基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B.设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量.最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性.     

基于蚁群算法的贴片机贴装路径优化

在印制电路板的生产过程中,表面贴装是极为重要的一环,其速度直接影响着生产效率的高低。将蚁群智能优化思想扩展到表面贴装路径优化问题,针对该问题提出了优化模型及新的优化方法,能够适用于表面贴装路径优化问题。     

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。     

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。     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究.优化后通勤车总行驶路程减少了10.28％、总时间减少13.93％,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78％、66.35％.优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理.应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义.     

基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究

通过引入改进的蚂蚁算法--蚁群系统算法来解决基本的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出了基于蚁群系统算法的最优解,并与其它两种启发式算法进行对比,指出了蚁群系统算法的优势与存在的不足,提出了进一步研究的方向。     

基于蚁群算法的乳制品配送路径优化研究

随着经济发展和人民生活质量的改善,人们对乳制品的需求量日渐提升,乳制品具有有效期短、温度要求高的特性,乳制品冷链运输是衡量市场竞争力的重要指标,根据乳制品冷链物流路径优化问题的目标,建立由固定成本、运输成本、制冷成本、损坏成本和低碳成本共同组成的目标模型,文章以N企业鲜奶配送为例,采取蚁群算法,运用MATLAB软件进行仿真实验,以确保建立模型的有效性以及蚁群算法的科学性,经过10次仿真实验,得出最优路径为83 km且最低运输成本为2 160元的最终结果,从而解决路径优化问题,提高物流服务的质量。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划设计

蚁群算法是由于其良好的反馈信息、优秀的分布式计算和强鲁棒性等优点,在移动机器人的路径规划中受到了较多应用,同时该算法也存在着收敛速度较慢的问题。本文介绍了一种改进的蚁群算法,对于机器人移动环境进行建模分析,在原有蚁群算法的基础上,对于刺激概率和信息素的规则进行了优化调整。改进后算法提升了收敛速度,扩大了搜索区域,通过仿真的结果表明,改进算法具有更好的规划特性。     

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。     

蚁群算法在物流配送路径优化问题上的应用

物流配送路径优化是现代物流配送服务的关键环节之一,需要一个快速而有效的求解算法,构建了物流配送路径优化问题的数学模型,并应用蚁群算法加以求解。在模拟试验基础上,得出了蚁群算法对物流配送路径优化问题十分有效的结论,探索出了一条高效求解物流配送路径优化问题的新途径。     

基于聚类算法和蚁群算法的物流配送路径优化研究

物流配送的研究已经成为提高物流效率、降低物流成本的关键。文中在研究物流问题现状以及相关配送路径算法的基础上,提出了一种新的物流配送路径优化方案,对于一个城市内的多个配送点,首先通过K均值算法进行聚类分析得到局部配送中心及其配送范围内的客户点,然后利用蚁群算法设计该配送区域内的最优配送路径。通过仿真实验得知,文中方案设计出的最优配送路径长度较单纯采用蚁群算法有了较大改善。     

结合局部优化的蚁群优化算法的研究与实现

蚁群算法是一种成功的启发式算法,但在解决TSP问题时存在着收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。本文针对这两个问题,提出了定期交流和模范带头学习模型,前者是在蚂蚁每走过一定城市后,进行学习交流,选出所走路径相对较短的蚂蚁进行信息素影响,从而加快总体的收敛速度;后者是当所有蚂蚁都旅行一圈后,选出最优秀的蚂蚁,在其走过的路径上释放大量信息素,对下一周期蚂蚁的旅行进行引导,避免陷入局部最优解。实验结果表明新算法在求解质量上比传统蚁群算法有了明显提高。本文也通过实验分析了蚂蚁数量等参数对算法性能的影响。     

多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究

针对基本蚁群算法,提出一种多线程蚁群算法。该算法引入多线程技术,将线程作为蚂蚁,而且借鉴于自然界中生物个体的差异性,从选择策略方面加强了蚂蚁个体对未知路径的搜索能力;同时对局部搜索和全局更新策略进行了改进。实验结果表明,该算法可以有效地克服基本蚁群算法的收敛速度慢和易出现停滞现象的缺陷,能够较快的收敛到全局最优解。     

基于改进蚁群算法的数控机床主轴优化设计

通过机床主轴结构的分析,建立数学模型优化主轴。改进的蚁群算法,将寻优过程分为粗搜索和精搜索两个步骤,将粗搜索获得的可行解进行变异交叉操作,最后通过精搜索完成整个寻优过程。分别采用改进蚁群算法、基本蚁群算法和常规优化设计对主轴进行优化,对比分析优化结果可知,采用改进蚁群算法优化后体积减少了5.6%,刚度提高了8.2%,并且改进蚁群算法比基本蚁群算法优化耗时减少了36%,比常规优化设计减少了57%,这为机床主轴系统的优化提供了一种切实可行的优化算法。     

蚁群算法在卷烟配送路径优化中的应用研究

针对目前烟草商业企业的物流配送中存在的问题,提出用仿生学的蚁群优化算法对卷烟配送路径的选择进行优化,以基本的蚁群优化算法模型和原理为理论基础,建立了相应的数学模型,并结合某烟草公司的案例对本算法的应用进行了计算机仿真,实验结果表明该算法在求解卷烟配送的路径优化问题上是行之有效的。     

基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究

以车辆配送问题为背景,运用了蚁群算法来求解应急物流配送车辆调度模型。在带有时间窗的基础上考虑应急系统各节点的运输距离和费用构造模型。根据模型的特点,设计了蚁群算法求解方法,并针对蚂蚁路径选择做了改进性分析。实例研究结果表明．蚁群算法在应急物流配送车辆调度问题中具有合理性、可行性和有效性。     

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。     

基于蚁群算法在机器人足球比赛中的应用

针对机器人足球中寻路效率和多智能体协作问题,提出相应的解决方案,文章主要研究在机器人足球比赛中算法和策略问题。将蚁群算法应用到该比赛中,经实际比赛证明该算法在机器人足球比赛中对于提高机器人寻找足球和攻防性能方面都能得到很好的结果。     

基于改进蚁群算法的应急物流中心选址问题研究

针对灾情等级不确定情况下应急物流的特点,本文利用不确定理论的相关方法,就应急物流中转站选址问题进行了相关分析和研究,构建了适应于应急物流特性的中心选址模型。最后进行仿真实例,利用改进蚁群算法求解模型,并得出相关结论。