交通事故影响下路段排队长度模型

为描述交通事故引起的多车道路段排队现象,以及它与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量之间的关系,提出一种新的模型。此模型利用流量守恒方程,根据二流理论和三检测器原理将事故上游交通流实际运行状态转化为二流运行状态,同时转换变量,建立多车道路段的平均当量排队模型。在此基础上,推导出多车道路段平均当量排队长度的变化率公式。为验证模型的有效性,采用Matlab软件设计了交通事故占2/3车道的排队模拟方案。仿真结果表明:当量排队长度模型能够定量地描述交通事故引起的多车道路段拥挤程度,与实际排队长度变化趋势一致。

无线传感器网络中面向紧急信息可靠传输协议

在无线传感器网络的监测领域,紧急信息的可靠传输成为关键问题。该文研究了面向紧急信息可靠传输的特点,提出一种适用于无线传感器网络的紧急信息可靠传输协议。该协议采用全新的拥塞控制方式,将缓冲区队列长度与队列长度变化率相结合,并引入状态机对节点的拥塞程度进行评估。节点在本地计算其拥塞度,并以此对其工作状态进行划分,进而采用不同的速率、带宽调整策略。仿真结果表明,该协议保证了紧急信息的可靠传输。

十字交叉路口拥堵状态的公交优先控制策略

针对采用饱和度判定交叉路口交通拥堵存在滞后性问题,提出临界饱和排队长度概念,并将相位起始时刻排队长度与临界饱和排队长度的比值定义为排队拥堵率,通过排队拥堵率来判定路口交通拥堵状态,提出单向拥堵与双向拥堵情况下的公交优先策略,并采用Vissim软件仿真公交优先策略的可行性。通过仿真结果可以看出,实施公交优先后,优先相位的车均延误与人均延误显著降低,而非优先相位的车均与人均延误略有增加,但整个相位周期的车均延误变化不大,而人均延误降低较多。研究结果表明,采用排队拥堵率判定交通拥堵,并在拥堵情况下实施公交优先具有可行性。

基于多智能体的高速公路收费站交通仿真

研究高速公路收费站通行率问题。由于目前高速公路收费站收费时间长,易造成收费站拥堵。传统的人工半自动收费方式(MTC)受停车服务时间限制,难以提高高速公路收费站通行率,易造成收费延误。为提高高速公路收费站通行率,提出一种采用混合式高速公路收费站的动态调节策略。首先应用多智能体(Multi-Agent)技术建立了混合式高速公路收费站微观仿真模型,然后在多智能体的仿真平台上进行了交通仿真,仿真结果表明,在不同的交通状况下,根据交通流量的大小采用相应的动态调节策略,可缩短收费站平均排队长度和提高车辆通行率,极大地优化了收费站的服务时间,改善收费站的服务质量。

两类分别带有负顾客和强占优先权的排队系统

研究了具有两类顾客的M/M/1排队系统,其中,一类顾客具有强占优先权,等待空间无限;第二类顾客分正顾客和负顾客两种,正顾客等待空间有限,负顾客到达后抵消队尾的正顾客。第二类正、负顾客的到达率随已到达第二类正顾客数的变化而变化,即当等待中的正顾客数增多时,正顾客的到达率会减小而负顾客的到达率会增大。利用矩阵几何解理论得到两类顾客的平均队长和第二类顾客的溢出率,最后利用Matlab计算分析了各参数对系统的影响。

自适应变长GOP码率控制算法

H.264/AVC视频编码不能有效地处理场景切换,从而导致编码质量下降,码率控制偏差较大.针对这一问题,提出一种自适应变长GOP码率控制算法.首先用平均灰度差值检测场景切换,并提前结束当前GOP,将当前GOP未编码帧平均分配给后续两个GOP,然后修正码率分配和调整切换帧量化参数.仿真结果表明,改进的算法可以精确检测场景切换,提高编码质量,亮度PSNR平均增益达0.64d B,码率控制误差也更小,平均减少了2.71kbps的码率偏差,新算法对频繁发生场景切换的序列有较好的自适应性.

