基于短信平台的公交换乘查询系统

在城市交通中,乘客通常要多次换乘公交车才能到达目的地.乘客出行时一般没有携带公交线路手册,亦无条件运行电脑桌面程序,无法获得最优的换乘方案.手机短信是出行中比较便宜快捷的通讯方式,本课题组尝试了基于GSM MO-DEM技术构建公交换乘查询的自动短信平台,换乘算法选用换乘次数最少的优先.平台建成后,乘客可用短信随时查询到最优最新的换乘方案.项目具有公益性,可加以推广,应用前景广阔.     

基于回溯法的马跳棋盘的设计与实现

对马跳棋盘问题进行了研究，提出了求解马跳棋盘问题的回溯算法，其时间复杂度是指数级的，分析表明该算法是求解马跳棋盘问题路径的最简单算法，对求解n元问题有一定的应用价值。     

基于多头绒泡菌网络模型的蚁群算法优化

基于多头绒泡菌网络模型在求解迷宫问题时所展现的“重点管道重点培养”特性,设计一种优化的蚁群算法. 该优化算法在更新信息素矩阵时考虑蚂蚁释放的信息素和多头绒泡菌网络中流通的信息素.通过对重点管道信息 素浓度的加强,提高路径寻优过程中重点管道的被选概率,从而提高蚁群算法对最优解的开发力度.针对旅行商问 题的对比实验验证了该优化算法可提高传统蚁群算法的寻优能力,并具有更高的鲁棒性.     

Navier-Stokes方程的回溯两水平有限元变分多尺度方法

基于两重网格离散和回溯两水平方法,提出了一种求解大雷诺数不可压缩流定常Navier-Stokes方程的回溯两水平有限元变分多尺度方法.其基本思想是:首先在一粗网格上求解带有亚格子模型稳定项的Navier-Stokes方程,然后在细网格上求解一个亚格子模型稳定化的线性Oseen问题,最后又回到粗网格上求解全线性化校正问题.通过适当的稳定化参数和粗细网格尺寸的选取,这些算法能取得最优渐近收敛阶.我们通过数值模拟,验证了其高效性.     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点，该问题属于NP难题，较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了一种免疫克隆算法来求解该问题，并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明，免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解，克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点，可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

蚁群算法解决TSP问题的研究

蚁群算法是一种用于解决复杂问题的新的启发武算法，它是通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上，隶解速度慢，而遗传算法具有快速随机的局部搜索能力。将遗传算法和蚁群算法融合，给出一种求解TSP问题的改进的算法。     

不同决策准则下的模糊最短路径算法设计

通过引入参变量函数,设计不同决策准则下的模糊最短路径算法。由该算法决策者可以求解出各自的最满意路径。同时,基于人机交互作用,决策者还可以求出其他决策准则下的最优路径,从而为决策者提供了更多的决策信息。最后通过实例说明算法的有效性。     

物流中心选址的多目标优化模型

针对一个经纬型网络中的最优选址问题,借鉴选址问题的已有理论和方法,建立了一个新的数学模型. 研究了该模型的实际可行算法,结果表明该算法所求解是最优的,为运输、供销、物流系统的实际部门提供了有效的方法.     

新型带触摸屏的智能网络公交站牌

城市公交电子站牌系统是数字智能公交系统的一个重要组成部分。针对目前公交站点所采用的触摸式液晶屏站牌的缺点，本文提出一种新型的带触摸屏并连接网络的智能公交站牌，即在原来公交站牌所显示的信息的基础上，增加站牌输入和信息传输功能，使得公交调度系统可以感知各个站点之间对运输量的需求情况并及时调度车辆，同时为乘客提供更优的乘车方案供乘客选择。另外，通过使站牌本地承担相应的计算量，以减少网络带宽的占用，从而降低了调度中心服务器的负荷。     

基于GIS的哈尔滨市公交线路编码及行驶路线优化

地理信息系统(GIS)应用于城市公共交通系统,极大地提高了人们的生活工作效率,简化了城市公交系统的管理。利用GIS手段的缓冲区分析、叠加分析等方法,可以将发展完全的复杂城市公交网络的单一公交线路进行局部优化;也可以对未发展完全的简单城市公交网络进行整体规划和优化。再利用方位编码,将公交线路的编码同其所行驶的路线进行一定程度的关联。公交线路是不同路线公交的特定代码,其作用的最佳体现是对公交行驶路线的大致脉络显示。建立新的公交线路编码方式,并对公交行驶路线和公交网络进行优化。结果表明,GIS在城市公交系统上的应用,公交编码方式的意义化使人们在乘坐公交时进行简单地决策选择,方便相关机构进行公交管理,一定程度上减少了乘坐公交时的选择错误率,间接地提高了公交的性能效率。公交线路和公交网络的调整优化能够提高公交系统的运作效率和经济效益。