控制理论在拥塞控制中的应用及若干新思路

介绍在TCP／IP和ATM网络中应用的一些拥塞控制技术，重点分析控制理论的一些成果在拥塞控制中的应用，指出目前的拥塞控制技术中的不足，并提出了一些利用控制理论解决拥塞问题的新思路。     

优化理论在TCP拥塞控制中的应用

在互联网中，一个好的速率分配算法必须公平的反映用户的效用．基于TCPvegas版本，使用优化理论解决网络中的一组对偶问题——用户效用值最大和链路拥塞值最小，实现网络带宽的合理分配，避免网络拥塞的出现．仿真实验证实了新算法使得平均队列长度、瓶颈链路吞吐量两个指标优于TCPvegas．     

TCP拥塞控制在网格计算中的应用

目前IP网络所应用的TCP拥塞控制机制是基于1988年Jacobson所设计的算法(慢启动和拥塞避免),虽然TCP在许多不同类型的网络中应用得很好,但在网格计算中,现有的TCP拥塞控制算法已不能有效工作.文章分析了TCP传统算法在网格计算中的缺陷,并提出在网格计算中使用新的TCP拥塞控制算法--一个新的带宽增减算法.     

模糊逻辑控制方法在ATM网络拥塞控制中的应用

将普通漏桶技术和移动窗口机制相结合，提出一种基于模糊规则的ＡＴＭ网络拥塞控制方法，并研究了它作为监管机制的一些特性，对它的性能进行了计算机仿真。仿真结果表明，该机制对履行连接接纳控制协议的信元流能提供透明传输，对过份违约的信元能快速阻止其进入网络。与普通漏桶技术相比，本文方法具有同时监管信元流峰值速率和平均速率的优点。     

城市交通控制中基于智能计算的模糊控制技术

城市交通信号控制是城市交通管理中的一个极为重要的环节,采用智能计算机技术是现代城市交通信号控制的重要手段。基于智能计算技术的城市交通控制中的模糊控制技术,是常采用的一项技术。模糊逻辑的城市交通控制最初的研究对象是单交叉口或简单的交叉口组,然而真实的城市交通控制的对象和内容将会更为复杂,不确定因素和子系统间的相互耦合作用会越来越多,如何解决不足,产生了一些模糊控制的改进方法。     

关于ERPISCN网络拥塞控制的研究

有关网络的拥塞控制是网络设计和管理中一个重要问题。论述基于帧中继网络开发的专用综合服务通信网络（ERPISCN）的拥塞控制的特点和实际拥塞控制的方法。     

浅谈TCP拥塞控制机制

网络上各种信息,资源的传输超过网络系统所能承受的能力时,会带来拥塞。本文探讨了网络拥塞的原因以及应对这种情况的TCP拥塞控制机制。     

多目视频发布中的拥塞控制研究

研究实时多目视频发布中的拥塞控制问题,在讨论了目的集分组（简称DSG）协议存在的拥塞问题基础上,提出一种分层拥塞控制算法来解决DSG协议中因传输重复信息流而产生的网络拥塞问题。     

早期检测拥塞控制与显示拥塞控制

对无线网络中早期检测的拥塞控制与显示拥塞控制机制进行综述。     

数据中心拥塞控制研究综述

随着网络服务的逐渐普及,数据中心大量涌现,而现有的TCP拥塞控制机制并不适合于数据中心,研究人员提出了一系列面向数据中心的拥塞控制机制.介绍了数据中心的基本特征,深入分析了一些典型的算法,提出了今后的研究方向.     

城市道路交通平面交叉路口拥堵预测

针对交叉口路段拥堵特性,基于定性推理的相关方法,从时间的角度,提出了描述城市交叉口进口路段运行状况的评价指标——稳态评判指数。仿真实验表明,当交叉口交通拥堵与消散的过程被触发时,稳态评判指数会发生定性跃迁,并且每个高峰期的到来都会经历一个“稳态——非稳态——稳态”的过程;并且由该指数确定的拥堵临界点时刻与由交叉口总排队长度所反映的交叉口拥堵形成与消散时刻基本吻合,为交叉口的运行状况评价及拥堵预警提供一个指标。     

