基于搜索能力均衡的人工蜂群算法

鉴于标准人工蜂群算法（ABC）局部开发能力不足,提出一种改进搜索策略的人工蜂群算法（IABC）。为提高ABC的局部开发能力,在其雇佣蜂阶段引入了一个新的具有最好个体引导的解搜索方程,为均衡ABC的搜索能力,在ABC跟随蜂阶段的搜索策略中引入了新的随机因素以增强ABC的全局探索能力,为了进一步平衡全局探索和局部开发能力,改进了ABC的侦察蜂搜索机制。为验证IABC的收敛效果,通过在12个复杂基准测试函数上的仿真实验并与其他算法相比较,发现IABC的收敛性能有显著提高。     

基于向量整体扰动的快速收敛人工蜂群算法

针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题,提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量,并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索;然后为了跳出局部最优,采用一种随机更新搜索策略来增加蜂群多样性以平衡全局探索和局部利用能力;最后通过八个标准测试函数的仿真实验,发现所提出的算法与几个改进的人工蜂群算法相比,具有更快的收敛速度且获得了更高的求解精度,验证了算法的优越性。     

基于WTD-CEEMDAN-Bi-LSTM-GRU的共享单车需求预测

对共享单车的需求量预测直接影响到共享单车运营企业的调度运营水平与质量。提出一种基于小波阈值降噪(Wavelet Threshold Denoising, WTD),完全自适应噪声集合经验模态分解(Complete EEMD with Adaptive Noise, CEEMDAN),双向长短时记忆网络(Bi-direction Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)与门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit, GRU)的组合预测模型。选取上海市共享单车出行数据，通过降噪、分解、高低频识别与重构来降低数据的复杂度，以提高预测精度；并通过与不同基准模型的比较，验证所提出的组合预测模型的有效性。结果表明：所提出模型与其他基准模型相比，其预测效果的MAPE、RMSE、R²参数均表现较好，模型具有较强的竞争力。     

具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法

为进一步提升差分进化算法的收敛性能, 提出一种具有Pbest引导机制的适应性多策略差分进化算法(AMSDE)。AMSDE设计交叉概率控制参数库、变异尺度参数库及差分变异策略库, 其中, 交叉概率采用Logistic混沌序列来模拟, 尺度参数采用线性变化机制产生, 差分变异策略库采用6个常用的差分变异策略组成, 并给出算法运行的框架。最后, 基于25个标准测试函数的仿真结果表明, AMSDE的收敛性能优于现存的其它差分进化算法, 具有较好的收敛精度及收敛速度。     

基于轮盘赌反向选择机制的蜂群优化算法

针对人工蜂群算法易陷入局部最优的不足,考虑到基本蜂群算法中个体选择大多基于贪婪选择的思想,从而使算法快速向适应度值高的个体进化而陷入局部停滞。为此,提出一种基于轮盘赌的反向选择机制,以保持蜂群个体的多样性而使算法保持较好进化能力。通过对经典测试函数的仿真实验表明,改进的蜂群算法有更快的收敛速度和更好的收敛精度,且改进的蜂群算法对群体规模有很强的鲁棒性。     

.基于GIS的城市道路交通流信息发布系统应用研究*

根据基于GPRS/GPS/GSM浮动车交通流信息采集系统实时采集的交通流瞬时速度、路段速度、车辆定位等信息,借助面向对象技术、GIS技术、数据库技术设计、开发了基于GIS的城市交通流信息发布系统,系统采用数据库中的存储过程技术处理海量交通流信息与GIS信息等数据表的多表连接,实现了高效率信息查询,并融合GIS专题地图技术和数据库技术实现浮动车辆历史轨迹动态回放、交通流路段速度查询、可视化显示。开发的系统在天津市部分路段进行试验,系统能稳定、可靠地实现交通流信息发布,并能快速有效查询城市道路交通流信息及识别城市道路网络路况瓶颈,可以辅助交通管理者进行交通管理决策。