一种混合遗传算法在地震救援路径优化问题中的应用研究

地震发生后的路径规划问题不同于传统的最短路问题和车辆路径规划问题,及时性与安全性成为最主要的约束目标,同时还需要考虑震害引起的路况变化和权值更新。本文综合以往的救灾经验和研究成果,提出一种全面的地震救援路径优化问题模型,同时将启发式规则和遗传算法有机结合,在GIS平面坐标下对这类实际问题进行求解,最终结果考虑多目标的Pareto最优解,并与最短路问题中的经典遗传算法进行比较,通过仿真试验对比分析说明本文采用的算法拥有更高的求解精度和收敛速度。     

基于多目标遗传算法的起重机吊装路径规划

采用改进遗传算子操作策略的遗传算法以解决起重机三维空间多目标吊装路径的规划问题.首先建立起重机作业场景和位姿空间的数学模型,将起重机的空间多自由度路径规划问题转化成平面路径点的求解问题.然后确定以吊装路径最短、安全性最好和运动形式变化最少为优化目标,通过添加记忆算子为插入算子和变异算子选取合适的方向和步长进行多目标优化操作.实验证明该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的路径供决策者选择.     

基于多目标遗传算法的危险品运输路径优化

文章考虑危险品的特性,定义危险品的运输风险,以最小化路径长度、最小化运输风险为目标建立优化模型,采用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)求解该双目标问题,分别求得长度最短、风险成本最小的路线,进行2个目标的Pareto分析。研究结果表明遗传算法能有效解决最短和风险最小路径的搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际指导意义。     

一种基于PEGA算法的UAV区域覆盖搜索路径规划方法

为解决不规则区域内UAV最短覆盖搜索路径的规划问题,提出一种新的求解方法。首先,利用机载传感器探测范围对任务区域进行栅格化离散,将区域覆盖搜索路径规划问题转化为一个可求解的旅行商问题;然后,利用多种群并行算法框架及精英策略对遗传算法进行改进并重新设计算法的适应度函数,提出一种并行精英遗传算法用于问题的求解。实验仿真结果表明,提出的求解方法对于UAV区域覆盖搜索路径规划问题具有较好的适用性;提出的PEGA算法收敛速度快,得出的最优解质量较高;通过改进适应度函数能够有效减少远距离两点相连的情况,对于覆盖搜索路径规划结果产生了明显的优化效果。     

基于多目标遗传算法的路径规划

研究三维地形中的路径规划问题.针对三维地形中路径涉及的因素多,将多目标优化的思想引入路径规划.提出一种基于多目标遗传算法的路径规划方法,设计了优化路径的遗传算法实现方案.使用大范围初始化种群的方法,设计了适合于路径规划的遗传算子.实验证明,该算法能综合考虑多种因素,并能同时提供不同特点的多条路径供决策者选择.     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

基于混合粒子群算法的农情监测无人机路径规划

用无人机对果树病虫害进行巡航拍摄是有较大潜力的农情监测方法,本文以飞行时间最短为目标,建立了农情监测无人机路径规划的数学模型。结合遗传算法、模拟退火算法的思想,在粒子群算法中引入交叉、变异、替换操作,提出了一种混合粒子群算法来求解无人机路径规划的数学模型。实验表明,无人机路径规划数学模型可以被混合粒子群算法有效求解,且混合粒子群算法的性能优于遗传算法和模拟退火算法。     

基于栅格地图的遗传算法路径规划

为提高移动机器人路径规划问题的求解质量和求解效率并克服遗传算法用于复杂环境下路径规划存在的常规缺陷,本文改进了运用于路径规划的遗传算法操作,提出了一种基于栅格地图的完善遗传算法路径规划方法,通过引入路径修复机制来提高遗传算法的收敛速度。仿真结果表明这种方法能够很好的解决移动机器人点对点的路径规划问题。     

激光切割路径优化的双重编码改进遗传算法

针对激光切割路径优化的特点,将其归纳为旅行商问题,并利用改进遗传算法进行求解。为使优化更具实际意义,建立了考虑时间距离和热效应的多目标优化数学模型。改进的遗传算法采用双重编码对轮廓扫描顺序和各轮廓的起始点同时进行优化。在编码设计时,被切割件除考虑多边形情况外还考虑到圆及椭圆的情况,通过构建的适应函数将多目标函数转化为单目标优化问题,同时为提高算法的优化性能,适应函数采用动态控制,并改进了交叉与变异操作。仿真结果表明,该算法能有效地对激光切割路径进行优化。     

电动汽车集散货一体化车辆路径问题

针对电动汽车特性,考虑里程约束和时间窗约束,建立以最小化总费用为目标的电动汽车集散货一体化车辆路径问题模型.模型考虑了车辆可在行驶途中多次前往充电站补充电量.因此,避免由于电量不足导致的车辆半路抛锚及电池过度放电.应用遗传算法求解模型,得到包含配送计划、行车时间及充电计划在内的配送方案.并基于Dijkstra算法求解任意两个邻接节点之间最短路径问题,在路网上为车辆规划行车路线.结合北京市城区路网的算例验证模型和方法的有效性和实用性.     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

新零售模式下单中心物流配送路径优化研究

针对新零售模式下单中心物流配送路径规划问题,综合考虑运输成本、道路拥堵程度和配送业务的时效性建立优化模型,并通过改进遗传算法求解. 算例结果表明,改进遗传算法实现的模型效率更高、求解质量更佳.     

