基于动态距离阈值和重生机制的动态微粒群优化

通过给标准微粒群引入动态距离阈值,将微粒分为最佳位置附近和最佳位置之外两类,让最佳位置附近的微粒进行集中搜索,让之外的微粒进行分散搜索,合理地平衡了两者的矛盾,使得在微粒多样性保持基本稳定的情况下,实现了收敛速度的提高。对没有任何贡献的死亡微粒进行重生,既可以有效地抑制微粒多样性的减少,又能使搜索跳出局部最优。通过仿真实验证实了这种算法是既能增加收敛性又能提高微粒的多样性。

基于动态距离阈值的并行微粒群优化

通过给标准微粒群引入动态距离阈值,将微粒分为最佳位置附近、平均位置附近和其他3类,形成3个子种群.让最佳位置附近的微粒进行集中式细搜索,让平均位置附近的微粒进行一般搜索,让其他微粒进行分散式粗搜索,合理地平衡了粗搜索和细搜索的矛盾,使得在微粒多样性保持基本稳定的情况下,实现了收敛速度的提高.采用并行算法来加快计算速度,也可以保持群体的多样性,易于跳出局部最优.通过仿真实验证实了这种算法是既能增加收敛性又能提高微粒的多样性.

基于V2I通信的交叉口车辆碰撞预警方法

面向交通事故高发比例的无信号交叉口场景,提出了一种基于V2I通信的车辆碰撞预警方法,以保障行车安全。首先,提出路段与冲突区域匹配方法,筛选存在碰撞风险的车辆与冲突区域;在此基础上,提出两级冗余碰撞预警方法,包括用于车辆进入交叉口前的一级动态碰撞距离检测(DDTC)算法以及车辆进入交叉口后的二级圆形区域碰撞检测(CATC)算法。该方法通过网联信息弥补自车感知局限性,通过冲突区域匹配与安全距离过滤提高检测效率,通过动态距离差阈值设置提高检测准确率。基于NHTSA交叉口场景集的测试结果表明,该方法与具代表性的时间差法与距离差法相比,漏报率分别降低了约16%和6%,误报率分别降低了约88%和48%,检测时间均降低了约74%,具备更高的准确性和高效性。