Lane changing analysis for two-lane traffic flow

In this paper, the two-lane traffic are studied by using the lane-changing rules in the car-following models. The simulation show that the frequent lane changing occurs when the lateral distance in car following activities is considered and it gives rise to oscillating waves. In contrast, if the lateral distance is not considered (or considered occasionally), the lane changing appears infrequently and soliton waves occurs. This implies that the stabilization mechanism no longer functions when the lane changing is permitted. Since the oscillating and soliton waves correspond to the unstable and metastable flow regimes, respectively, our study verifies that a phase transition may occur as a result of the lane changing. The project supported by the National Natural Science Foundation of China (70521001, 10404025, 10532060), the National Basic Research Program of China (2006CB705503) and the Research Grants Council of the Hong Kong Special Administrative Region (HKU7031/02E, HKU7187/05E). The English text was polished by Boyi Wang.     

基于模糊—证据理论的突发事件应急预案评估

应急预案的优劣关系到突发事件的处理效果,要判断应急预案的优劣则需要对应急预案进行评估.基于事件的流程构建突发事件应急预案评价指标体系,采用层次分析法确定各级指标权重,基于模糊-证据理论,将专家评语转化为mass函数,并综合专家评价信息合成为指标mass函数.之后根据权重修正mass函数,建立完整的突发事件应急预案评价模...     

采用KA3525的高效应急灯电路

KA3525是PWM控制器件,利用其输出方波脉冲激励逆变器推挽电路的工作原理,使输出功率器件工作在开关状态,从而达到高效的目的.从介绍逆变电路工作原理和充、放电控制电路的工作模式出发,对逆变器高效原理进行了探讨.实验证明:该电路工作效率高、实用、可靠,使用方便、灵活,可以大大延长蓄电池的使用时间和照明时间,有较大实用价值.     

基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法

纯追踪算法是无人驾驶领域中常用的路径跟踪算法，其中预瞄距离的选择影响着路径自主跟踪的精度。针对实际车辆时滞导致理论最优预瞄距离与实际最优预瞄距离不符的问题，提出了一种基于时滞补偿的纯追踪控制预瞄距离优化方法。首先，基于时延和迟滞对传统模型的影响，更新时滞车辆模型；其次，设计了一种改进樽海鞘优化算法对预瞄距离进行优化，研究不同车辆速度下最优预瞄距离配置，得到了仿真平台下最优预瞄距离和速度的一次线性关系式；最后，在实际车辆平台上，对所提优化方法进行了实验验证。实验结果表明：相比于传统模型，加入时滞补偿所得最优预瞄准确率提高了67.55%。     

双渠道供应链协调及价值扰动

本文研究了消费者选择行为给出的需求模型下双渠道供应链的协调与价值扰动问题.利用Stackelberg博弈对系统建模及其应急管理方法考虑价值扰动问题,获得了扰动前的Stackelberg博弈系统的均衡解和中心决策系统的最优解对价值扰动具有一定的橹棒性的结果,推广了供应链中的应急管理研究结果.     

基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法

任务分配是多移动机器人调度系统的关键问题之一,为了提高任务整体完成效率,提出了一种基于分布式拍卖机制的多移动机器人动态任务分配算法.该方法对机器人群体采用分布式控制方法,彼此共享且动态更新任务集,采用分布式的拍卖机制竞拍任务,增加了调整任务执行顺序环节,考虑任务整体完成效率,最后在Linux系统下搭建了多机器人和障碍物的仿真环境.结果表明,该算法分配效率高于线性(CLP)算法和混合整数求解(CBC)算法,且具有稳定性,相比执行效率高的深度强化学习(DQN)算法和空缺链(VC)算法,执行效率稳定,移动代价降低了55%,实现了较高执行效率和低移动代价之间的平衡,可应用于实际仿真环境,具有可行性.