车辆路径优化问题算法综述

随着物流业在国民经济中的作用日益增加，车辆路径规划已经成为国内外学者共同关注的热点问题。本文首先，讨论了车辆路径优化问题在国民经济生产中的作用。其次，概述了近年来智能优化算法在求解车辆路径优化问题中的应用。最后，对全文进行总结并探讨了该问题的研究趋势。     

无人机自主飞行航迹规划

无人机技术在军事应用中占有重要地位,其飞行航迹规划直接影响飞行能力.在考虑到雷达威胁和航行路径情况下,建立多目标动态优化模型.首先针对雷达威胁,利用模拟退火算法及局部点搜索法找出所有威胁点中的最小威胁度点,所指定的路线要尽可能多的通过这些局部最优点,以达到减少航行威胁的目的.然后利用1stopt软件将其拟合成一些航行曲线.在考虑航行路径时,采用对路径积分的办法,选出这里面的最短路径最为最用航迹.最后通过一个实例验证该模型的实用性.     

基于多约束NSGA2算法的空管监视台站优化选址

为了实现空管监视台站的科学规划、合理布局,探讨了一种高效通用的优化选址算法。通过深入分析监视台站优化选址的问题,建立了多变量组合寻优的组网模型,提出了选址的简要约束条件和3个覆盖性能评估的目标函数,并在此基础上设计了空管监视台站优化选址的多约束NSGA2算法,该算法考虑了监视台站选址的各类影响因素加入多约束条件判定模块和种群修正模块。真实场景的仿真实例表明,优化输出的最优部署方案具有良好的覆盖性能,航路二重覆盖能达到98%以上,终端区域三重覆盖能达到95%以上。     

基于案例检索的集装箱码头箱区优化研究

本文面对集装箱码头的进出口箱区规划问题,采用仿真模型与智能优化算法相结合的仿真优化方法进行分析求解。底层仿真模型覆盖集装箱码头全作业过程,并充分考虑了作业中的随机因素;顶层优化采用了遗传算法与案例检索相结合的一种创新方法,有效解决了仿真优化运算时间过长的问题。     

船舶动力装置智能故障诊断技术的运用

动力装置是船舶运行的核心装置,动力装置能否正常运转将会直接影响到船舶航行期间的稳定性与安全性,科学有效的故障诊断技术正是保障动力装置安全运转的关键.通过对船舶动力装置展开分析,并结合实际对智能故障诊断技术提出个人看法,希望为智能故障诊断技术在船舶动力装置中的应用带来参考,进而让船舶的航行效果得到进一步提高.     

基于终端区航路交叉结点的交通流量预测

为了终端区航路之间动态变化的交通流量的关系,本文利用主成分分析方法对终端区航路交叉结点的交通流量进行了相关性分析,构建了相关交叉集,提出了根据相关交叉集的交通流量预测终端区流量的思想,给出了用于预测的神经网络模型、具体算法和评价标准,在比较精确的训练样本基础上对网络进行了训练,测试了训练后的网络的性能。实验表明,采用基于航路交叉结点相关性进行交通流量预测具有满意的准确性和较好的鲁棒性。     

基于两步分布协同拍卖的多机协同任务分配

针对多异构机载平台对不同类型的地面目标执行攻击任务的协同任务分配问题,以平台载弹量以及摧毁任务目标的需弹量建立平台与任务之间的关系,以各平台的任务序列以及执行任务时的武器使用量序列作为决策变量,在基地-任务航路矩阵和任务-任务航路矩阵的基础上,综合考虑平台武器约束、平台航程约束、任务需弹量等约束,建立多机协同任务分配模型。设计了两步分布协同拍卖算法,通过多次生成任务的拍卖招标顺序和基地的拍卖竞标顺序,实现了多机协同任务分配问题的优化求解。仿真结果表明,所建模型和求解算法能够有效合理地解决多机协同对地攻击的任务分配问题。     

回溯算法在排课系统中的应用

这几年来,随着计算机的普及,应用软件也正随着各行各业的实际需要而被积极引入.排课系统比较复杂又具有智能的特点,其核心算法是关键问题之一.现在主要流行的算法有关联规则算法、遗传算法、回溯算法、贪心算法、分组优化决策算法、动态规划算法等.     

