考虑综合成本的常规公交客流分配方法

为改善常规公交客流数据传统调查方法效率低、准确性差,以及常规公交客流分配时对出行成本考虑不全面、个体间出行成本存在较大差距的缺点,开展了考虑综合成本的常规公交客流分配方法研究。以数据即服务为基础开发的手机信令数据平台作为常规公交客流分配数据来源。通过经纬度坐标匹配,得到用户与交通小区之间的空间关系。利用数据仓库工具筛取数据字典索引,界定时间、速度、起终点类型等数据参数,通过时间匹配、路径匹配进行交通方式识别,将用户比例外推扩样至全国人口,得到常驻居民早高峰常规公交通勤起讫点(origin-destination,OD)量。分析常规公交客流个体的出行时间成本、拥挤成本、票价成本,建立以个体利益最大为原则、考虑综合成本的常规公交客流分配模型。将交通小区间常规公交客流分配问题转换为有向赋权图路径选择问题,并采用深度优先搜索与连续平均法混合算法求解,进行常规公交出行方案筛选以及客流分配。选取哈尔滨市典型交通小区为案例,开展常规公交客流分配,并与传统Logit路径选择概率模型分配结果、人工调查结果对比分析。结果表明:模型分配结果与人工调查结果的平均绝对百分比误差为4%,Logit模型为17.5%。模型分配客流后个体出行成本极差、方差、总和分别为0.03,0.0001,1108.35,Logit模型分别为3.28,1.58,1127.02。验证了模型分配客流的准确性以及考虑综合成本的必要性,分配客流后个体出行成本差距更小,更符合利益最大原则。

钢铁企业电网中光伏发电的智能管控研究

光伏发电的建设有力推动了钢铁企业的经济发展,钢铁企业光伏电站宜采用“自发自用”的运行方式进行设计和消纳。光伏发电接入厂区电气系统后,控制系统需自动识别出在不同运行方式下各用电负荷所对应的电源点,也就是负荷与电源点之间的拓扑关系。为了实现该功能,对基于改进型深度优先搜索算法(DFS算法)的快速动态拓扑识别技术进行了研究,实现了任意电网架构下的最优拓扑路径检索。根据拓扑识别出来的实际运行方式,电网智能管控系统可对光伏发电进行功率实时调控和功率预测调控,以实现综合利用厂内余能、余热以及新能源的目的。

复杂三维CAD装配模型特征信息提取技术研究

针对飞机、大型输送机等复杂三维CAD装配模型具有装配零件多,配合复杂,在提取装配体特征信息过程中,有信息提取不完整、深度不够的问题,提出一种复杂产品装配特征信息提取的方法,该方法以CATIA软件为平台,采用构件的应用编程(Component Application Architecture,CAA),二次开发快速提取特征信息功能。结合多叉树前序列遍历思想,深度优先搜索的算法,逐层深入,可以完整提取多层嵌套的复杂装配体的配合和约束信息,充分利用复杂三维CAD装配模型特征信息,更有力的支持装配工艺规划。同时,通过选择输送某种民航飞机机翼的输送机为例,验证此方法的可行度。

基于改进A^(*)算法的机器人全覆盖衔接路径规划

为解决A*算法在规划衔接路径时转角多、路径不平滑、深度优先搜索(DFS)算法规划衔接顺序的随机性和距离较大的问题,提出改进邻域扩展A*算法和经预处理的DFS算法结合的衔接路径规划方法。首先,对A*算法搜索范围扩展至24邻域,经二次数量优化后得到最终邻域搜索节点。其次,设计具有双层位置导向信息的评价函数,对DFS添加节点预处理的步骤。实验结果表明:所提改进A*算法在路径长度、搜索节点数量、规划时间上均优于传统A*算法,且与改进DFS算法结合所得衔接路径表现更优。

通信网络连通性分析方法比较研究

通信系统作为生命线系统的重要组成部分,在国民经济生活和震后抢险救灾中发挥着关键作用,但是其震后功能评估的研究才处于起步阶段。本文首先研究了通信网络的拓扑规则,并基于此给出了建立通信网络图模型的方法;然后,以抗震设防烈度为7度的两个不同规模城市为研究对象,以计算时间和收敛速度为指标,比较研究了Warshall算法、深度优先搜索算法和宽度优先搜索算法对通信网络连通性分析的适用性。分析结果表明:三种方法均能够准确评估通信网络各节点间的连通状态,但宽度优先搜索算法在计算耗时上优于另外两种算法,且网络越复杂以及模拟次数越多优势越明显,最适用于通信网络的连通性分析。

