混合交通运量分布与均衡配流组合模型研究

运量分布与交通分配是交通规划中的两个关键问题 ,但现有模型在我国城市交通规划的实际应用中存在不少问题。本文基于我国城市混合交通的特点 ,借助于 share需求模型 ,建立了混合交通运量分布与平衡分配的极值模型 ,并利用最优化原理证明了模型的最优解等价于 Wardrop的用户平衡原则且最优解是唯一的。最后利用方向搜索法得到该模型的算法     

基于协作式深度强化学习的火灾应急疏散仿真研究

火灾是威胁公共安全的主要灾害之一,火灾产生的高温和有毒有害烟气严重影响了疏散路径的选择。将深度强化学习引入到应急疏散仿真研究,针对多智能体环境提出了协作式双深度Q网络算法。建立随时间动态变化的火灾场景模型,为人员疏散提供实时的危险区域分布信息;对各自独立的智能体神经网络进行整合,建立多智能体统一的深度神经网络,实现所有智能体之间的神经网络和经验共享,提高整体协作疏散效率。结果表明：所提方法具有良好的稳定性和适应性,训练和学习效率得到提升,具有良好的应用价值。     

自由幺半群X*的两类极大自由幺子半群的推广

设X*是由字母表X生成的自由幺半群,{B1,B2}是X的任意2—划分,C=B2∪B1XN。对N=1,2,文[1]证明了幺半群C*是自由幺半群X*的极大自由幺子半群。本文证明了:对N≥3,幺半群C*也是自由幺半群X*的极大自由幺子半群。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

求解最优巡回路问题算法

为找一种简便、实用的求解最优巡回路的方法,在给定2个基本假设的前提下,在局部上运用D ijkstra算法求出两顶点间的最短旅行费,再求出各顶点间的最短旅行费,得到各节点间的有向图距离矩阵。在全局上运用匈牙利法求出全局最优巡回路,并对出现的局部回路问题进行了讨论,即建立了用“四阶段法”求解无数量限制的最优巡回路问题的算法。用无向图和有向图2个实例进行了计算,验证了求解无数量限制的最优巡回路问题的算法。     

周期性需求下多级库存缺货控制模型研究

从一个以区域分销中心(DC)为主导地位且由多个供应商与零售商共同组成的多级库存系统出发,系统在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为常量,零售商需求为正态分布的前提下,采用缺货策略的思想来确定订货临界点及订货批量.并且以确定DC的库存策略为目标,建立了缺货条件下的多级库存控制模型,从而达到有效控制库存的目的.最后,给出了一个算例,说明了该库存控制模型的可行度.     

改进的低时延全回波Q路由算法

针对传统路由算法不能适应拓扑环境及网络负载变化导致的拥塞问题,提出了一种改进的低时延全回波Q路由算法。改进算法对于原有算法附加学习率因子进行替换,使用调节范围更大、适应性更好、算法性能更稳健的双曲正割算子;改进算法根据不同网络情况自适应地调节学习率,进而提供合理的路由决策。仿真结果表明,该算法可以适应于静、动态拓扑环境,与已有的路由算法相比,改进算法能有效地减少高、低负载时数据的平均递交时间,降低路由间的振荡,提高数据包的投递率,且体现更好的稳健性。     

关于两路供水问题的探讨

两路供水问题主要是为了解决用水的可靠性要求,其“两路”的含义应理解为独立向室内消火栓系统供水的两个水源点,两路供水管构成了互为备用的关系。     

特高压GIS避雷器对压敏电阻电压梯度的要求

采用三维有限元与电路相结合的“场路结合”数值计算方法来分析特高压 GIS避雷器电位分布特性. 通过对多种方案的比较分析表明, 最有效的改善电位分布的方法是提高ZnO压敏电阻的电压梯度. 综合多方面因素, 合适的压敏电阻电压梯度为426 V/mm, 此时1000 kV GIS的电位分布不均匀度可控制在 10%以内. 研究结果为高梯度压敏电阻的研制提供了基本的技术指标.     

水声网络链路层协议的仿真研究

链路层协议的设计是水声网络的关键技术之一。它通过控制数据收发,实现网络数据包的可靠、有效传输,进而为网络层提供服务。针对水声通信系统低速率、高延时和低可靠性等特点,利用网络仿真软件OPNET对采用ALOHA协议和MACAW协议的网络进行了完整建模,给出了对等式网络和主从式网络下两种协议在吞吐量、丢包率、平均时延和能耗四个方面的仿真结果。通过对仿真结果的分析,为实用协议的设计提供了有效的参考数据和策略。