基于节约算法的多车型车辆路线优化

以单车场、多车型、非满载的车辆路线优化为研究内容,综合考虑多车型和载重量的限制,建立数学模型。在节约算法流程中加入载重量的选择进行求解,利用MATLAB编程工具得到了满意的结果。通过1个配送中心12个需求点2种可选择车型的算例研究,得到了3条路径,第1条和第2条路径使用7t车辆,第3条路径使用载重量为11t的车辆。验证了该方法的可行性,实现了运送成本最小化以及车辆的最短路径安排。     

多车场集送一体化车辆调度问题及其遗传算法研究

针对物流配送中的多车场一体化车辆调度问题提出了智能处理方法,采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束。并且根据具体约束情况设计了改进的遗传算法,采用了动态染色体、改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有一个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的多车场一体化车辆调度问题的有效性。     

城市交通非常规突发事件的应急资源调度最优路径研究

针对城市交通非常规突发事件,在“出救点”和“应急点”已知情况下,研究了多目标下应急资源调度的最优路径问题。对问题进行了描述,建立了时间最短、费用最小的应急资源调度最优路径选择优化模型,将蚁群算法进行改进,结合改进的TOPSIS法求解最优方案,给出了仿真算例。     

一种新的最短路径算法

定义了有向图的代价邻接矩阵和最短路径矩阵,给出了称为“乘位加比小”的一种代价邻接矩阵间的新运算。基于该矩阵运算,证明了一种称为“代价邻接矩阵乘位加比小算法”新的最短路径算法。其结果可实现有向图全局最短寻径,并且对于任意类型的有向图,总是可准确求得其最短路径。E.W.Dijkstra提出的标号法是一种公认的求最短路径的较好算法,但在某些情况下寻径结果并非最优,文中提出的新算法克服了其缺点。     

取档机器人路径规划的改进Dijkstra算法

档案库取档机器人在使用传统Dijkstra算法进行路径规划时,存在无法筛选出拐弯数最少、经过节点数最少的最短路径等缺 点,提出了一种改进型的Dijkstra算法。首先针对档案库平面布局建立基于拓扑法的电子地图;然后根据任务需求,建立最短路径搜索数学模型;采用Dijkstra算法 并结合深度优先遍历算法筛选出任意2个节点间的所有最短路径,并找出花费代价最小的路径。最后对改进的算法进行仿真实验,结果表明,改进后的Dijkstra算法 可以有效地提高取档机器人的运行效率,可以用最小的行驶代价到达目标点。     

基于动态可挽救性的应急车辆调度问题研究

近些年来,应急车辆调度问题的研究多集中在如何选择最优路径,这就往往忽略了受灾地区的具体情况。但在实际中,地区受灾程度的不同,以及受灾地区的救援价值很大程度上决定了救援决策。通过引用可挽救性的概念,建立了对可挽救性进行数值度量的可挽救性度量模型,并且在此基础上建立了以最大化可挽救性和最小救援时间为目标的应急车辆的调度双目标模型,最后给出了算例。     

基于GIS的物流配送路径优化算法

在单点到多点的配送中,一般的路径选择算法通常仅把＂时间最短＂作为约束条件来进行路径选择,这通常会导致参与配送点的数量过多。探讨了基于地理信息系统技术的物流配送路径优化算法,提出了基于模糊数学理论,以＂参与配送点最少＂为约束条件并同时考虑配送时间的＂模糊权衡算法＂。实验表明,模糊权衡算法可以在时间耗费和参与点的数量之间达到一个相对较优解。     

一种多约束条件的组播路由算法

提出了在组播应用中满足多个约束条件的一种组播路由算法。该算法以最短路径算法为基础,通过调整当前形成的路由树中节点的排列顺序,依次为目的节点选择到路由树的最短路径并加入到该路由树中,得到满足跳数约束条件的低代价组播树,再对所构成的低代价组播树进行同级中继合并,得到最后的组播树。该组播树因为中继最少,所以时隙资源消耗最小。     

货物运输车辆的调度算法

本文以上海煤炭公司为例,讨论了运煤车辆的计算机调度问题,提出一个数学模型及有效的近似算法。在算法实现中,采用了一些较为先进的数据结构,使运算速度及存储需求均有较大的改善。对实际算例计算结果表明,采用本算法进行运输车辆调度,经济效益比人工调度有明显的提高。     

一种改进A~*算法在智能车中的应用研究

在智能车的自主导航中,要求规划模块在满足一定限制条件下,生成符合智能车运动特性的路径。而传统A~*算法存在着路径点不平滑,路径点紧挨障碍物和起始时刻路径不合理的问题。为了解决传统A~*算法所存在的问题,首先建立了车辆运动学模型并得到约束条件,同时将方向代价和自适应障碍物惩罚代价加入评价函数中;然后用车辆约束条件优化启发函数和路径优化模块;最后通过自由边界三次插值算法拟合转折点,使A~*算法规划的路径能够更好地被跟踪。通过实验分析可知:相比于传统A~*算法,改进A~*算法规划的路径更适用于实际车辆的运动控制。     

