城市交通信号控制系统现状与发展

城市交通信号控制系统控制着城市经济活动的命脉,其效率高低直接影响着社会经济的发展,因而备受社会各界关注。文章首先简单回顾了城市交通信号控制系统的发展过程,从控制模型、优化算法等方面分析和讨论了TRANSYT、SCOOT和SCATS等几个国外典型的交通信号控制系统,并指出了它们的特点和不足;然后分析了南京NUTCS、海信HiCon和深圳SMOOTH等三个国内有代表性的交通信号控制系统,综述了国内该领域的研究成果和现状;最后从公交优先、混合交通、标准化和模块化、控制方式智能化以及系统集成化等五个方面对交通信号控制系统的发展方向提出了展望和建设性建议。

基于智能缝制设备的花样路径优化

针对人为设计的缝制花样路径冗杂问题,为提高缝制的质量和缝制效率,给出了对智能缝制中的花样路径进行优化的方法。通过对智能缝制中的花样路径进行分析,将智能缝制中的花样路径的优化问题抽象为特殊的NP难问题。在对传统的求解最优化问题的模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)进行了分析的基础上,提出了基于改进的模拟退火算法来解决特殊的NP难问题。并通过对一个有12个图元组成的花样进行仿真测试,用于验证算法的可行性和快速性,"仿真实验结果"表明算法可以有效的解决智能缝制中的花样路径优化问题。

加速DACE的EGO算法

在函数最优点求解问题中,如果函数表达式很复杂(或黑箱问题),很难利用常用的优化算法求解全局最优点。这时需要先用插值或拟合函数去逼近原函数,然后对新的逼近函数求最优点,进而得到原函数的最优点。基于上述思想,Jones等人于1989提出了EGO(Efficient Global Optimization)算法。EGO算法不足之处在于:它浪费了一个采样点判断EGO算法是否满足终止条件,寻求EI最大值点的收敛速率不高,算法终止条件选择不佳,不能保证估计值的最小点(即EI最大值点)是原函数的内点。针对EGO算法的不足之处,提出了改进的加速EGO算法。仿真实验表明,SEGO极大地节省了运算时间,并且能获得任意精度的全局最优点。