肖婧
- 作品数：5 被引量：53H指数：4
- 供职机构：哈尔滨工程大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 高维多目标动态停车场选择及路径诱导研究被引量：4
- 2015年
- 现有停车诱导系统中采用的停车场选择及路径诱导方法多局限于提供用户出行前多目标最优的停车场选择方案及路径诱导方案,无法实现用户行进过程中动态的多目标停车场及路径优化选择,此外由于现有多目标优化算法性能受限,无法快速获得真正高维多目标最优的决策方案。针对上述问题,提出一种综合用户出行前静态的和行进中动态的高维多目标停车场选择及路径诱导模型,并设计了高维多目标优化算法KS-MODE保证模型的高效求解。实验结果表明,KS-MODE在4~15目标优化问题上的收敛性能相比较于现有多种算法具有明显优势,基于KS-MODE的模型求解能够在城市交通网中实现出行前及行进中的五目标最优的动态停车场选择及路径诱导,证明了高维多目标优化算法是求解停车场选择及路径诱导的有效方法,能够提高现有停车诱导系统的诱导精度及智能化程度。
- 肖婧王皓
- 关键词：停车诱导系统动态路径诱导
- 交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制被引量：6
- 2014年
- 为提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,提出一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法。首先,提出一种新的高维多目标进化算法GRMODE,设计了新的算法模型并改进了Pareto支配排序等多项关键技术;其次,设计了基于GRMODE算法的交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制模型,提供5项控制目标最优的信号控制方案。在南京市交叉口信号控制中的仿真实验结果表明,基于GRMODE算法的控制模型能够使交叉口机动车平均延误、停车次数、通行能力、非机动车平均延误及行人等待时间等多项性能指标同时达到最优,提升交叉口智能信号控制效率。
- 肖婧王科俊毕晓君
- 关键词：交通工程单交叉口混合交通流
- 基于改进K支配排序的高维多目标进化算法被引量：8
- 2014年
- 为提高4目标以上高维多目标优化问题的求解性能,提出一种基于改进K支配排序的高维多目标进化算法(KS-MODE).该算法针对K支配的支配关系和排序方法进行改进,避免循环支配并增强选择压力;设计新的全局密度估计方法提高局部密度估计精确性;设计新的精英选择策略和适应度值评价函数;采用CAO局部搜索算子加速收敛.在4～30个目标标准测试函数上的实验结果表明,KS-MODE能够在保证解集分布性的同时大幅提升收敛性和稳定性,能够有效求解高维多目标优化问题.
- 肖婧王科俊毕晓君
- 关键词：多目标进化算法
- 基于全局排序的高维多目标优化研究被引量：15
- 2015年
- 目标数超过4的高维多目标优化是目前进化多目标优化领域求解难度最大的问题之一,现有的多目标进化算法求解该类问题时,存在收敛性和解集分布性上的缺陷,难以满足实际工程优化需求.提出一种基于全局排序的高维多目标进化算法GR-MODE,首先,采用一种新的全局排序策略增强选择压力,无需用户偏好及目标主次信息,且避免宽松Pareto支配在排序结果合理性与可信性上的损失;其次,采用Harmonic平均拥挤距离对个体进行全局密度估计,提高现有局部密度估计方法的精确性;最后,针对高维多目标复杂空间搜索需求,设计新的精英选择策略及适应度值评价函数.将该算法与国内外现有的5种高性能多目标进化算法在标准测试函数集DTLZ{1,2,4,5}上进行对比实验,结果表明,该算法具有明显的性能优势,大幅提升了4~30维高维多目标优化的收敛性和分布性.
- 肖婧毕晓君王科俊
- 基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法被引量：21
- 2015年
- 为了提高群集蜘蛛优化(SSO)算法的性能,提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO)算法.该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择,平衡算法的搜索能力和勘探能力;采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式,在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度.基于标准测试函数的仿真实验表明,DSSO算法可有效避免早熟收敛,在收敛速度和收敛精度上较标准SSO算法和其余4种较具代表性的优化算法均有显著提高.
- 王艳娇李晓杰肖婧
- 关键词：函数优化