基于MTS的混合动力汽车数据通信研究

通过分析固定优先级和动态优先级的优缺点,文章介绍了混合调度算法的原理,提出了控制器局域网络报文的一种新的截止期分区策略,并将该策略应用在MTS算法中,进行优先级分配,同时还利用TrueTime仿真和硬件在环仿真的方法来测试基于MTS的混合动力汽车CAN总线数据通信的可行性。     

基于数据仓库的城市交通拥堵疏导数据管理

从分析城市交通拥堵疏导管理决策中数据来源的多样性及异构性出发，为实现对各种数据和信息的汇总和综合，提出了城市交通拥堵疏导管理数据仓库的体系结构，探讨了该体系结构建立中的数据抽取与转换，元数据、中央数据库与数据集市，数据访问与分析等重要组成部分，并且，通过主题，维度，粒度及分割等概念的引入，着重研究了该数据仓库中的数据组织与数据模型的建立，从而为城市交通拥堵疏导管理决策提供一个统一、综合的数据环境。     

基于微观交通仿真的城市路网交通排放评估

为了给中小城市建立低碳交通体系提供理论依据,利用美国联邦公路局(FHWA)微观仿真软件TSIS/CORSIM,并结合广东省清远市中心城区的交通调查,建立了清远中心城区路网交通仿真模型,对以现状交通流量为基础设定的5个情景方案进行了仿真研究.结果表明:随交通流量的增大,路网的交通排放增加,当增大到1.5倍时,车辆每公里的HC,CO,NOx和CO2排放分别上升8%,12%,12%和29%,当交通流量增加(1.5倍)导致交通拥挤时,额外燃油消耗为225 L,额外CO2排放为518 kg,占总排放的16.3%.     

昆明市区交通拥堵状况及解堵策略的评估模型

分析评估昆明市区交通拥堵的原因及现有的解堵策略。根据社会调查评价，利用层次分析法得出：在对交通拥堵的影响因素中。“行人和司机的行为”影响最大，“城市建设”次之，“公交事业”最小。而在解堵的策略中，“加强交通管理”最为重要，“加快城市建设”步伐次之，而“发展分交事业”较重要。     

城市交通拥堵传播规律与消散控制策略研究

解决城市交通拥堵的关键是深入理解城市交通拥堵的形成机理与演变规律,从而制定科学的管理控制策略.本文首先介绍了城市交通拥堵基本概念,以及城市交通拥堵传播规律与消散策略的最新研究进展,在此基础上重点介绍了本课题组在城市交通拥堵传播规律与消散控制策略方面的研究成果.包括采用微观与宏观相结合的方法建立拥堵传播模型,分析突发事件所导致交通拥堵传播规律,交通需求增长所导致拥堵瓶颈识别,提出动态拥堵消散控制策略.     

基于模糊理论的交通控制系统研究

目的提出以车辆在交叉口延误作为模糊输入的交通信号模糊控制策略。方法通过对车辆在交叉口延误时间的估算,制订模糊控制规则来控制交叉口的信号灯,能有效地减少车辆在交叉口的延误时间。结果给出了车辆在交叉口延误时间的计算方法、模糊控制规则的定义和解模糊的方法,并以实例验证了这种方法的可靠性。结论提供了一种解决城市交通堵塞问题的途径,验证结果证明是可靠的。     

基于GA-tBP模型的城市道路交通量预测

针对城市道路交通量时间差异性强的问题,提出了一种使用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP(back propagation)神经网络并考虑时间特性的模型(GA-tBP)预测道路交通量。从月、周、日3个维度统计分析了历史交通量数据存在的差异,得出影响城市道路交通量的时间因素。以江西省南昌市赣江中大道交通量为例,对未来24 h内每5 min交通量进行预测,对比分析了不同模型在预测精度和学习能力等方面的表现。研究结果表明,同不考虑时间特性的模型及其他传统预测模型相比较,GA-tBP模型的预测效果最好,其均方误差(mean squared error, MSE)及平均绝对误差(mean absolute error, MAE)分别为14.87 veh/5 min和2.44 veh/5 min,故该模型具有可行性和有效性。     

城市消防交通抗震可靠度评估

分析了影响震后道路通行能力的因素 ,给出了道路单元抗震可靠度的评估方法 ,通过有效消防交通路集的建立 ,对消防力量能够在有效消防时间内及时赶到各小区的可靠概率进行了评估。     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。