铁路车站咽喉区道岔自动分组方法研究

咽喉区道岔分组不仅是运用利用率计算法查定铁路车站咽喉通过能力的必要步骤,还是车站进路选择、股道运用等行车技术作业的关键环节。为解决当前自动分组方法不能有效解决复杂咽喉区非水平方向布置道岔的分组问题,将咽喉区道岔分组问题抽象为有向图中点的归属问题,构建咽喉有向图模型和道岔分组有向图模型,设计二阶段法对模型求解。第一阶段识别平行进路,目标是基于咽喉有向图运用DFS算法识别并生成平行进路对全集;第二阶段为判断道岔归属,目标是基于进路判断法及道岔坐标设计初分、调整、检验等计算步骤判断道岔归属并生成道岔组。以某个布置复杂的技术站咽喉为例,对本文所提出方法进行检验,结果表明该方法能够快速准确地实现咽喉道岔自动分组,有利于铁路数字化设计和智能化生产管理。

改进遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构算法

贝叶斯网络是数据挖掘领域的一种重要方法。针对贝叶斯网络结构学习算法寻优效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进的混合遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先利用深度优先搜索对最大支撑树的节点进行拓扑排序;然后利用动态变异及最优交叉算子构建适用于节点序寻优的改进捕食行为,引入动态参数因子来增强算法局部寻优能力;最后与K2算法结合得到最优的贝叶斯网络结构。用3种不同大小的标准网络数据集中进行实验,结果表明,该算法收敛到较优值,寻优效率高于其它同类优化算法。

基于DFS与蚁群算法的电弧增材复合路径规划算法优化

为提高电弧增材制造的成形效率,分析了目前路径规划算法的优缺点,提出了基于深度优先搜索(DFS)算法与蚁群算法相结合的复合路径规划优化方法。在zigzag扫描与轮廓偏置相结合的复合路径规划算法的基础上,采用多种不同扫描倾角的zigzag路径算法对多孔洞截面轮廓进行填充,并通过深度优先搜索算法进行zigzag扫描路径分区进行连接,以减少zigzag扫描路径的路径条数和起弧熄弧次数,然后采用蚁群算法搜索路径规划顺序和起弧熄弧点的优化组合,使填充路径的总空行程长度最小。仿真结果表明,DFS分区连接算法对不同扫描倾角的zigzag路径规划皆能起到良好连接作用,采用蚁群算法的电弧增材制造路径规划方法可以有效减少扫描空行程长度。

基于深度优先的铁路站场图遍历算法研究

对车站站场图的遍历大多是通过将站场中各个设备的连接方式转换成站场拓扑模型,并将车站设备抽象分为图中节点存储。这样进路的搜索问题就转换成了在图中搜索路径的问题。本文以计算机图论为基础,建立基于铁路站场结构的拓扑模型,结合站场实际情况与图的深度优先搜索算法思路,提出一种基于邻接矩阵的连续遍历站场的算法,提高了遍历效率。

保护通信专网路由自动规划平台

电网的继电保护业务需要满足“双通道三路由”,其中第三条路由是承载在保护通信专网上的迂回路由,根据传输网的网络拓扑进行规划。在通信运维检修工作中,路由规划一般采取人工规划方式,这不但耗时费力、工作效率低下,而且容易出现纰漏。针对此问题,设计实现一个保护通信专网路由自动规划平台,用来取代人为规划路由。平台是在VBA窗体中编写代码实现的可视化界面,算法采用的是基于DFS算法改进提出的路由规划方法。通过人为规划与平台规划的结果对比,得证平台的规划结果准确可用,也是最优的迂回路由方案。文章提出的保护通信专网路由自动规划平台,实现了220kV线路保护通道路由的智能化调度,对智能电网工作有一定的推动作用,可继续优化推广于通信运维检修工作中。

基于航班环的机组排班优化

机组排班计划是航空公司运营管理计划的重要组成部分,因其NP-hard特性常面临组合爆炸而难以求解。针对这一问题,提出一种基于航班环的优化模型。在第一阶段考虑执勤时空衔接约束与执勤始发终到约束,构建了航班间的航班环模型;在第二阶段设计了结合改进的深度优先搜索算法(depth-first search,DFS)以及贪心算法完成对模型的求解。此外,提出了列生成算法下受限主问题模型(restricted master problem model,RMP),并运用该模型完成实验验证算例的求解。

基于深度优先搜索算法的电力系统生成树的实现方法

电力系统仿真验证往往希望通过拓扑结构图直观地分析网络的潮流分布以及动态特性。然而电力系统机电暂态过程仿真软件如BPA、PSS/E和PSASP都不能自动地根据电力系统的电气联系合理地布置网络中的元件,而需要人为地调整各元件的位置来形成一个直观的电气接线图。这种人为手动调整,不仅给仿真增加了工作量,更有可能带来更多的人为误差。为此,文中提出了基于图论的深度优先搜索(depth first searching,DFS)算法,依据电力系统的电气拓扑结构形成电力系统生成树的实现方法。用文中方法生成的IEEE9节点算例系统的可视化界面验证了该算法的有效性和准确性。

