基于k最短路径算法的负荷停电风险在线评估

传统负荷评估方法结果的准确性取决于故障假设的规模,并且相应负荷转供的计算量大,难以满足在线评估的快速性要求。针对传统方法的问题,首先对在线停电风险评估的相关概念进行详细阐述和定义。在此基础上,提出一种改进的k最短路径算法求取不含环路的所有负荷供电路径,再进行安全校验,进一步得出负荷的可行供电路径用以计算负荷停电概率和停电风险值。算例表明,所提方法准确、全面和高效,可以有效反映负荷的停电风险。

基于k最短路径算法优化与负载均衡的虚拟网络映射机制

针对当前虚拟网络映射存在局部区域的节点和链路负载压力过大、节点和相邻链路传输时产生报文抖动和资源浪费等问题,设计一种基于全网负载均衡的虚拟网络映射算法。将节点和相邻链路资源差异性考虑到节点映射中,对k最短路径算法的邻接矩阵进行优化,将矩阵转换成反映链路负载均衡的映射矩阵。通过对节点和链路资源的动态调整,分析虚拟网络映射时出现的瓶颈问题。实验结果表明,与随机算法和贪婪算法相比,该算法具有更好的虚拟网络映射率和网络负载均衡性。

基于K最短路径算法的轨迹关联应用研究

多目标跟踪可以通过轨迹关联来实现,这种方法具有很强的鲁棒性。然而,当处理多目标跟踪问题时,连接检测目标可能的轨迹簇是一个很难解决的优化问题。使用抽样或贪婪的动态规划方法不能保证得到全局最优解。利用此问题的特殊结构,可以把它重新规划为一个受约束的网络流模型的优化问题,并利用K最短结点不相交路径算法高效地解决,同时得到全局最优解。

K则最短路径算法效率与精度评估

精度和效率是决定最短路径算法实用价值的重要依据。对于K则最短路径问题,各种理论严密算法和有损算法的实用性分析是目前研究的薄弱环节。理论严密算法的实际运行效率比较及其有损算法的精度损耗与效率提高幅度的定量化一直未得到深入研究。针对这一问题,在对K则最短路径算法进行系统分类的基础上,分析了各种经典的理论严密算法和精度有损算法的特征与时间复杂度,结合实际城市路网数据对各种K则最短路径算法的运行效率和精度进行了测试和比较。结果显示,与有损算法相比,理论严密的K则最短路径算法普遍缺乏实用性,只有多重标号算法适合于某些要求精度无损的应用;而一些有损K则最短路径算法以较小的精度损失换取了较大幅度的效率提高,尤以双向搜索算法最具应用推广价值。

基于k最短路径的现代有轨电车线网优化

为科学合理地进行现代有轨电车线网的优化与改进,基于现代有轨电车线网优化的约束条件,引入k最短路径算法进行线网优化.首先运用道路空间资源要素和线路重复系数这2个约束条件实现对初始网络图中有效边的筛选,形成备选线路集合,其次将非直线系数和节点综合重要度这2个约束条件组成联合熵权,将该联合熵权作为现代有轨电车最优路径的判定参数,从而构建满足多约束条件下的现代有轨电车线网优化方法.最后,以南京河西新城现代有轨电车线网优化为例,验证了该方法的有效性,表明k最短路径算法是适用于现代有轨电车线网规划的有效方法,该方法可为现代有轨电车线网规划提供参考.

基于路径选择偏好的路网容量启发式算法

为了准确地测算路网容量,考虑道路通行效用和出行时间两个主要因素,构建了路径选择偏好模型,设计了基于最大忍耐时间的路径生成方法和基于增量加载的交通分配启发式算法.以淮北市路网为例进行应用.结果表明,路网容量随着道路偏好权重的增加而减小;路网平均速度约束下的路网容量低于路段通行能力约束下的路网容量大小.

基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法

为了提取城市路网上所有运行车辆的出行轨迹,系统科学地再现所有车辆的运行场景,进而为分析城市交通需求的结构和时空分布特性提供数据支撑,提出基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法.通过车牌及时间戳排序提取出行链;利用相邻节点间的速度,结合交叉口邻接矩阵完成行链的分离;基于K则最短路径算法(KSP算法)及灰色关联法(GRA算法),对出行轨迹进行补全重构.对贵阳市南明区的实际车牌识别数据进行算法测试.结果表明,提出的基于车牌识别数据的机动车出行轨迹提取算法在测试区域的综合准确率大于92%.

基于改进脆弱线路辨识的关键输电断面确定方法

输电断面集中体现了大规模互联电网的薄弱环节,是电力系统调度运行与监控分析的重点。为应对关键输电断面的准确合理辨识问题,提出一种依托改进脆弱线路表征的关键输电断面的辨识方法。首先,在结合边介数和功率传输分布因子的基础上,提出一种以改进传输介数方式量化线路脆弱程度的指标方法,并据此甄选出预想故障支路集内部包含的脆弱线路成员;其次,采用前k最短路径算法分别搜索预想故障支路的潮流转移断面,并依据支路开断分布因子择取与之相构成拓扑割集的电力系统关键输电断面;最后,利用IEEE-39节点系统标准算例进行仿真分析。结果表明,所提方法不依赖于人工经验,能够准确、有效地辨识系统的关键输电断面。

恶劣天气条件下航路网络修复优化

针对恶劣天气条件下可用空域资源不足导致的航班大面积延误问题,基于复杂网络修复理论和交通流分配理论,借鉴交通网络设计思想提出了一种航路网络修复优化策略。首先,建立了航路网络修复场景,基于气象信息生成了恶劣天气飞行受限区。然后,建立了上层模型以修复成本最低为目标函数、下层模型为多约束交通流分配模型的双层规划修复模型,应用改进粒子群算法对模型整体进行求解,结合K最短路径算法对下层模型进行求解。最后,提出局部和全局两类指标对航路网络修复效果进行评估。基于典型航路网络,以两类基础修复策略为对比方法,同时对比了实际运行结果,研究了不同修复策略的修复效果和适用性。仿真结果表明:航路网络修复优化策略既能弥补原有拓扑结构修复策略的结构受限不足,又能解决拓扑结构调整修复策略带来的巨额协调费用问题,能够保证在对正常运行航班干扰最小的同时,以最小的修复成本使所有受影响的航班都恢复正常运行,对于减缓航路拥堵和航班延误有极大的意义。