选择的优化研究

为了改进计算机网络的性能 ,提出了一种改进的并行遗传算法 ,采用多群体并行进化与自适应地改变遗传参数 ,对计算机网络中路由选择问题进行了优化 ,比较了不同算法所得到的链路利用率及网络的平均时延 .计算机仿真实验结果表明 ,该算法能较迅速地求出全局近似最优解 ,并且与传统的方法相比较 ,解的质量能大幅度地提高 ,证明此改进的并行遗传算法是行之有效的     

移动自组网中基于区域的多路路由算法

提出了一种适用于移动自组网的基于区城的多路路由算法。该算法将路由发现控制在一个预定区城内，不仅大量减少路由控制开销，而且确保最优路由。分析和仿真表明，选用合适的多径选取策略，在高移动、高动态网络环境下，该算法在路由开销、TCP吞吐量以及时延方面都有一定的提高。     

鞍山体育中心劲-柔索张拉穹顶屋盖优化设计

采用北京交通大学研究开发的劲-柔索张拉穹顶结构应用于工程实践尚属世界首次.以鞍山体育中心训练馆的工程为例,论述了该结构系统工程设计中的结构选型、结构分析及优化设计.结果表明,采用新型结构优化后经济性能和受力性能均得到提高.所提出的适合于此种结构的优化设计方法为该结构的推广应用积累了宝贵的经验.     

基于模糊综合评价法的公路路线方案比选

为了综合比选公路路线设计方案,必须针对路线方案进行多目标多层次的决策分析。结合公路项目选线的特点与原则,利用改进的层次分析法和模糊综合评价法等系统分析方法,建立了完整可靠的公路路线综合评价指标体系,并利用建立的模糊综合评判模型对公路路线方案的优选进行了实证分析。结果表明,该模型具有较强的系统性、灵活性和实用性。     

基于乘客风险意识的公交均衡配流

不确定的公交出行时间可能致使乘客无法准时到达目的地,因此有必要将乘客的风险意识作为公交路径选择的标准之一. 将公交到达延误惩罚费用纳入乘客路径选择标准,描述公交出行时间不确定下乘客的路径选择心理,建立具有风险意识的乘客公交均衡配流模型,设计基于路径的求解算法并应用于小型公交网络. 结果证明惩罚权重大于1的条件下,随着可接受到达时间的增大,乘客的路径选择心理由风险规避逐渐转变为风险倾向. 因此,公交到达延误惩罚费用能够描述乘客公交路径选择的风险意识.