一种多目标蚁群优化的虚拟机放置算法

已有对数据中心虚拟机放置的研究大多为优化数据中心能源消耗和物理机资源浪费等,很少考虑数据中心网络流量的优化,有可能影响数据中心网络的扩展性.为了兼顾考虑物理机资源浪费和网络总流量两个方面,将虚拟机放置建模为多目标优化问题,同时优化2个目标:最小化物理机资源浪费以提高数据中心物理机使用效率;最小化网络总流量以改善数据中心网络的扩展性.设计了一种基于多目标蚁群优化的虚拟机放置算法来求解该问题.仿真实验结果表明,该算法与首次适合递减算法相比降低了物理机资源浪费和网络总流量,算法具备有效性.

公路网规划两种理论与方法比较分析

中国在公路网规划技术的研究上，大致可以分为两大体系：一是将欧美城市交通规划引入公路网规划的四阶段法；二是由西安公路交通大学交通工程教研室提出的总量控制法。两种方法在各省、市、地区公路网规划中均得到了应用。本文试从公路网规划的两个重要方面──公路交通需求预测和路网布局对这两种方法的体系进行比较分析，并结合枣庄公路网规划的实践加以阐述。

基于城市区位势能的路网密度规划方法

从城市区位势能角度出发,分析路网密度和城市区位势能成正比的现象,进而研究了基于城市区位势能的路网密度规划方法。首先,运用总量控制法对城市路网密度进行控制;然后分别给出经济增长系数、城市区位势能和理论区域路网密度的算法;最后应用上述算法,以路网密度作为控制指标,对某市的区域进行路网密度规划。结果表明:经过总量控制后的路网密度可满足未来城市内部经济发展不均衡的需要,且该方法具有实际可操作性。

自由流速度变化下不同路网形态性能变化分析

在经典元胞传输模型的基础上,采用全局无控制策略构建城市道路元胞传输模型,对方格网式路网和环形放射式路网进行仿真。定量分析在自由流速度增大情况下2种路网网络性能变化迥异。仿真结果表明:方格网式路网和环形放射式路网走走停停的次数都随着自由流速度逐渐增大而增多;但随着自由流速度增大,方格网式路网总行车里程先增大后减小;而环形放射式路网总行车里程只呈现增大趋势。

多模式疏散交通车队配置与车道分配协同优化研究

考虑疏散交通的动态性和风险性,研究多模式疏散交通车队配置与车道分配的联合优化问题。首先,根据不同类型车辆的自由流速度,将路网离散为多尺寸元胞网络,采用元胞传输模型模拟混合交通流。然后,以最小化疏散总风险为目标,将多模式交通协同的动态疏散问题描述为混合整数线性规划模型,引入惩罚项消除因模型松弛产生的“车辆滞留”问题。在Nguyen-Dupuis路网中分析不同疏散需求下的最优车队配置、车道分配、疏散效率和疏散路径。结果表明:存在一个疏散交通需求区间,相比单模式疏散,组织多模式车队能够进一步降低疏散总风险,而且最优的公交车配置比例呈阶梯变化;受路网通行能力限制,路网利用率存在上限;疏散总风险指标对疏散需求的变化比网络清空时间更敏感;多模式交通共享的路段一般位于临近风险源的出口通道,大容量的公交车优先占用最短路线,以提升疏散系统的效率。

基于交通路网的TASEP模型的扩展研究

完全非对称的简单排它过程(Totally Asymmetric Simple Exclusion Process,TASEP)模型是一种描述一维晶格上粒子运输的一种经典模型,其主要考虑了粒子之间的体积排斥效应,已被广泛应用到生物、交通等领域。文中主要对传统的TASEP模型进行了扩展研究,结合实际交通网络的结构和特性对TASEP模型进行了如下改进:1)粒子在各条边上的跳跃率是异质的,即设置各条边上的跳跃率不同且符合泊松分布;2)在交叉路口的粒子在选择下一个路段时是非随机的。具体地,设计了一种实时路径策略,结合各个时刻各条边上的流量值与粒子数得到对应边上粒子的平均移动“速度”;在此基础上引入“理性”参数α来控制粒子的路径选择:α的值越大,粒子越倾向于运动到平均速度越快的连边上。结果显示,随着参数α值的增大,网络中粒子的整体运动得到了优化,使得系统的流量有较大的提升,从而可以缓解网络拥塞。文中通过结合复杂网络的概念和方法,对传统TASEP模型做出了两点改进:1)设计出粒子在交叉口处的路径策略优化其行驶路径;2)为研究城市交通流模型提供了新的思路和方向。

基于对偶分解算法的空中交通流量管理研究

从国家空域系统角度出发,考虑因突发扰动导致部分空域容量受限的情况,以国家空域系统内所有航空器总延误最小为目标函数,建立一种基于多物流网络的空中交通流量管理模型,并采用对偶分解算法对模型求解.通过实例仿真验证此方法的实用性和有效性.