基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

三维非线性临界解析动态方程的局部渐近稳定性

考察了三维非线性临界动态方程Z.=f(Z),f(0)=0,Df(0)=A,σ(A)={±ω.i,0},ω>0的局部渐近稳定性.首先在非奇异线性坐标变换和时间尺度变换下,将其化成标准形式.之后,运用形式级数法的思想,在f(Z)是解析的假设下,研究了三维自由动态方程Z.=f(Z)的李雅普诺夫V函数的构造问题,给出了确定李雅普诺夫V函数的方法,并得到了判别三维解析动态方程局部渐近稳定的一组充分条件.     

基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划研究

为了进一步提升基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法机器人路径规划的科学性,文章在建立路径规划实验模型基础上在ABC算法中引入了混沌映射产生初始解和反轮盘赌机制进行并行选择,提出等距分布式并行搜索,同时在全局更新机制中引入势场作用,进而得到了一种改进人工蜂群的(improved artificial bee colony,IABC)算法。将IABC算法应用于路径规划,并利用Taguchi正交试验选取实验参数值与目标函数参数值进行基于ABC算法与IABC算法的路径规划对比实验,实验结果表明,IABC算法规划出的路径质量较佳,能够提升规划效率。     

基于区域划分的地铁网络脆弱性评价方法

结合地铁网络的拓扑结构和运营客流分布的特点,提出了基于区域划分的地铁网络脆弱性评价方法,其中分别定义了站点、路段和区域的脆弱值计算公式.由于区域脆弱值与区域划分密切相关,因此进一步设计了两种区域划分方法.一种是站点聚合法,侧重于反映地铁网络区域的结构脆弱性,其基本思路是以脆弱值高的站点为中心,迭代聚合与之耦合度高的站点进而形成脆弱区域;另一种是路段剔除法,侧重于反映客流分布对地铁网络脆弱性的影响,其基本思路是对给定的一个区域逐步从中剔除脆弱值低的线路实现区域划分.最后,利用一个现实的城市地铁系统验证评价方法的有效性.     

基于乘客异质性的乘客出行动态均衡研究

文章研究了早晨高峰期乘客从居住地乘公交车到达工作地的交通行为;假设乘客对拥挤敏感程度具有异质性,在多起点单讫点的线路上建立了考虑时间延误成本和车内拥挤成本的均衡乘车模型;探索了均衡状态下的性质;算例结果支持模型的结论,反应了不同类型的乘客间的混成特点及其分布特征。研究结果有助于掌握人们出行的基本规律,对指导公交调度与管理具有一定意义。     

含时间窗的司售员调度模型及多邻域结构设计

形式化定义了司售员调度中的关键因素:车辆运营工作、调度方案、劳动法规和调度目标,建立了一个能够准确反映实际问题的模型.设计出能够有效处理时间窗的多邻域结构,为应用基于邻域搜索的各种算法求解该模型奠定了基础.最后将其应用于基于禁忌搜索的构造式方法——启发式自动司售员调度(HACS)中.实验表明:应用该模型及多领域结构改进了HACS,有效解决了含时间窗的司售员调度问题并得到更优解,对大规模问题,解的改进更加明显.     

基于精英策略的多目标模拟退火算法

在本文提出的新算法中,以模拟退火方法为进化手段,为了保证解的收敛性与多样性,运用快速非支配排序和密度比较算子,并利用精英策略,保存最优解.对新算法加以实现,最后对其结果进行评价.