基于改进蜂群算法的城市公交网络设计

针对公交网络设计问题,基于OD矩阵提出了一种贪婪算法生成初始公交线路集,利用改进蜂群算法通过循环迭代对初始解集进行改进,从而生成最优公交线路集.模型以乘客总乘车时间与加权换乘次数之和为优化目标,以乘客平均乘车时间、乘客换乘次数占比为评价指标.最后,利用瑞士Mandl网络对算法进行验证,结果表明:与既有研究相比,利用改进蜂群算法所得的线路集合乘客平均乘车时间更少,直达乘客比例更高.与遗传算法、爬山算法和禁忌算法比较,改进蜂群算法耗时更少,能够有效的应用于大规模的公交网络设计.     

基于单纯形梯度的多起点全局优化算法

用已知样本点信息构造单纯形梯度及插值函数, 提出一种基于单纯形梯度的局部搜索算法. 该算法结合有效样本点集Ω的混合选取策略, 改进了多起点聚类全局优化算法. 结果表明, 新算法在效率和稳定性方面均有较大改进, 并可有效处理原算法针对“窄谷”类函数估值次数过高的问题.     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集，再根据有效路径的广义费用，由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率，进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型。其中，任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则，通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取。该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理，又反映了出行线路多样性的实际情况，而且算法简单、有效。初步实践证明，具有较强的实用性。     

基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法

针对网格自适应直接搜索算法寻优效率低和收敛速度慢的问题,提出了一种基于近似Hessian矩阵的修正网格自适应直接搜索算法。基于正交三角分解,提出一种产生探测方向集的算法,用于构建搜索步目标函数的二次模型函数和约束函数的线性模型函数。运用泰勒展开式、秩一校正及线性回归的思想,并改变部分参数解决子问题,得到局部最优解。在探测步中,以试验点为中心按照新的探测方向集进行局部搜索,在理论上证明了新算法的收敛性。通过对不同维数的测试函数分析可知,与原始的网格自适应直接搜索算法相比,该算法的迭代次数明显减少。     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率.为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法.以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明:两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人/(km/h).     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法在移动机器人最短路径规划方面存在的不足，如算法前期盲目性搜索、收敛速度慢、消耗时间长及转弯次数多，提出了一种改进的蚁群算法。该算法根据正态分布模型，将栅格环境划分不同区域，进行信息素差异化处理，减少蚂蚁初期搜索时间；同时基于A^*搜索算法的估价函数思想改进启发函数，引入自适应启发信息因子，增强其目标导向性，提高算法收敛速度，平衡算法全局搜索能力。仿真结果表明，改进的蚁群算法能够规划出收敛速度较快、转弯次数较少以及平滑度更高的路径。     

实时信息下共线公交线路发车时刻表的协同优化

为改善实时信息下共线公交线路的运营服务水平,提出了一种实时信息下的共线公交线路发车时刻表优化模型。首先,基于时变的客流需求和路况信息,考虑实时信息下乘客出行行为动态变化导致的共线线路客流分布变化,以乘客出行成本、公交企业运营成本为优化目标建立共线公交线路发车时刻表协同优化模型。然后,选择基于动态拓扑结构的改进粒子群优化算法(PSO-DT)对模型进行求解。最后,以大连市两条共线线路为例进行分析,给出了优化后的发车时刻表、车辆运行轨迹图,分析了有无实时信息下客流分布的差异。结果表明：与现有方案相比,文中方案可使乘客出行成本降低12.6%,公交公司运营成本降低8.3%,总成本降低12.3%,发车次数整体上减少3次,乘客平均承载量增加3人,瞬时最高承载量减少4人,各车次承载量标准差降低2.192人,优化后线路服务水平有所提升,各车次的载客量分布更加均衡,说明文中模型是有效的。     

基于A~*的快速三维航迹规划算法

针对标准启发式A*搜索算法所存在的规划速度慢以及受限于二维空间问题,提出了一种基于A*的快速三维航迹规划算法.该方法以基本A*算法为理论基础,并将约束条件结合在搜索算法中,在三维规划空间中将地形高度信息通过所确立的高度代价转换函数简化计算并达到快速规划要求.算法分析和实验表明,该方法能在三维环境空间中快速规划出所需航迹以满足任务需求.     

基于最短路搜索的多路径公交客流分配模型研究靠

提出了一种首先采用最短路算法搜索有效路径集,再根据有效路径的广义费用,由改进的Logit模型确定每条有效路径的选择概率,进而计算每条线路客流量的公交客流分配模型.其中,任意两交通区之间的有效路径集是以换乘次数最少为准则,通过对不同选择情况下公交路网进行最短路搜索而获取.该模型既体现了乘客的费用最小的选择心理,又反映了出行线路多样性的实际情况,而且算法简单、有效.初步实践证明,具有较强的实用性.     

