史娟 作品数:4 被引量:3 H指数:1 供职机构: 山东科技大学信息科学与工程学院 更多>> 发文基金: 山东省科技发展计划项目 青岛经济技术开发区科技发展计划项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 交通运输工程 更多>>
城市干道协调控制综述 被引量:1 2016年 城市干道协调控制主要有2方面的目标优化,一是绿波带法,二是最小延误法。绿波带法主要有传统的图解法,传统的数解法和改进的图解法,改进的数解法来进行求解。最小延误法主要是遗传算法,神经网络和改进的遗传算法,改进的神经网络等来进行求解。其模型的建立过程中运用其他的学科的知识,如CTM来建立相位差模型。其延误减少在10%-20%的范围。1引言随着经济的发展,人民生活水平的提高。 史娟关键词:城市干道 绿波带 信号配时 交通干线 停车延误 列车运行控制系统通信控制策略与可靠性研究 被引量:1 2016年 为了保障列车站间运行的安全性、可靠性,以故障-安全控制策略为基础,研究了列车站间运行过程中的协同运行与交互控制机制,建立了系统通信模型,提出了一种可行的列车运行控制系统通信控制策略。基于列车运行控制双模-冗余热备的系统架构,分析了列车站间运行过程中的状态控制策略,采用马尔柯夫过程研究了系统的可靠性和安全性。根据设定的参数,进行了系统仿真。仿真结果表明系统具有良好的可靠性与安全性。 于建志 史娟关键词:列车运行控制系统 可靠性 安全性 马尔可夫模型 仿真 一种基于蚁群思想的动态路径寻优算法的实现及仿真 被引量:1 2016年 为了提高路径寻优算法的效率和实时性,本文实现了一种名为DPO-AC的基于蚁群思想的动态路径寻优算法(the ant colony algorithm with dynamic path optimization),在改进蚁群算法的基础上结合神经网络的实时预测方法和限定区域的搜索方式,解决算法在大型网络路径寻优时实时性差、收敛慢的问题。仿真实验表明DLACO算法有比较好的稳定性、收敛性和实时性。 周秀娟 花嵘 史娟 高玉励关键词:路径寻优 蚁群 基于改进Olfati-Saber算法的多智能体蜂拥控制研究 2016年 针对多智能体蜂拥控制过程中个体间的差异性,在包含多个虚拟领导者的情况下,研究了针对多智能体个体差异性的优化蜂拥控制算法。首先,在Olfati-Saber算法避碰、聚合和速度匹配的基础上引入多智能体之间的质量差异策略,实现多智能体的聚合和速度匹配;其次,在多领导者的影响下,对引领反馈进行优化,研究了智能体个体跟踪多领导者的控制算法。最后,通过实验仿真,验证了基于改进Olfati-Saber算法的多智能体蜂拥控制算法可以实现多智能体蜂拥运动状态,证明了优化算法的可行性和有效性。 史娟 于建志 周秀娟关键词:蜂拥