黑龙江省交通运输投资优化模型的研究

交通运输是国民经济的基础设施,是联系生产、分配、交换和消费的纽带和沟通各地区之间联系的重要环节。现代交通运输业包括铁路、水运、公路、管道、航空等多种运输方式。自50年代以来,世界各国为了发展本国经济,都致力于建立适合本国国情的综合运输体系。交通运输先行这个客观规律已在世界各国的经济发展中,从正反两个方面得到了证明。     

基于系统动力学模型的公路甩挂运输碳减排效果分析

采用系统动力学模型对由卡车运输和甩挂运输构成的公路货运行业运行过程进行模拟,分析甩挂运输对于公路货运业实现节能减排的意义,比较有关政策对公路货运行业开展甩挂运输的影响效果。借助理论分析,构建能够为公路货运业的甩挂运输政策选择提供决策参考的SD模型;借助实例运算,论证现阶段甩挂运输对公路货运业实现节能减排的重要作用;依托SD模型的政策模拟优势,提供针对公路货运业发展甩挂运输的组合式的政策措施。     

基于归纳法的同构资源目标分配算法

针对传统目标分配算法不能求解大规模资源目标分配的组合规划难题,提出了一种基于数学归纳法的资源目标分配算法。建立了资源相同条件下的目标分配数学模型。通过逐步增加资源和资源预分配的方法,不断从每次迭代的预分配方案中选择最优的分配方案,极大地降低了分配问题的搜索解空间和计算复杂度。以无人机协同区域搜索为典型应用案例,分别设计了对比实验和性能实验。仿真实验结果表明,该算法可以保证得到目标分配问题的全局最优解,并且在大规模资源分配中具有很好的实时性。     

考虑单元互测的测试性指标分配方法

测试性分配是将系统级测试性指标按照一定规则分配给各组成单元的过程。针对现有主流测试性分配方法未考虑单元之间的互测情形,导致分配结果不合理,尤其是部分单元分配指标虚高,难以实现或代价过高等问题,提出了在综合考虑单元故障率、故障危害度等多重影响因素基础上,进一步考虑单元互测因素的测试性指标分配方法。首先实施考虑多重影响因素的指标初次分配;然后基于单元测试性初步设计结果,实施测试性建模与分析,得到单元自检故障率与他检故障率;再利用这两个数据以及初次分配结果构造分配函数实施再次分配,进而得到最终的分配结果;最后应用该方法进行仿真和实例运算,证明了该方法的有效性和先进性。     

山东省公路货物运输系统管理研究

从山东省公路货运状况实测与分析入手,剖析了公路货运空驶原因;提出公路货运系统管理,建立货运中心、网络,实行优化运输的建议．     

交易成本条件下初始排污权免费分配的决策机制

初始排污权的分配问题不但是组建排污权交易市场的起点和基础,而且是排污权交易中争议最大和最困难的问题。目前,初始排污权的分配方式主要有免费分配和有偿分配两类。根据机制设计原理,建立了交易成本条件下使期望社会福利最大化的初始排污权免费分配模型,并分析了免费分配的决策机制问题。     

碟式飞行器复合控制中的控制分配策略

针对碟式飞行器复合控制中的控制分配问题,提出了两种控制分配策略:基于误差的非线性分配策略和基于能量的最优分配策略。这两种分配策略的设计和控制律设计相分离,控制律确定总的控制量,分配由单独的环节实现。仿真表明,不考虑控制量受限时,这两种设计实现了变质量矩控制和推力矢量控制的优势互补,达到了良好的控制性能;考虑控制量受限时,相对于非线性分配策略,最优分配策略避免了控制量受限的影响。     

基于可调负载重分配的复杂网络级联失效模型

针对现实网络上的负载重分配规则常常是介于全局分配与最近邻分配、均匀分配与极端非均匀分配的特点, 提出了一种可调负载重分配范围与负载重分配异质性的复杂网络级联失效模型, 并分析了该模型在无标度网络上的级联失效条件. 解析与仿真结果表明, 合理调节负载重分配的范围、负载重分配的异质性可以显著提高复杂网络抵御级联失效的抗毁性.     