一种调节丢包率的RED改进算法

随机早期检测RED(Random Early Detection)算法是一种有效的基于中间节点的拥塞控制策略。结合平均队列长度和瞬时队列长度,通过一种简单而有效的机制调节RED的丢包率,得出一种改进算法—SERED。NS2仿真实验结果表明,新算法的性能优于RED算法。

基于平均变化率和空闲长度的丢包概率模型

针对RED队列丢包概率模型在计算丢包概率时精确性不足且未考虑网络流量的自相似性问题,提出了基于数据包入队速率平均变化率和队列空闲长度的队列丢包概率模型(DRED),给出了相应的实现算法。DRED将网络流量状态引入到丢包概率的计算过程中,丢包概率随着网络流量状态的变化而变化,克服了RED队列丢包概率模型在平均队列长度大于队列最大阈值小于队列最大长度时直接将到达的数据包全部丢弃的弊端。实验结果表明,与RED相比,DRED丢包概率的计算更加精确,丢包率有所降低,吞吐量相对提高,端到端时延虽稍有增大,但时延抖动较小,网络的整体性能有一定提高。

学生食堂优化管理的数学模型

从学生食堂的设备及场所、物资的储存与购入、工作人员的管理及就餐者对食堂的要求这4个方面描述了各自对学生食堂管理的影响,得出了评估学生食堂优劣的一般公式Y=n∑i=1ωixi,并着重解决了学生就餐排队等待时间太长的问题,分析了该等待问题在排队论中所属的模型,解决了该课题要研究的问题的一般情况和个别案例,确定了各参数之间的关系.通过分析,得出了最优排队模型、费用模型及服务台数,并证明了最优模型的一般性.

一种基于两级线性平滑的RED改进算法

通过对随机早期检测(RED)算法的分析,提出了一种基于两级线性平滑的改进算法——TLLS-RED。算法的基本思想是在最小阔值和最大阔值的中点增加一个中间阔值,使得当平均队列长度处于最小阔值和中间阔值之间时,丢包率增长较慢,处于中间阔值和最大阔值之间时,丢包率增长加快,有效地提高了拥塞控制能力。通过NS2仿真结果表明该算法明显提高了网络吞吐量、链路利用率和路由器缓冲区利用率等性能,增强了网络的鲁棒性。

一种新的Ad Hoc网络主动队列管理方法

针对Ad Hoc网络拥塞问题提出了一种新的主动队列管理方法.该方法首先基于离散时间Erlang消失系统建立了转移概率矩阵,并且推导了平均队长的数学表达式.同时结合节点服务率和业务流到达率给出了系统的丢包策略,最后通过仿真实验深入研究了丢包率与利用率之间的关系,结果表明它们之间成正相关.

APRED:基于Avg和P的RED改进算法

RED算法是IETF推荐的AQM唯一候选算法,但RED中存在Avg对实际队列变化反应较慢,丢弃概率不准确等问题。为了更准确地计算平均队列长度和丢弃概率,对RED算法的平均队列计算方式(Avg)进行动态调整,并且对丢弃概率P进行非线性优化,进而提出一种改进算法APRED。仿真结果表明,改进后的算法在持久流和突发流情况下均能够减小平均队列的抖动,提高瓶颈链路平均吞吐量,降低路由器丢包率,提高了算法的网络适应性。

参数动态调节的随机早期检测算法

RED算法对参数的设置很敏感,不同的参数设置对RED的性能影响很大。在自适应RED算法的基础上,提出了一种以流量变化趋势为依据,以平均队列长度的变化幅度大小为调节参数的RED算法。本算法通过动态参数调节方式,提高了RED算法的自适应性。模拟实验结果表明,算法在丢包率、平均队列长度及链路利用率等方面都有很好的表现。

ATM网络中基于测量的接入允许控制的研究

如何充分利用现有ATM局域网络资源和向用户提供保证的服务质量(QoS)是国内外十分重视的一个研究课题.基于测量的网络性能分析方法是作用于一个已经存在的真实网络系统上,对现有的网络资源进行数据采集、性能分析;接入允许控制是对一个ATM交换系统进行流量管理.着重讨论将两者结合起来进行ATM网络资源管理,以获得优化ATM网络资源和保证的QoS的作用.

拥挤交通流当量排队长度变化率模型

为了描述拥挤交通流中车辆排队的演化规律,以基于二流理论建立的当量排队长度模型为依据,运用微积分方法,针对单车道路段和多车道路段分别推导出当量排队长度变化率模型,并利用VISSIM模拟数据对模型进行了验证。结果表明:当交通流处于拥挤状态时,当量排队长度变化率近似等于交通波波速;采样间隔内当量排队长度变化率与实际排队长度变化率接近,误差法和熵方法证明,采样间隔越大,两者越接近,因此,提出的模型可以定量描述拥挤交通流中车辆排队的演化速率。