基于混合遗传算法的模糊需求车辆路径问题

针对模糊需求的车辆路径问题,以模糊可信性理论为基础,设计了混合遗传算法。引入扫描算法进行种群的初始化,结合配送分队数和剩余载重因素提出了混合交叉算子。借鉴差分进化和扫描思想构建了基于整数序规范的差分扫描变异运算。以Solomon标准集为算例,通过实验确定了主观参数的最优取值为0.4。改进前后的阶段效果比较表明,混合交叉算子和差分扫描变异算子提高了算法的性能,采用可信性理论研究模糊需求问题有一定的优越性。     

求解有硬时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

针对军事运输中有硬时间窗的车辆路径问题(vehicle routing problem with hard time windows, VRPHTW),结合混合交叉运算、改进变异运算和精英保留策略,以所有车辆的配送总时间最少为目标,设计了改进遗传算法。借鉴贪婪思想,提高了初始种群的优越性;构造了迭代种群的入口矩阵和出口矩阵,并以此为基础提出改进交叉算子,期间引入前向插入法设计了混合交叉运算,加快了种群的寻优速度;同时提出改进变异算子,增加了种群的多样性。实验结果表明,改进遗传算法较之基本算法有着更快的收敛速度和更优的收敛效果。     

基于空间逻辑的仿真实体三维模型重构

根据作战仿真可视化的需求,为提高仿真实体三维模型存储、复用和使用效率,分析了作战仿真实体模型数据管理的优缺点,采用空间逻辑描述和空间逻辑变换,提出了一种新的实体三维模型数据结构和存储方法,设计了三维实体模型快速重构的几何层次与数据结构体系,建立了实体三维模型全局层、集合层、单元层、表面层、顶点层和空间逻辑层,并给出了模型重构的算法。结合某型坦克三维实体模型的重构应用实例,实现了实体各部件的空间逻辑标准化,为作战单元实体仿真三维模型重构提供了一种可行的技术途径。     

多策略蚁群算法求解越野路径规划

针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法。首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表;其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率;另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值;最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析。实验结果表明,改进算法能够快速有效地实现越野路径规划,较之基本算法有一定的优越性。