基于PSC-IGA算法的数字化车间仓配一体化研究

文章针对数字化车间内部的仓配一体化问题,以装配生产线的物料需求时间和数量为拉动因素,考虑物料配送效率和立库运行效率,将仓配问题分为2个层次,首先通过生产排程确定时间窗,以配送效率最大化为目标构建物料配送路径规划模型,然后构建货位分配多目标优化模型.采用两阶段的遗传算法进行求解,提出基于多色集合约束的遗传算法(polyc...     

同时考虑配送与安装需求的带时间窗车辆路径问题

电商企业经销的家电分为两类:一类是不需要安装的小型家电,如洗衣机、微波炉等;第二类是需要专业安装人员上门安装的大型家电,如空调、热水器等。家电对于安装、售后维修等综合服务有着很高的要求。以家电企业配送与安装物流作业问题为场景,研究同时考虑配送与安装两种需求的车辆路径问题,以总成本最小为目标,考虑配送车辆的软时间窗约束与安装车辆的服务水平约束,不同车型的最大工作时间约束,建立带时间窗的混合整数规划模型。基于遗传算法与粒子群算法基本原理,设计求解模型的混合遗传算法。该算法采取对配送车辆和安装车辆的访问路径同时进行编码、解码、交叉、变异等操作,又针对遗传算法的局部搜索能力不强的问题,将种群分为精英层和普通层,精英层利用种群中已经搜索到的优秀个体的信息指导进一步的搜索过程,普通层保证种群的多样性。仿真实验结果表明,混合遗传算法可以有效地求解带时间窗的配送与安装车辆路径问题。     

基于图论和多目标规划的兵力机动路线优化

研究在最短时间和最大生存概率等两重目标约束下的兵力机动路线优化问题。首先介绍最短路问题的数学模型及D ijkstra算法,然后将求最大生存概率路目标约束转化为求最短路问题,随之建立多目标规划模型,并描述了用STEM算法进行求解的过程。最后用实例验证了模型和算法的可用性。     

基于改进遗传算法的农产品物流配送模型研究

农产品物流配送过程中时间和成本最小化是一个关键的问题。研究在分析农产品特点和用户需求的前提下构建农产品物流配送路径模型，并利用改进遗传算法对该模型进行求解。实验表明遗传算法和改进遗传算法的最优解分别为16087.9元和15129.6元，最优配送路径分别有9条和10条。改进遗传算法的最优目标函数值为最具有优势。改进遗传算法在求解农产品物流配送模型中具有合理性和有效性，能获取最佳路径和最优目标值。     

考虑同时取送货的城市快递共同配送路径优化

针对快递企业的配送车辆在城市配送过程中空载严重的问题,在多家快递企业实施共同配送的前提下,考虑车辆同时取送货对车辆装载率的影响,以配送系统总成本最小化为优化目标,建立考虑同时取送货的城市共同配送路径优化模型,并设计改进遗传算法进行求解,最后通过算例分析验证了模型和算法的实用性与有效性。     

基于随机机会约束规划模型的旅行商问题及其求解算法

为了提高旅行商的效率,将旅行时间引入旅行商问题(TSP),以最短时间和最短路径为目标对旅行商问题进行求解。假设旅行商在不同城市间的旅行时间服从正态分布,以最短路径为优化目标,将旅行时间以一定的置信水平成立作为机会约束条件,构建了旅行商问题的随机机会约束规划模型。提出已构建模型的确定性等价类,设计出遗传算法并编写算法代码,以一定规模的城市为例进行仿真验证。结果表明:给定期望的总旅行时间和置信水平时,可经过计算得出最短距离,并绘制出最优路径图,同时验证了所提出模型的可行性和算法的有效性。     

考虑任务偏序关系的AGV路径优化

考虑岸桥卸船作业环节中任务集装箱之间的偏序关系,针对AGV运输环节建立混合整数规划模型,并设计考虑偏序关系的遗传算法和禁忌搜索算法求解模型.实验部分包括遗传算法参数设置实验和两种启发式算法的性能对比实验.结果表明,考虑任务偏序关系的AGV运输调度占用更多的计算资源,但是经济成本上的增加并不明显;本文建立的模型在合理刻画问题的同时,可在较短时间内找到可行解,为码头路径优化问题建模提供了参考.     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.