基于合同网的无人机协同目标分配方法

多无人机（UAV）协同目标分配是多无人机协同控制的重要内容之一。针对多无人机协同侦察问题,以提高作战效能,减少侦察代价和任务完成时间为目的进行目标分配,首先建立了目标分配问题的数学模型,在初始分配的基础上,使用基于合同网的目标分配方法,引入负载系数参数,最后通过迭代执行买卖合同与交换合同实现了任务的合理分配。由仿真结果可知,算法能够给出很好的优化效果的分配方案,并有很好的可扩展性。     

基于合同机制的协同作战分布式目标分配研究

为了解决多平台协同作战中的目标分配问题,提出了一种基于合同机制的分布式分配算法.首先建立了基于Agent的分布式分配的描述模型,然后引入了拍卖合同的初始分配和交换合同的协作分配对目标进行分配,最后给出了系统分配的工作流程.仿真结果表明,无论在正常情况下,还是出现新目标或平台损失的情况下,算法都可以对多平台上的武器系统高效地进行分布式分配.     

基于优先与公平的城市群一体化混合公路交通网络设计模型

针对连续交通网络设计模型在实际应用中的不足，根据公路改扩建的实际做法，将连续交通网络设计转化为离散交通网络设计，给出混合公路网络设计方法。考虑城市群发展过程中的优先与公平问题，设置不同OD对的优先级，并给出纵向与横向公平性的计算方法．在此基础上构建一体化混合公路网络设计模型，并给出基于遗传算法的求解方法。     

基于遗传算法的城市交通运输网优化问题研究

香港是一个市区人口相对集中的城市 ,公路和公共交通运输网的优化非常重要 ,随着经济的发展 ,人口的增加 ,对公共交通设施的需求越来越大 ,每年香港政府都要投资三亿港币建设新的公共交通设施 ,满足日益增长的需求 .这些新的交通设施要从许多公路和公共交通的规划项目中选择 ,这个问题数学上归结为一个 0 -1规划问题 .本文用遗传算法对这一 0 -1规划问题进行了求解 ,这是第一次将遗传算法应用于实际的网络设计问题 ,这一模型将有助于香港政府进行交通规划 ,香港 2 0 0 6年规划数据被用于进行实例研究.     

基于NS2的无线传感器交通监控网络仿真

随着无线传感器网络技术不断发展,其应用日益广泛,智能交通便是其重要应用领域之一。针对高速公路交通监控的迫切需求,构建了基于无线传感器网络的高速公路智能交通监控系统。但该系统中一些重要参数及其性能在物理环境下往往难于测量和评估,为解决这一难题,建立了无线传感器交通监控网络仿真模型。此外,扩展了NS2功能,使其支持无线传感器网络仿真。并在该环境下对所建模型进行了验证,对其重要参数如网络节点能量消耗、网络密度、数据率等进行了仿真分析。从而实现了系统模型和参数的调整和优化,进一步验证了系统的可行性。     

Bilevel programming model and solution method for mixed transportation network design problem

