基于电梯交通实测数据的乘客O-D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足,提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法.该方法是将极大熵原理应用于电梯交通,建立极大熵模型,并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵,最后给出了计算实例.     

基于电梯交通实测数据的乘客O—D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足．提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法．该方法是将极大熵原理应用于电梯交通，建立极大熵模型．并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵，最后给出了计算实例．     

基于随机均衡配流的O-D量估计双层规划模型及算法

在传统随机均衡配流模型的基础上,提出了一种增广的随机用户均衡配流模型及其求解算法。在此基础上构造了一个双层规划模型,用以描述基于随机用户均衡原则的从路段观测流量估计O-D交通量的问题,并给出了相应的求解算法。该模型及其求解算法对于解决O-D估计问题是可行有效的。     

珠海市公交线网优化研究

依据珠海市公交线网的拓扑特点及公交乘客O-D量(起点、终点的客流量),提出了以直达乘客运输量最大为目标函数的公交线网优化模型。运用数学规划中求解指派问题和最短路问题的算法,对公交线网优化模型进行求解,得到最优公交线网规划方案。此外,还运用了线路客流分布均匀性检验方法验证了优化方案的正确性。     

矩阵编码的遗传算法

针对遗传算法在求解矩阵运算的优化问题时,会出现编码过长或编码、解码复杂的现象。提出一种新的矩阵编码方式,同时也详细给出在矩阵编码下的交叉算子、变异算子和解码公式,可有效地解决编码过长和编码、解码复杂的问题。矩阵编码的遗传算法既可以保持二进制编码的交叉和变异的灵活性,又能适合于矩阵优化计算。     

遗传算法在食谱问题中的应用研究

食谱问题是一种多重约束目标的问题,文章利用已有的遗传算法,提出了一种独立编码和针对该编码的组内交叉算子、组内变异算子,降低了多重约束目标问题的复杂性和难度,为此类问题提供了一种有效的求解方式.     

最大熵模型在公共交通分布预测中的应用

探讨了在无现状起讫点矩阵(O-D矩阵)的情况下如何应用最大熵模型较好地描述公交出行分布。利用公交定位技术和收费系统的有效信息,以乘客公交出行距离分布为约束条件,将对应状态数最多的出行分布视为预测的出行分布,以乘客的微观行为来反映公交分布的宏观状态。提出改进后熵模型的参数标定方法;并通过实例分析与佐佐木模型的预测结果进行比较,结果表明改进后的最大熵模型适用性较强,在公共交通分布预测中有很好的应用前景。     

全路网改进动态O-D反推模型

针对动态O-D矩阵在全路网中难以直接获得的问题,提出了一种改进的反推模型。首先提出了以最小化观测值与反推值偏差的绝对值之和作为目标函数的路口参数优化模型,并采用遗传算法求解,设计了编解码方案。将反推得到的路口转向流量和流量检测系统中得到的路段流量共同作为已知量,建立了其与全路网动态O-D矩阵的动态关系,增强了系统的静定性。以反推值与最优历史值的偏差作为状态变量,建立了基于Kalman滤波的状态空间模型,并采用扩展Kalman滤波求解。仿真结果表明,模型和算法具有较好的精度、效率和鲁棒性。     

小波算子矩阵法求分数阶积分与微分近似值

计算一类函数分数阶积分及其Caputo分数阶微分的问题.采用Haar小波和算子矩阵相结合的方法,得到一种Haar小波分数阶积分算子矩阵,利用该算子矩阵,对给定函数做了有效的离散,充分结合Haar小波矩阵的正交性、稀疏性,将求分数阶微积分问题转化为算子矩阵的乘积,从而便于计算机求解.平稳信号和非平稳信号的数值算例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的多目标优化方法

本文通过建立多目标问题模型,提出了运用改进的遗传算法求解多目标物流网络问题.该算法借鉴AHP方法的思想,采用将其与遗传算法混合的求解策略,并采用分阶段化的实数编码思想以及相应的遗传算子设计,对遗传算法进行适应性改进.     

