基于禁忌递阶遗传粒子滤波的无线传感器网络的目标跟踪

提出了一种禁忌递阶遗传粒子滤波跟踪算法.结合禁忌搜索算法和递阶遗传算法提出一种禁忌递阶遗传算法,用递阶遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,该算法能在一定程度上克服早熟问题,避免收敛到局部最优点.仿真结果表明:该算法在大噪声条件下改善了粒子贫乏问题,提高了跟踪精度及速度.     

一种求解装箱问题的混合算法

针对一维装箱问题,在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索算法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传和禁忌搜索的装箱优化算法,与简单遗传算法相比,该算法具有更好的收敛性能。最后通过实例验证了算法的有效性。     

基于禁忌遗传粒子滤波的无线传感器网络的目标跟踪

提出了一种禁忌遗传粒子滤波跟踪算法。用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以提高遗传算法的局部搜索能力,避免收敛到局部最优点。仿真结果表明:与原算法相比,禁忌遗传粒子滤波算法在大噪声条件下改善了粒子贫乏问题,提高了跟踪精度。     

多配送中心单向车辆调度问题的模型与禁忌搜索算法的研究

在对无时间窗和软时间窗多配送中心单向车辆调度问题进行直观描述的基础上,分别建立了相应问题的数学模型。提出了直接解决多配送中心单向车辆调度问题的禁忌搜索算法,设计了求解多配送中心单向车辆调度问题的算法流程,并对已经存在的实例进行了实验计算。     

B2C电子商务中带退货的多配送站点车辆路径优化问题研究

研究了一个带退货的多配送站点车辆路径优化问题,建立了求解该问题的0-1整数规划模型,以实现各个配送站点在给他们客户配送货物的同时,沿途取回这些客户的退货,以节约运输成本的目的。设计了一种新的解的表示方法和邻域变换,以此为基础构造出直接求解多配送站点车辆路径优化问题的禁忌搜索算法,在该禁忌搜索算法中首先通过一个启发式算法求得了0-1整数规划模型的一个较好的初始可行解,从而提高了禁忌搜索算法的收敛速度及性能,最后通过例子对禁忌搜索算法及其性能进行了说明。     

带油耗的单车场开放式车辆路径问题研究

基于现代物流业的实际需求,研究了一个带油耗的开放式单车场多车型车辆路径问题。首先建立了该问题的0-1整数规划模型,接着给出一个禁忌搜索算法对该问题进行了求解,在此禁忌搜索算法中,为了提高其性能,采取了如下策略:(1)给出一个改进的最近邻算法来求得问题的一个可行解,并将其作为禁忌搜索算法的初始解;(2)根据车辆有不同的类型而采用了一些特殊的邻域操作。最后举例对该禁忌搜索算法进行说明,并对进一步的研究工作进行了展望。     

排队论在AGV系统性能指标分析中的应用研究

文章通过将排队论中的服务员与顾客的关系与AGV系统中需搬运的货物与AGV小车的关系进行了类比,并建立了相应的单服务台系统模型和多服务台系统模型等数学模型.根据数学模型得出了物流系统性能指标的计算方法,依此对物流系统中所含AGV小车的最优数量的问题进行了探究,总结出如何利用排队论的算法根据物流系统所满足的性能指标的分析来确定系统内所含的AGV车的最优数量.将对物流系统的前期规划设计起到了一定的指导作用.     

AGV自动调度系统及其与WMS的接口方法

自动化立体仓库系统与AGV系统在物流系统中存在着既相对独立又互为一体的关系,如何将这两个系统联系起来实现物料的自动输送是本文研究的重点.本文详细介绍了AGV自动调度系统的实现原理,及立体仓库管理系统如何与AGV系统进行接口的方法.     

禁忌搜索算法在车辆调度决策中的应用

论文探讨了交通线路可能被敌方毁坏情况下的车辆路径优化问题，建立了不确定的两阶段整数规划数学模型，分析了路径方案的最大和最小效用值。在线路方案评价值的计算中只计算最小值和最大值，简化了方案的目标值计算。设计了求解模型的双层禁忌搜索算法。最后通过应用示例验证了模型和算法的有效性。     

人物

杨文华云南昆船智能装备有限公司总经理杨文华先生1990年毕业于原上海科技大学电子精密机械专业,研究员级高级工程师。二十多年来,他长期从事AGV(自动导引车)的研究开发工作,带领团队成功地开发出具有自主知识产权的AGV系统及单机技术。昆船AGV产品可实现多种复杂工艺环境下物料的自动化输送,其性能和指标达到了国际同期先进水平,应用范围涵盖了烟草、汽车、化工、食品、