最短路径算法在路网模型中的研究与实现

传统的基于距离的路网模型以车辆通过的距离为权值计算最短路径,该模型无法满足基于时间的计算。要解决时间路网模型的设计问题,应该在基于距离的最短路径研究中,将动态的阻抗系数在计算机中表示出来,在算法实现过程中,解决如何在不同情况下调用不同的阻抗系数来选择相应情况下最合适的时间最短路径问题。     

智能交通中单车辆最优动态路径规划策略研究

目前的交通现状,使人们无时无刻不在感受着交通拥挤、事故频发、尾气过度排放、能源供给失衡等问题,这些问题已经成为经济可持续发展中不可回避的障碍。智能交通方案是解决交通问题的一场信息化革命,动态最优路径规划策略作为智能交通出行者信息管理系统的重要问题,非常有必要值得研究。本文首先建立单车辆动态数学模型,采用基于周期的自主车辆规划算法,有效的避免拥挤的交通路段,使车辆出行代价降低,提高了车辆路径规划的实时效果和准确度。     

物流配送车辆调度路径优化问题算法研究

近年来,我国物流运行总体平稳,物流需求规模保持较高增幅,物流业增加值平稳增长,但经济运行中的物流成本与其他发达国家相比依然较高。车辆调度配送路径优化问题同时涉及能源消耗和废物的排放问题,随着人们对环境问题给予越来越多的关注,因而其一直是国内外研究的热点。同时物流配送车辆调度问题在企业运营中起着重要的作用。文章首先简介了车辆调度问题,然后从研究的精确算法和启发式算法两方面较为详细地论述了国内外有关车辆调度问题的研究现状,总结了研究中存在的问题,并对物流算法的发展进行了展望。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

餐饮物流配送路径优化方法研究

研究了餐饮物流配送方案的配送路径优化方法,以物流运输距离最小化为优化目标,以单个配送车辆的容量限制、运输距离限制为约束条件,提出了餐饮物流配送路径优化的整数规划模型。然后,结合遗传算法与模拟退火算法设计了求解模型的遗传-模拟退火算法。最后,给出算例验证了本文模型与算法的有效性。     

物流配送系统中大规模最短路径算法的研究

在物流配送管理系统中,车辆路径优化是一个典型的难题,而最短路径算法是其基础。传统的最短路径算法,如Dijkstra最短路径算法因性能问题无法适应大规模的拓扑网络和实时计算。本文在Dijkstna最短路径算法的基础上,在方向优先等改进算法的启发下,设计和开发了基于GIS的大规模最短路径算法。实验表明,该算法受拓扑网络规模的影响极小,能够快速完成实时最短路径计算。     

基于蚁群算法的甘肃省应急物流配送路径优化研究

针对甘肃应急物流运输与配送问题,构建了配送车辆数最少和车辆行驶总距离最短的多目标应急配送模型,设计蚁群算法对应急物流配送路径模型求解,兼顾考虑多个制约条件下,优化应急配送路线,并以定西市漳县和岷县的二十八个乡镇为算例进行分析,求解配送路线,假设配送中心有容量不同的车辆,每个受灾点只能由一辆车提供配送服务,每条路线上只有一辆车配送,同时规定车辆从配送中心出发完成配送任务后再返回配送中心,研究结果表明蚁群算法对配送路径优化的优越性。     

应急物流配送路径优化问题研究

文章通过对应急物流配送路径优化问题进行分析,建立了应急物流配送路径优化问题的模型,在此基础上提出了模型的求解方法,最后通过实例应用对应急物流配送路径优化问题求解过程进行了说明,并对结果进行了进一步讨论。     

服装裁剪路径优化与仿真系统的开发研究

为提高服装自动裁剪系统的裁剪效率、减少错误而进行了开发。分析了当前服装自动裁剪系统使用中存在的问题,设计了样片的数据结构、针对样片的排序问题设计了优化算法,并说明了对称片起刀点的设置方法。系统经工厂生产试用,达到了减少空行程、提高裁剪效率、降低成本的目的。     

基于蚁群算法求解VRPTW路径规划问题研究

目前我国物流业迅速发展,但是同时伴有某些方面的不足,比如:成本控制不足。文章将联系实际情况,同时以配送车辆的运输总成本、总行驶距离和碳排放量为目标函数,并充分考虑实际出现的约束条件,再利用MATLAB软件运行带有时间窗的蚁群算法,对车辆配送路径进行仿真实验,最后寻找到最优配送路径以满足目标函数。通过实验表明,该数学模型和算法可以更好地解决物流配送路径选择的问题,以达到降低物流成本、提高物流效率等目的。     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

基于GA算法的舰载机舰面移动路径规划

本文为了对舰载面的移动路径规划问题进行更加深入的研究,从而提出了基于GA的解决方法。首先,此方法建立了一个舰载机舰面移动路径规划的数学模型;其次,此法在求解问题的时候不仅建立了航母舰面的环境模型、舰载机凸壳模型以及碰撞检测模型,同时还利用了GA算法;最后,通过编制程序实现此方法的求解。我们通过方针结果可以看出,利用GA解决此问题不仅能够得到较为精确的结果,并且计算效率也十分符合实际要求。因此,我们可以肯定的是,针对舰载机舰面的移动路径规划问题,采用基于GA算法的求解方式具有一定的可行性。     

面向输电杆塔巡检的无人机路径规划算法研究

文章围绕面向电网巡检的无人机路径规划进行研究,对目前无人机进行巡检时所使用的关键技术进行了分析;根据安全距离以及相机本身的参数,采用遗传算法对巡检路径进行合理化设计,优化拍摄点以及拍摄路径,实现无人机应用于输电线路巡检工作效率的提高.通过仿真结果可以看出,本次研究中所应用的算法能够找到条件吻合的巡检路径,且实现了巡检路...     

动态需求条件下应急物流路径优化问题研究

在静态路径优化问题的基础上,本文引入了动态规划思想,将道路阻塞情况与受灾点需求信息不断更新等因素考虑进来,构建了动态需求条件下的应急物流路径优化模型。结合相关研究成果探讨了模型的求解思路,并利用改进的蚁群算法进行算例分析,得出了动态更新的优化路径,验证了模型的有效性。     

泉州市现代物流业发展路径及对策研究

泉州是“海上丝绸之路”重要起点城市,同时也是商贸与民营制造业集聚区,具有良好的区位优势和经济基础。物流业是泉州市在“中国制造2025”背景下实现产业战略转型升级的重要支撑,综合分析泉州市物流业发展现状、发展中存在的问题,提出发展路径及对策,以推动泉州市现代物流业转型升级,助力泉州市经济高质量发展。     

基于免疫遗传算法的物流业路径规划

为了克服遗传算法的缺陷,将生物学中的免疫机制与标准遗传算法结合,提出一种基于免疫遗传算法的物流业路径规划方法.仿真实验结果显示:该方法能够有效求解大规模的路径优化问题,相比遗传算法,免疫遗传算法具有更快的收敛速度.     

智慧物流的发展路径与发展模式

从发展路径和发展模式两个方面分别研究了我国电商企业、物流企业和制造企业在当今背景下发展企业智慧物流的特点,并对部分典型企业的实践案例进行分析。分析了电商物流、物流企业、制造企业发展智慧物流的路径,提出电商物流、物流企业、制造企业发展智慧物流的典型模式,并进行了相应的对比分析,为今后我国企业发展智慧物流提供了参考和建议。