射频识别技术中广度优先动态二进制搜索算法研究

射频识别技术中防碰撞算法方法有多种,在超高频段的射频识别系统中主要采用基于深度优先的二进制搜索算法,而基于广度优先的动态二进制搜索算法在实践中还较少应用,但相对于前种算法其信息吞吐量更大、搜索次数更少、系统性能更高,是一种更先进的防碰撞算法。本文介绍了该算法的原理、特点,并通过举例对该算法的优越性进行论证。     

公交网络最优路径选择算法研究

公交乘客出行路径的选择是公共交通信息查询的重要内容.依据公交线路网络的特点以及公交路径选择的需要构造了公交线路网络的数学模型,在Dijkstra算法的基础上综合考虑乘客出行的乘车习惯、线路距离、换乘次数和乘车费用等因素,并考虑了多种不同的换乘方式和不同的线路类型对选路的影响,设计并验证了能够满足多种出行特点的路径选择算法.     

基于矩阵的公交查询高效算法

引入最小乘车次数矩阵Q,直达信息矩阵,直达信息转置矩阵,充分利用矩阵Q进行宏观的判断,用后两个矩阵进行精细的查找,并设计寻找和组装最优方案的算法,进而在最小换乘算法的基础上设计了高效公交查询算法。该算法不仅缩短了查询时间,且使查询结果更加人性化,可给出最少换乘次数为3的出行线路查询结果。     

城市轨道交通网络的优化模型

本文以城市轨道交通网络建设问题为研究对象,将交通线路合理性和可达性作为限制条件,建立交通网络的多目标优化模型。此模型以总出行时间最少、线路总长度最小以及总换乘次数最少为目标建立多目标函数,并对模型进行求解。该模型可对可能的轨道交通线路进行筛选,得到最优的线路网络布局。     

基于人群搜索算法和增广乘子法的混合可靠性分析

针对传统优化算法在处理具有一定非线性功能函数的结构可靠性分析问题时出现迭代次数较多或精确度不够的问题,提出了一种基于人群搜索算法和增广乘子法的混合可靠性分析方法.该算法以可靠指标最小为目标函数,以影响结构可靠指标的随机变量构成的极限状态方程为约束条件建立结构可靠性优化数学模型,并使用增广乘子法将有约束优化问题转换为无约...     

公交查询系统的开发与设计

分析了公交网络的特点及乘客出行心理特征,利用数据库技术设计了公交网络数据结构,建立了以换乘次数最少为第一目标、出行距离最短为第二目标的公交网络查询算法,最后给出了长春市公交线路查询系统的框架结构。     

云计算环境下网络多属性数据传输的可靠性分析算法

为了提高多属性数据传输的可靠性,解决传统分析方法由于在多属性数据传输时存在速度较慢、模糊信息处理能力低的问题,提出基于改进杜鹃鸟搜索算法的多属性数据传输可靠性分析算法模型.通过构建多属性数据传输的可靠度质量评价体系和数据传输可靠性分析的数学模型,将多属性数据传输的可靠性问题转化为一个多属性决策的多目标组合优化问题,并在此基础之上,采用改进杜鹃鸟搜索算法进行多属性决策目标函数的最优解集计算,得到局部和全局优化策略,实现对网络多属性数据传输的可靠性分析.实验结果表明,该算在在分析网络多属性数据传输可靠性问题时,具有响应时间短、迭代次数和差错性较低的优点,能较快地从候选数据中得到一组最优的数据传输解集.     

公交网络最优路径的一种改进求解算法

通过对多种公交网络中求解最优路径算法的分析,提出了一种考虑公交线路票价变化,并以总行程时间最短与换乘次数最少相结合为原则的公交路径寻优新算法.同时对公交换乘中换乘点的选择、步行时间及等车时间作了较详细的分析.以一个算例对新算法的有效性进行了验证.     

基于GIS的公交线路自动绘制算法的实现及应用

基于道路一路段关系的拓扑模型,建立了道路一路段索引数据库,设计了公交线路矢量对象的自动绘制算法,并采用VB与Supermap控件进行了公交地理信息系统（GIS）开发,以苏州公交数据为样本,对该算法进行了实例研究。实践证明,该算法可以提高公交系统中线路、站点等公交数据的编辑与更新效率,方便公交信息空间数据库的建立与维护,具有一定的实用性。     

并行蚁群算法在公交线网优化中应用

针对实用有效的公交线网优化模型很少的现状,提出了一个以直达客流密度最大为目标的公交线网优化模型.该模型以换乘次数最少、单位长度运送客流量最大为优化目标,线路长度、非直线系数等作为约束条件.为求解该模型,并综合考虑优化质量和通信开销,采用了基于粗粒度模型的并行蚁群算法.数值实验验证了模型及算法的合理有效.