基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

基于人工免疫算法的电梯交通动态分区的优化

提出了一种利用新兴的人工免疫算法优化电梯高峰客流动态分区的新方法,实现了非连续楼层的优化计算．剖析了电梯交通的动态分区模型,设计了动态分区模型的人工免疫算法,并对之做了比较仿真研究．仿真结果表明,基于该算法的动态分区在处理客流分布不均匀的电梯交通时,表现出良好的性能．该算法能快速地找到电梯交通的最优分区或者次最优分区,具有一定的应用价值．     

基于成批服务模式的电梯交通配置方法

高品质的电梯交通系统既要保证系统的服务数量,又要保证系统的服务质量.针对传统电梯交通配置忽视仿真验证的情况,提出一种基于成批服务的电梯交通配置方法.该方法采用面向对象的离散事件驱动技术,描述乘客和电梯的动态行为,实现了对电梯交通配置服务质量的仿真评价,依据评价的结果对交通配置进行调整,使交通配置既考虑乘客处理能力,又兼顾服务质量.该方法完善了电梯交通配置理论.仿真试验表明该方法的有效性.     

基于动态流量矩阵的网络链路权值调整方法

对基于动态流量矩阵的流量均衡问题进行建模,以最小化最大链路利用率为目标分别建立了期望值模型和机会约束模型,并且采用基于流分析的方法计算链路的权值增量,使部分流不再经过利用率最大的链路.仿真实验结果表明:无论是针对期望值模型还是机会约束模型,在已知动态流量矩阵统计特性的情况下,基于流分析的链路权值调整方法都能在只改变利用率最大的链路的权值时,依然保证网络失效后流量基本均衡.     

基于季节自回归单整移动平均模型的电梯交通流递归预测方法

针对电梯交通流预测提出了一种基于季节自回归单整移动平均（SARIMA）模型的递归预测方法．通过离线分析,对电梯交通流利用时间序列分析得到初始的SARIMA模型,引入异常值检测对训练数据中的异常值进行修正,利用修正的序列得到电梯交通流SARIMA模型;在线预测时,将离线得到修正的SARIMA模型转化为状态空间形式．通过Kalman滤波实时调整状态向量,实现电梯交通流的实时在线预测仿真表明该方法具有很好的预测性能,且运行时间短,满足实时性的要求．     

基于遗传算法的卫星广播调度

卫星通信系统通常需要将多种业务通过若干频道广播给用户,合理的业务调度方案对于系统效率具有重要意义。为了求得较优的调度方案,文中建立了一个基于微观经济学效用函数概念的卫星广播调度模型,并提出了一种特定的遗传算法进行目标函数的极值求解。该算法使用了有效的交叉操作,并设计了将线性定标与基于排序的非线性定标相结合的混合适应值定标方法。仿真分析表明,该算法是一种全局寻优性能好、收敛速度快的高效卫星广播调度算法。     

车辆路径问题的改进遗传算法研究

在现有的物流管理系统中,车辆路径问题(vehi-cle routing problem,VRP)研究在物流配送过程中的作用显得尤为重要.VRD最早是在1959年由Dan-ting和Ramser[1]提出,其研究的问题可以描述为:有n个商品需求点(可以称之为顾客),各个顾客之间的距离以及商品需求量事先已知,要求从中心仓     

含装配约束的作业调度问题及遗传解码算法

传统上加工与装配是分开研究的,而且很少涉及作业装配问题.为此,描述了一种包含加工与装配的作业调度问题.利用FT10基准调度问题的工序数据构造了调度问题及其产品结构.初步进行了以经典作业调度问题(JSSP)为对照的研究.采用基于字符串直接解码的遗传算法,解决了染色体对应不可行调度解的问题.仿真实验验证了遗传解码算法的可行性和有效性,而且进一步表明装配约束改变了JSSP;近优值2 046也优于关键路径规则算法的结果.     

基于数值仿真的复杂建筑环境下的电梯交通配置新方法

针对现代高层建筑的复杂建筑环境，提出一种基于数值仿真的电梯交通配置方法。该方法考虑乘客到达的随机性和不确定性，应用数值技术，模拟在电梯到达时间间隔内乘客到达的O-D分布，对难以用解析方法表达的复杂建筑环境下的交通流随机性特征进行了描述，结合电梯运行机理，构建了电梯交通配置的核心参数-电梯运行周期的随机模型。所提出的方法克服了传统电梯交通配置解析方法的局限性，改进了同类方法的不足，更接近电梯交通运行的实际状况。该方法与类似的方法以及传统的解析方法进行了比较，结果表明该方法有效。