为了避免交通拥堵的出现,可变信息板(VMS)通过发布交通诱导信息来引导驾驶员选择最合理路径。通过构造基于陈述偏好调查(SP调查)的驾驶员路径选择行为的有序多分类Logit模型,分析交通事故状态下各因素对驾驶员路径选择行为的影响。分析结果表明,车辆类型、年收入、驾驶风格、遇红决策、遇黄决策对交通事故状态下驾驶员路径选择行为的影响较大。最后将构建的Logit模型应用到北京快速路上,并提出相应的对策建议。

提出基于深度卷积神经网络的电力物资运输车辆调度优化算法,设置了约束条件,并以最短配送路径与最低开销为目标函数,构建电力物资运输车辆调度问题数学模型。利用改进Hopfield神经网络求解车辆调度问题数学模型,通过构造运输车辆邻接矩阵、处理约束以及神经网络计算得到运输车辆调度方案,采用禁忌搜索算法优化车辆调度方案,获取车辆调度最优解。实验验证结果显示对比其他算法,该算法可得到距离最短的配送路径,且车辆配送所需时间最少,配送开销最低。

增材制造路径对于成型质量、打印效率等具有重要影响。针对由多重因素造成的增材制造路径选择困难等问题,提出基于层次分析法的增材制造路径选择方法。通过调研得到17个主要评价指标,剔除耦合指标后归类为6大子指标,构建增材制造路径评价指标体系;以成型性能、开发性能、应用性能为主要指标,以常见的6种增材制造路径为备选方案,构建具有双层指标的增材制造路径选择层次模型,应用层次分析法相对权数计算的层位传递原理,对路径选择的多层判断矩阵进行一致性检验,确定备选增材制造路径方案总排序。分析结果显示分形路径综合性能最佳。