峰值功耗优化的力引导调度算法

提出了基于单周期操作和多周期操作的峰值功耗优化的力引导调度算法。该算法运用传统力引导调度算方法的基本思想,通过对力相关参数的重新设置,实现了调度过程对周期功耗的平衡分布,从而达到了峰值功耗最小化的目标。实验结果显示,在控制步数目和资源数目相同的情况下,该算法在峰值功耗优化方面比传统的力引导调度算法有所改进,与基于整数线性规划的算法基本相当。     

软件定义网络中基于队列管理的优化流量自适应调度算法

针对当前突发大数据流在单路径调度中产生的链路拥塞问题,为了减少网络链路拥塞、提高网络性能,提出了一种基于队列管理的媒体优化流量自适应调度算法。首先,制定多策略调度策略,对于用于数据平面上的流列队使用特定选择策略的固定优先级调度,通过软件定义网络(SDN)传输媒体优化流量。然后对不同调度策略和条件下SDN中资源管理的有效性进行了全面分析,通过对单个应用资源分配问题和全网应用资源分配问题的迭代求解,得出优化问题的近似最优解。最后与传统的MPLSTE和ECMP算法进行性能对比和分析。结果表明:提出的自适应调度算法本文方法比MPLSTE和ECMP算法能够多转发约9%的流量,在平均链路利用率和平均传输时延几项性能指标上,均优于对比算法。     

基于多目标规划算法的电梯群控系统

以提高电梯群的运行效率和服务质量为出发点,提出一种基于多目标规划调度算法的电梯群控系统。主要研究内容包括电梯群控系统的特点及要求、电梯群控系统的多目标规划算法建模过程以及电梯群控仿真系统的设计等几个方面。在电梯群控仿真系统当中,同时嵌入最小等待时间算法和多目标规划算法,进行2种算法的仿真比较,从仿真结果得出基于多目标规划调度算法的电梯群控系统具有一定的实际应用价值。     

新型免疫克隆算法在永磁无刷直流电机系统中的应用

为了提高电机控制系统的动态响应和稳定性,提出于一种基于对抗制的优化免疫克隆算法,引入联赛对抗的机 制,在抗体更新的过程中,产生多组具有指向性的抗体,按赛制规则淘汰筛选,以获得最优的PID控制器参数。在永磁无 刷直流电机系统下的仿真结果表明：与一般PID控制器相比,免疫克隆算法优化控制下的永磁无刷直流电机系统具有较 好的动态特性和稳定性能。     

基于DNA进化算法的车辆调度问题

在建立一种物流配送车辆调度模型的基础上,针对传统启发式算法对复杂问题搜索效率低、易陷入局部最优的缺点,构造了DNA进化算法求解该问题。将其在个体变异操作中进行了一些改进,避免陷入局部最优。车辆调度问题(V SP)属于组合优化NP难题。采用V SP问题进行测试,仿真结果表明:该算法简单可行,与其他算法相比较,不但有很好的求解性能,而且具有更快的收敛能力与搜索能力。     

基于APH-PCA的应急调度系统多目标优化方法研究

本文讨论在＂路径最短＂、＂运输费用最少＂、＂物品完好率最大＂和＂道路拥堵率最小＂的目标下应急资源的调度问题。根据应急网络多权重的特点,采用层次分析和主成分分析相结合的方法,将多目标问题转化为最短路径算法可用的单目标网络权值,从而得到应急资源调度的最优路径,并且通过算例证明了该方法的可行性。方法简单、实用,为在多目标下进行应急调度的路径选择提供了新的方法和思路。     

基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机

针对最小二乘支持向量机的参数选取问题,引入了克隆选择算法,提出了一种基于改进克隆选择算法的最小二乘支持向量机。同时根据最小二乘支持向量机的学习能力和泛化能力,在克隆选择算法的目标函数中加入两者的动态调节机制,这样改进的克隆选择算法在寻优过程中能够准确、快速地搜索到最小二乘支持向量机的最优参数。将本文模型用于乙烯裂解炉裂解深度值的学习和预测,经仿真实验表明:该预测模型的训练速度快,预测精度高。     

带时间窗的互联网租车调度策略研究

在互联网租车模式中,车辆调度能有效解决"潮汐现象",对降低租车公司运营成本、 提高用户体验起到重要作用.针对用户对服务时间的要求,在车辆调度中引入时间窗,将问题转化为带时间窗的车辆调度问题(Vehicle Rou-ting Problem With Time Windows,VRPTW).根据互联网租车中车辆调度过程的约束建立数学模型,针对模型特点设计遗传算法求解.基于模拟数据做测试案例,对遗传算法的调度结果进行分析,实验结果表明了模型和算法的有效性.     

基于GPS／GSM／GIS集成的动态车辆优化调度的研究

目前,GPS(全球定位系统)、GSM(数字蜂窝移动通信系统)和GIS(地理信息系统)都是成熟的商业技术。运用这些技术,再结合Dijstra最短路和贪心算法,可合理实现单配送中心、非满载送货条件下的车辆优化调度,提高配送效率。     

基于免疫算法的未知病毒检测方法

提出了一种基于人工免疫算法的未知病毒检测方法,该方法定义了自体、非自体、抗原、检测器等,实现了否定选择和克隆选择机制,给出了算法程序并进行了仿真实验.实验结果表明,该方法是一种检测未知病毒的有效方法.