基于随机决策的公交车辆滞站策略

公交车辆在线路运行中受到多种随机因素的影响,如道路交通状况、站点乘客上下车等,导致同一线路公交车辆的车头时距产生较大波动,降低公交车辆的运载效率及服务质量。滞站策略能够有效保持公交车辆车头时距的稳定性。鉴于随机因素对公交线路的影响,将公交滞站问题看成多阶段随机决策过程,利用随机决策理论和动态规划的最优化原理,确定出每辆车到达控制点时的最佳滞留时间,使整个线路车头时距波动方差的期望值最小化,进而得到最佳公交车辆滞站决策方案。通过实例分析,随机决策滞站策略,能够显著降低乘客的平均等待时间,提高公交服务质量,且在稳定性及抗干扰性具有明显优势。     

基于多智能体协商的公交分布式滞站控制策略

公交车辆在运行过程中,往往受到外界环境干扰,导致车辆不能按预定时刻表运行,出现"串车"现象。基于多智能体协商机制,提出公交车辆"滞站"的分布式控制策略,在满足公交需求的同时减少乘客等待时间,提高服务质量。以边际费用计算为基础,设计了Bus Agent和Stop Agent之间的协商算法,同时给出了最优化条件。最后,设计仿真实验,对本文提出的协商算法与常见的控制策略比较,实验结果证明了本文提出的算法对不同公交环境的鲁棒性。     

语音合成技术在软件开发中的应用

采用MS Speech SDK开发语音系统与C++开发,利用Speech API高级接口的文转换部分(SS)相应的API函数以及Speech SDK所提供的语音库,实现文字到语音的输出与控制。完成了对系统级键盘输入的抓取及语音输出、对焦点窗体的辨别及语音提示,实现文件的朗读。突破了函数修改的难题,实现了语音系统操作平台的设计目标。