国外新型智能优化算法——海鸥优化算法

近年来,随着人工智能的发展,越来越多的学者致力于新型智能优化算法的设计和开发。2019年,文献[1]提出了一种受自然界海鸥启发的新颖全局优化算法——海鸥优化算法(Seagull Optimization Algorithm, SOA)。与其他智能优化算法类似,海鸥优化算法也是基于种群的算法,模拟了海鸥群体的迁徙和攻击行为。     

海上GPS导航系统的参数计算

根据当前船位和预置的航路点位置计算航路点导航参数是海上导航的基本问题。本文简要介绍了航路点导航的基本原理,提出了海上GPS导航参数的一种计算方法,对大圆航法导航参数的推导、计算进行了讨论,最后给出了软件设计流程图。     

以智能内核驱动船型设计——中远海运重工研发中心应用CFD技术支撑重点项目纪实

中远海运重工技术研发中心始终坚持贯彻“科技引领,创新驱动”的理念,特别重视在日常工作和科研项目中对新技术的开发应用.近年来,该中心借鉴吸收大数据驱动智能制造的理念,采用架构自主船型设计优化链的方式,应用世界领先的全参数化船体建模技术和SHERPA集成智能优化算法,紧跟CFD(计算流体力学)技术发展趋势,以多目标多参数优化为核心,最大程度地克服了自身在经验积累上的不足,实现了以智能内核驱动船型设计的目标.     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题。路径优化的算法主要有精确式和启发式两种。精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果。启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助。     

智能视频分析技术在监狱监管工作中的应用

本文主要分析了智能视颇分析技术.研究了视频监视系统中的运动目标检测与跟踪方法,提出了基于背景统计模型估计的方法在基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统中的实际应用方案,并设计了基于智能视频分析技术的数字化监狱网络监管系统的实现方案,包括基于dsp处理和单片机控制的运动目标检测与跟踪系统的硬件组成方案,和基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统控制图像处理电路以及算法流程.     

差分进化算法的算法设计研究

优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。而作为一种优化算法,差分进化算法因其有效性,在现代优化技术和工程实践应用中的作用越来越凸显。阐述了差分进化算法的基本概念,对差分简化算法的原理进行了介绍,对算法步骤进行了论述,并结合一物流配送路径优化例子,重点围绕该算法的设计进行分析,为差分进化算法的应用提供了思路。     

通用航空空域使用新模式新建议

<正>一、概念和原由(一)什么是小微航路"小微航路",是"小航路"和"微航路"的统称。"小"和"微"是相对于民航运输航空的航路来讲的。运输航路主要遍布于各城市之间,短则几百、长则数千公里,航路宽通常20公里、高通常6千米以上。本文提出的"小微航路"是航线相对固定、经常反复使用的低空飞行航线,由于其长、宽、高总体上与运输航路相比不在一个数量级上,故冠以"小""微"字样。通用航空的直升     

配送车辆路径优化问题算法研究

配送车辆路径优化问题是影响物流配送效率和成本的关键问题,同时也是应用数学、计算机和物流配送领域研究的热点问题.路径优化的算法主要有精确式和启发式两种.精确式算法可以求解小规模VRP的配送路径问题,当VRP规模增大时,则很难求得满意结果.启发式算法主要有构造式、两阶段式、智能式算法,其对于解决大规模VRP的路径优化的问题具有重要帮助.     

基于Apriori算法的拆零货架储位优化分析

现代电商物流中心虽然引进了各类智能设备,但传统的储位设计有待更新,智能设备与传统储位布局之间的冲突使得仓储作业效率低下、成本高昂。基于Apriori算法对现代电商物流中心的储位优化构建了简单的关联模型,通过挖掘的关联规则对商品储位进行优化,以提高仓储中心的运作效率。     

基于视频分析技术的城市智能交通系统

本文首先是对视频分析技术进行介绍,进而对城市智能交通系统的规划部署进行介绍,重点介绍视频分析技术以在智能交通系统中的应用,最后阐述城市智能交通系统的未来发展趋势.     

基于改进蚁群算法的配送中心多目标选址问题研究

本文以配送中心多目标选址为研究对象,提出了解决多目标问题的新方法一改进蚁群算法,该算法通过蚁群对目标的单独优化和蚁群之间信息互递相结合,多个蚁群并行优化各目标分量,使各目标分量在彼此约束的条件下朝最优解逐渐接近,该算法具有很强的灵活性和收敛性,对于解决大规模、复杂的物流配送网络规划问题具有很大的实用价值。     

区域多任务安全隐患排除的机器人调度策略

针对灰狼优化算法易陷入局部最优且单一算法不易解决障碍物空间多机器人隐患搜排的调度问题,提出了一种分步引导式多机器人安全隐患协同排除调度策略。首先引入非线性收敛因子调整策略和静态加权平均权重策略改进灰狼优化算法以避免算法陷入局部最优;随后通过改进的灰狼优化算法先后两次求解遍历顺序,引导机器人规划搜索路径与排除隐患点路径;最后在领航者-跟随者模型的基础上多机器人编队与队形变换避障,逐一到达隐患点位置实现多机器人的调度策略。通过国际通用6个基准函数进行测试,改进的灰狼优化算法在收敛速度、搜索精度及稳定性上均有明显提高,验证了区域多任务安全隐患排除的分步引导式多机器人协同调度策略的有效性。