基于遗传算法的无人机三维航迹规划研究

近年来,随着无人机在各个领域的广泛应用,无人机的航迹规划问题成为研究的热点,本文通过分析地形条件以及无人机自身性能对航迹规划的影响,研究无人机三维规划问题。在数字地图预处理的基础上,对基准地形以及障碍区域进行建模,建立等效的环境数字地图,并采用样条插值法对地形进行平滑处理,降低搜索空间。在此基础上建立带有惩罚函数的评价目标,使用遗传算法完成了无人机的三维航迹规划。实验结果表明:遗传算法不仅能够完成无人机的规划任务,生成短而平滑的路径,而且能够获得很好的收敛效果,为各种实际任务提供技术支持。     

基于遗传算法的农产品物流车辆路径问题决策研究

我国农产品物流成本较高的主要原因之一是缺乏科学的管理技术,尤其是基于定量分析的决策技术。对物流车辆路径问题的优化可以有效降低农产品的物流成本。针对农产品的时效性,对带有时间窗的农产品物流车辆路径问题,引入客户满意度函数,建立实例决策模型,运用遗传算法工具箱进行优化求解。通过对优化前后的数据进行比较,验证决策模型的可行性和合理性。     

基于无交叉遗传算法的物流车辆路径问题研究

设计并实现了一种求解基本车辆路径问题的无交叉遗传算法,阐述了无交叉遗传算法求解物流车辆路径问题的关键技术,包括编码方案、初始种群生成方案、适应度函数、种群选择方案和变异操作等；并对比了使用目标函数倒数法和目标函数做差法构造适应度函数时的求解效果.实验结果表明,给出的无交叉遗传算法在求解车辆路径问题上具有良好的性能.     

基于无交叉遗传算法的物流车辆路径问题研究

设计并实现了一种求解基本车辆路径问题的无交叉遗传算法,阐述了无交叉遗传算法求解物流车辆路径问题的关键技术,包括编码方案、初始种群生成方案、适应度函数、种群选择方案和变异操作等;并对比了使用目标函数倒数法和目标函数做差法构造适应度函数时的求解效果。实验结果表明,给出的无交叉遗传算法在求解车辆路径问题上具有良好的性能。     

无人机在物流末端配送中的应用研究

文章分析了新冠疫情和人口老龄化严重的形势下快递“最后一公里”配送难的问题。随着人工智能技术日趋成熟,无人机配送随之产生,阐述了目前无人机配送发展存在的配送范围、配送流程和技术装备,分析了无人机续航能力、空域限制、配送安全等问题,并提出了相应的对策措施。     

基于遗传算法的电子商务物流车辆路径系统的优化

在一般车辆路径系统的基础上,介绍了一般性遗传算法的常规流程,并在遗传选择、交叉和变异环节进行了改进,通过实证证明了改进遗传算法有效可靠,提高了算法的收敛速度。     

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。     

基于遗传算法的企业配送路径问题研究

为提高企业竞争力,加快企业发展,企业已将优化重点转向物流配送环节,文中通过遗传算法设计并求解企业配送路径问题,设计合理的配送路线,提高配送效率,降低物流成本。     

基于遗传算法的多周期确定性IRP问题研究

本文主要通过在分析多周期确定性条件的基础上建立的数学模型,研究多周期确定性客户需求下的IRP问题,并利用遗传算法对模型进行求解.同时以小群体规模、指定交叉率和变异率为实例,进行数值模拟实例分析.与利用经济批量采购公式求解的客户补货量进行了对比分析,遗传算法可以有效地解决了IRP中最优补货量的问题.     

基于GIS和遗传算法的最短路径研究

地理信息系统（GIS）为智能道路交通管理提供了基本数据库,也是进行道路交通网络分析的有力工具。对廊坊道路交通网络进行数据建模,构建了廊坊道路交通地理数据库,研究了遗传算法在求解交通网络最短路径中遇到的问题,以廊坊道路交通地理信息系统为数据平台,对基本遗传算法在种群初始化、交叉和变异算子上做了改进,实现了两点间最短路径的求解。     

基于改进遗传算法的连锁便利店配送路径优化研究

针对零售超市较高的送货时间段、服务时间要求,构建以配送费用最小为目标的带时间窗物流配送路径优化模型,以优化零售小店物流配送网络、提高物流配送质量为目的,采用改进遗传算法对模型进行求解。以石家庄部分苏宁小店为例,对其物流配送路径进行研究,优化后路径配送费用比优化前降低21.5%,研究结果为企业确定经济、合理的配送路径提供参考。     

基于遗传算法的内河船舶路径优化问题研究

将遗传算法应用到内河船舶的路径优化研究中,建立了以运送成本最低为目标的无时间窗约束的内河船舶路径优化模型,并对模型的遗传算法进行了设计.通过实例的计算验证了该模型在内河船舶路径优化中的有效性.     

基于遗传算法的内河船舶路径优化问题研究

将遗传算法应用到内河船舶的路径优化研究中，建立了以运送成本最低为目标的无时间窗约束的内河船舶路径优化模型，并对模型的遗传算法进行了设计。通过实例的计算验证了该模型在内河船舶路径优化中的有效性。     

基于遗传算法的某烟草物流网络优化研究

根据某烟草公司现有物流网络体系和地理特点,建立了物流网络优化数学模型,该模型以物流系统总成本最低为目标,其解决方案是根据各配送中心到各访销点的距离、单位运费、各配送中心的配送量以及各个访销点的配送需求量等建立数学模型,论述了基于遗传算法的物流网络优化的设计和实现,最后通过案例对模型和解决方案作了进一步分析验证.     

基于遗传算法的物流运输与调度优化研究

物流优化是物流企业降低物流成本的主要方式之一,通过物流优化进一步提高物流公司的服务能力,已经是许多物流企业提升竞争力的一项有效举措。本文依据现实中的物流运输问题,建立了基于运输成本和时间的一般函数模型,利用遗传算法进行求解,寻求最优运输路线。算例结果表明使用遗传算法优化运输方式,可以改善现有的调度模式,在满足时间约束的条件下,实现物流运输成本最小。     

基于遗传算法(GA)的配送路径优化问题研究

文章在建立配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了遗传算法来求解该问题，并在算法中引入了自然选择、交叉操作、变异操作等思想：实验结果表明，此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解．是求解车辆路径问题的一个较好的方案。     

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.     

基于改进自适应遗传算法的车辆路径问题研究

针对自适应遗传算法进化初期收敛速度缓慢的不足，引入一个表示种群多样性程度的指标变量对个体的交叉率和变异率进行自适应调节，提出了改进的自适应遗传算法并将其应用于求解车辆路径问题。实验结果显示同传统的自适应调节方法相比，该算法提高了收敛速度，可以有效地求得VRP问题的最优解或近似最优解。