基于群智能混合算法的应急物流路径优化研究

应急物流系统是解决突发事件的有效框架体系,如何选择合适的配送路径以确保受灾群众及时获取物资,对解决应急救援问题有重要意义。通过建立应急物流路径优化模型,考虑到使用人工萤火虫算法会产生寻优精度低以及陷入局部最优等问题,为了提高系统优化性能,参照蜂群和粒子群的群体移动规律,改进萤火虫算法的位置更新策略,引入两种群智能混合算法进行比较实验。设置距离参数和平均交通复杂度,计算物流运输路径系统消耗时间,并采取表格形式显示。实验结果表明群智能混合算法能大幅度优化应急物流路径规划模型,提高配送效率。     

人体步态分析与负重外骨骼机器人的动力学仿真

分析和识别穿戴者的步态信息,指导负重外骨骼机器人的机械结构设计,使其能够和穿戴者协调同步行走。设计仿人体下肢生物平台,利用传感器系统实时反馈人的步态数据,设计与建立步态数据库,在ADAMS中建立三维离线式仿真系统,结合步态的运动学数据,进行动力学分析,为机械结构的设计和驱动单元的选型提供了理论依据和数据支持。通过负重外骨骼机器人的穿戴测试,表明机械结构设计合理,可以真实反映关节转矩的变化。