电力系统震后网络连通性研究

文中针对电力系统网络的震后连通性开展研究,在电力系统网络基本模型基础上,增加网络单元的两值工作状态假设,建立了电力系统网络连通性分析模型,提出了电力系统网络连通性模型的邻接表存储结构,给出了深度优先搜索的基本原理,形成了基于邻接表的深度优先搜索算法。用该方法分析了某区域电网在汶川8.0级地震后的网络连通性,并对计算结果进行了讨论。

基于J2EE平台的Java构件库的研究和实现

构件库是构件复用的重要部分。以项目为背景,提出了一种 Java 构件库系统的设计与实现方案。介绍了基于 MVC(Model View Control)的构件分类树结构,描述了该结构下的构件表示模型,阐述了分类树深度优先遍历的构件检索方法和结合构件规约和可控词汇表的规范函数匹配方法。该构件库系统提供了一种语义和语法相结合的经验模型。

基于深度优先反向搜索算法确定有效路径集合

基于最短路径中任意路段因发生交通事件而失效时的替代路径搜索,合理界定了有效路径的阻抗值范围。参考深度优先算法和有效路径Dail算法离终点越来越近的思想,提出了一种从终点出发,反向搜索前置节点的多条有效路径搜索算法。算例结果表明:该算法能自动识别与路网结构相关的有效路径阻抗值范围,且能快速找到阻抗范围内的有效路径集合。

生成有向图中全部简单回路的一种有效算法

在研究有向图中全部简单回路现有算法的基础上,综合各算法的优点提出一种新的算法。算法的主要思想是对图中顶点进行深度优先搜索,在搜索过程中采取措施避免同一回路的重复出现,同时记录有用信息避免对顶点的重复访问,从而提高算法的效率,还给出了算法的证明和实例应用。算法结构清晰简单,方便转化为计算机程序。

用独立通路法确定矿井通风网络的极值流

确定矿井通风网络极值流的常用算法有Ford-Fulkerson法、Edmonds-Karp法和Dinic法。所谓独立通路就是采用深度优先搜索法在找通路的过程中,后面的通路至少要含有一条前面的通路所不含有的分支。独立通路法确定网络的极值流,就是利用找独立通路的思想来找增广路,找增广路时每次至少有一个分支达到饱和。从网络的源点开始进行寻边,找分支的可增广量为最大的出边,将该出边的末节点作为新的寻边始节点,继续找可增广量最大的出边,该搜索过程一直到所寻找的分支的末节点为网络的汇点为止,一条增广路即一条通路确定完毕,将该通路中分支的最小增广量作为通路的增广量对通路的各分支进行增广。增广后至少有一条分支达到饱和,删除饱和分支,用导出的网络继续找新的增广路并增广。

回溯算法在燃耗计算中的应用

采用解析解的线性核素链方法在进行燃耗计算时首先根据分治和递归的策略将燃耗矩阵进行解耦,形成具有马尔科夫特性的线性核素链。然后通过对每一条链的解析计算得到所有相关核素的核密度、活度、衰变热等数据。然而在核素链的构建过程中需对每一个可能的核反应路径进行计算。欲保证计算的精度和效率,需寻求一种既能覆盖所有反应路径、又能根据问题描述和约束条件进行自动搜索的算法。本文通过对各种搜索算法的分析和比较并根据燃耗链构建过程的特点,最终采用回溯算法进行深度优先搜索,在搜索过程中完成燃耗链的构建和计算,从而形成问题相关的、具有高精度的自适应燃耗算法。同时结合燃耗过程和回溯算法的特点进行了解空间和时间复杂性的分析。将所开发的多群点燃耗计算程序与蒙特卡罗输运计算程序MCMG-Ⅱ进行耦合,通过对中国实验快堆首炉堆芯燃耗的计算和分析完成程序的初步验证。

迷宫搜索算法的比较研究

研究面向搜救的应用,将事故环境抽象为一个迷宫,通过仿真实验比较研究了深度优先搜索算法和三种不同启发式函数的A*算法在Perfect迷宫中的应用,并分别将深度优先搜索算法和A*算法用于实际迷宫中进行实现与比较。在实验中,迷宫环境对机器人是未知的,而由于迷宫环境的特殊性———未知的迷宫环境中很少有不会碰撞的路径,从而增加了机器人搜索的难度。通过仿真实验对比了不同启发式函数的A*算法与深度优先搜索算法的性能,最后得出在迷宫搜索中A*算法要优于深度优先搜索算法;同时,在实际迷宫中实现了深度优先搜索算法与A*算法的搜救应用。

通过八数码问题比较搜索算法的性能

搜索算法的核心在于搜索策略的制定。一般的搜索算法采用无信息指导的搜索策略,如深度优先搜索(DFS)和宽度优先搜索(BFS),还有一些搜索算法采用了启发式信息指导的搜索策略,如A*算法。不同的搜索策略会使得搜索算法的性能有很大的差异。使用以上3种搜索算法实现八数码问题的求解,分析和比较三者所表现出来的性能,同时指出3种搜索算法的特点和应用范围,最后给出分析结论以指导开发和使用更加高效的搜索策略。