题目：新颖粒子群优化算法在交通优化中的应用

不管是地面还是空中，调度问题一直是智能交通系统研究的热点，关于调度问题的研究对改善现有交通设施的利用率，推动智能交通发展都是非常有意义的。研究调度模型和优化算法对于交通调度系统的应用，改善交通运输的智能化水平更是具有重要的理论意义和实际价值。
交通图像处理是交通诱导协调控制、智能交通控制的重要组成部分，关于交通图像处理的研究对智能交通控制系统有着非常重要的意义。将智能优化算法用于图像处理中的优化问题可以有效增强图像处理的效果，对于提高智能交通控制系统的准确性和实时性具有重要的意义和价值。
PSO算法是一种新颖、高效的并行优化方法，一经提出，立刻引起了国内智能计算等领域学者们的广泛关注，很快在函数优化、神经网络训练、工业系统优化和模糊系统控制等领域得到了广泛的应用，短短的几年时间里出现了大量的应用研究成果，形成了一个研究热点。
论文研究了不同改进PSO算法在公交车调度，航班离场调度以及交通图象分割与压缩中的应用，文章的主要工作有：
选取了几种新颖改进PSO算法，包括本文提出的一种遗传PSO算法，对各改进算法的思想进行了描述。此外，对二阶震荡PSO算法讨论了学习因子对其收敛性的影响；对模拟退火PSO算法提出了新的退火策略，即让温度随算法迭代次数的增加线性递减了；讨论了边界处理对PSO算法优化性能的影响。最后，针对几个典型的测试函数进行了数值仿真实验，并通过实验结果对各算法的性能进行了分析和评价。
设计了带收缩因子和线性递减惯性权重的PSO算法(W-K-PSO)求解公交车智能调度问题，并针对一种公交车辆调度模型进行了仿真实验。
设计了二阶震荡PSO算法和模拟退火PSO算法求解航班离场调度问题。针对一种航班离场调度模型设计了粒子的编码方案，最后对模型进行了优化计算与分析。
设计了基于雁群启示的PSO算法和遗传PSO算法在图像二维阈值分割问题中的应用。设计了两种求取灰度图像二维直方图的方法并给出了实现代码；描述了二维最大熵和二维Otsu图像分割法原理，最后针对具体图像进行了仿真实验并对结果进行了对比分析。
设计了量子PSO算法求解图像矢量量化压缩技术中的码书设计问题。根据矢量量化压缩技术原理讨论了量子粒子群优化算法在求解该问题时参数的设置问题，最后针对给出的优化模型设计算法求解最佳码书，并设计了压缩和解压缩程序，通过图像译码结果，对所获得的码书性能进行评价。