By handling the travel cost function artfully, the authors formulate the transportation mixed network design problem (MNDP) as a mixed-integer, nonlinear bilevel programming problem, in which the lower-level problem, comparing with that of conventional bilevel DNDP models, is not a side constrained user equilibrium assignment problem, but a standard user equilibrium assignment problem. Then, the bilevel programming model for MNDP is reformulated as a continuous version of bilevel programming problem by the continuation method. By virtue of the optimal-value function, the lower-level assignment problem can be expressed as a nonlinear equality constraint. Therefore, the bilevel programming model for MNDP can be transformed into an equivalent single-level optimization problem. By exploring the inherent nature of the MNDP, the optimal-value function for the lower-level equilibrium assignment problem is proved to be continuously differentiable and its functional value and gradient can be obtained efficiently. Thus, a continuously differentiable but still nonconvex optimization formulation of the MNDP is created, and then a locally convergent algorithm is proposed by applying penalty function method. The inner loop of solving the subproblem is mainly to implement an all-or-nothing assignment. Finally, a small-scale transportation network and a large-scale network are presented to verify the proposed model and algorithm. This research is supported by the National Basic Research Program of China under Grant No. 2006CB705500, the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 0631001, the Program for Changjiang Scholars and Innovative Research Team in University, and Volvo Research and Educational Foundations.     

基于神经网络的交通平衡求解算法

研究目标在于采用神经网络方法替代传统的交通分配方法。回顾了交通网络平衡条件下实现交通网络配流的解析方法，然后提出了采用人工神经网络模拟处于交通平衡状态的运输网络，进而替代传统的配流方法的思想。定义了交通流的平衡函数和交通流平衡态的概念，证明了用神经网络来识别交通流的平衡状态的可行性。提出采用反向传播神经网络来模拟交通平衡状态的原则和方法，并建立了训练神经网络的判据，提出了判断神经网络模型效果的评价方法。最后，通过实例证明了良好训练的神经网络可以替代传统的交通分配，而且，容易把交通管理策略考虑到分配的过程中．并且能够政善配流速度。     

基于加权长度的交通网络分形维数

刻画交通网络的分形特性需要适合的指标,半径维数便是其中一种重要的测度.可以类比于分形体的容量维数.由于组成交通网络的公路具有多种类型和等级,仅用半径维数不足以反映公路交通网络的结构特性.论文提出了一种基于加权长度的交通网络分形维数,即在模拟各等级公路比重变化的情况下,给不同等级公路加以适当权重,这样得到的分形维数,即为加权半径维数.结果表明,加权半径维数是刻画交通网络分形结构比较适合的指标.     

城市公交平衡配流研究的几个关键问题综述

随着城市人口和机动车的增加，城市面临着越来越严重的道路拥挤问题，因此公共交通变得尤为重要，为了有效地规划和发展城市公交，需要解决公交线网上的乘客分配问题，文章通过对城市公交平衡配流问题的研究回顾，介绍共线、策略、超级路径等概念，着重谈了研究中值得注意的几个问题，特别是对乘客出行行为和拥挤的模拟，并对今后的研究进行了展望。     

OD分布与随机均衡分配的组合模型及算法

目前交通规则实践缺乏考虑交通信息的随机性,从而降低了它所得结果的准确性,为此,通过分析出行路选择和目标选择的随机性,建立了交通网络OD分布与随机平衡（或均衡）分配的组合模型,通过引入拉格朗日函数,证明了模型最优解满足随机用户平衡条件和OD分布的要求且最优解是唯一的;最后给出了模型的方向搜索算法。     

Control of vehicle platoons for highway safety and efficient utility: Consensus with communications and vehicle dynamics

Platoon formation of highway vehicles is a critical foundation for autonomous or semiautonomous vehicle control for enhanced safety,improved highway utility,increased fuel economy,and reduced emission toward intelligent transportation systems.Platoon control encounters great challenges from vehicle control,communications,team coordination,and uncertainties.This paper introduces a new method for coordinated control of platoons by using integrated network consensus decisions and vehicle control.To achieve suitable coordination of the team vehicles based on terrain and environmental conditions,the emerging technology of network consensus control is modified to a weighted and constrained consensus-seeking framework.Algorithms are introduced and their convergence properties are established.The methodology employs neighborhood information through on-board sensors and V2 V or V2 I communications,but achieves global coordination of the entire platoon.The ability of the methods in terms of robustness,disturbance rejection,noise attenuation,and cyber-physical interaction is analyzed and demonstrated with simulated case studies.