带时间窗车辆路径问题的混合粒子群算法

将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法.实例计算及与遗传算法比较的结果表明:应用混合粒子群算法可以快速地求得带时间窗车辆路径问题的优化解;该算法是一种求解离散组合优化问题的有效方法.     

基于改进分散搜索算法的无人机路径规划

针对在敌情信息不明环境中无人机侦查路径规划问题,建立了车辆路由问题模型(VRP),提出了基于分散搜索的改进混合搜索算法.基于Bayes方法计算出点到点之间的威胁概率,并生成了一个赋权图,将无人机路径规划问题转化为车辆路由寻优模型.采用混合路径规划算法求解.该算法将模拟退火嵌入到分散搜索算法的框架中,充分利用了分散搜索的全局搜索能力与模拟退火的局部搜索能力来优化无人机的侦查路径,混合算法在保证时效性的同时提升了求解的质量.仿真结果验证了算法的有效性.     

求解作业车间调度问题的混合粒子群算法

由于传统粒子群算法应用于作业车间调度问题易于陷入局部最优,为了克服传统粒子群算法的局限性,本文将遗传算法的交叉和变异思想引入,快速、全面地生成粒子,并在较大程度上保证了粒子的优良性质,由于模拟退火算法以简单高效的搜索方式避免了局部搜索算法快速收敛于局部最优点的缺点,故本文将模拟退火算法融入,提出了混合粒子群算法.从实验结果可以看出,混合粒子群算法为求解作业车间调度的一种有效算法.     

自动化立体仓库固定货架拣选路径问题研究

为提高自动化立体仓库拣选效率,以存取时间最短为目标,针对单巷道固定货架拣选作业过程,构建了解决拣选作业路径优化问题的数学模型,提出结合模拟退火算法的混合粒子群算法.该算法在求解过程中用粒子群算法初始化种群,提高了优化效率,缩短了搜索时间;在迭代过程中采用模拟退火算法,利用其概率突跳能力,以避免基本粒子群算法迭代过程中陷入局部最优和早熟收敛.通过实例验证,该算法比标准粒子群算法所用时间短、收敛速度快、迭代次数少.     

二进制粒子群优化算法在车辆路径问题中的应用

车辆路径优化问题是一类实用价值很高的NP组合问题,针对传统启发式优化算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了一种新的基于二进制的粒子群优化算法,并将该算法应用于车辆路径优化问题,建立了相应的数学模型和求解算法.将该算法通过与遗传算法、混合蚁群算法和标准粒子群算法进行比较,证明了其搜索速度和寻优能力的优越性.     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

路径规划是移动机器人领域中的重要问题之一。传统遗传算法在寻找最短路径时容易陷入局部最优,为了缩短机器人运动路径长度和提高避障性能,本文提出一种免疫克隆自适应遗传算法,该算法结合了免疫克隆算子、自适应算子从而提高解的质量,设计栅格模型,给出适应度函数用于计算机器人路径长度,并针对复杂的二维路径编码问题,设计一维路径编码方式。在仿真实验中针对不同障碍物数量对免疫克隆自适应遗传算法和粒子群算法、模拟退火算法进行对比,结果显示:当障碍物数量提高至20时,免疫克隆自适应遗传算法优化过的路径长度与粒子群算法与模拟退火算法相比分别降低了5.99%和11.04%。因此,本文提出的免疫克隆自适应遗传算法可减少路径寻优时间,有效提升机器人路径规划的效率。     

量子粒子群优化算法在运输问题中的应用

将量子粒子群优化算法用于运输问题求解,用粒子的位置表示运输路径,建立运输路径的数学模型.与遗传算法相比,实验结果表明,该算法在求解运输问题中提高了最优解的精度,且具有较快的收敛速度.     

基于改进粒子群算法的城市物流无人机路径规划

城市物流无人机路径规划是无人机任务规划系统的一项核心内容。为安全、高效实现物流无人机路径规划问题,首先,采用栅格法进行环境建模,考虑无人机性能限制,以路径长度最短、无人机高度变化以及栅格危险度最小为目标,建立多约束物流无人机路径规划模型。其次,针对传统粒子群算法存在的问题,引入Singer映射改进粒子初始分布、线性调整加速因子和最大速度,粒子位置新更新策略,及动态调整惯性权值,应用改进的粒子群优化算法求解模型。最后,进行了算例仿真分析。当栅格粒度取5米,路径节点取5个,代价函数权值分别取0.1、0.4和0.5时,与其他4种算法相比,本文算法总代价值最佳,分别减少44.5%、3.5%、42.8%和30%。结果表明,本文的模型与算法用于无人机路径规划是可行的和有效的。     

文化算法在有人/无人机协同作战目标分配中的应用

针对有人/无人机协同作战目标分配问题,基于文化算法提出一种遗传算法和离散粒子群算法相结合的目标分配方法。根据有人/无人机协同目标分配问题的特性,结合文化算法的基本框架,建立了遗传算法和离散粒子群算法的交互机制,充分利用遗传算法和离散粒子群算法对优化问题的搜索能力,改善了2种算法易陷入局部最优的缺点,对约束条件下的有人/无人机协同作战目标分配问题进行了有效求解。实验结果表明,基于遗传和离散粒子群相结合的文化算法优于遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,能够快速找到目标分配问题的最优解。     

基于混合算法的自动导引车调度问题研究

针对自动化仓库自动导引车(automated guided vehicle, AGV)调度问题，文章在考虑车辆载重约束的情况下，建立车辆行驶总距离和总能耗最小为目标的数学模型，并通过离散差分进化算法与蚁群算法相结合的混合算法进行求解。将混合算法与改进蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法在CVRPLIB SET P算例集上的求解结果进行对比，验证该混合算法的有效性；通过数值仿真实验对提出的自动化分拣仓库AGV调度问题进行求解，证明该混合算法对实际算例有较好的求解结果，可以有效提高自动化仓库作业效率。     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。     

基于群集智能算法的路径规划问题

在工业及服务系统行业,特别是物流及交通运输系统中经常遇到路径规划问题。该文针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统,建立了数学模型,引入基于群集智能的蚁群优化算法解决货物拣选路径规划问题。该方法能够对旋转货架系统存储的货物进行快速拣选,并在全局内找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。在货单条目为40的情况下,该文使用改进的蚁群算法求解最优拣选路径比模拟退火算法减小了1 367.17s,比混合遗传算法节省了533.4 s。实验表明该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题。     

基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划

针对无人机在复杂海域地貌中的三维路径规划,在人工鱼群算法的基础上提出了一种改进的适应性人工鱼群算法。首先,利用数学模型建立地貌的三维模型,选取路径最短为性能评价函数,保证路径规划的合理性;其次,考虑到传统的人工鱼群算法前期收敛速度慢,后期需要精确搜索提高算法精度,提出自适应步长和自适应视野范围来更新个体的位置。为了避免算法陷入局部最优,在追尾行为中引入鱼群中的社会经验位置进行更新;最后,利用MATLAB对在3个复杂程度不同的地图中与传统的人工鱼群算法与粒子群算法对比,仿真结果表明改进后的人工鱼群算法在三维路径规划问题求解中具有更好的收敛速度和精度。     

挑选作业优化问题的研究

针对自动化仓库固定货架拣选作业的特点,为了提高自动化仓库固定货架拣选作业的工作效率,建立了货物拣选路径优化问题的数学模型。介绍了模拟退火算法和粒子群算法的基本原理,应用杂交算法和带高斯变异算法在模拟退火操作下对较优的粒子群进行寻优运算,设计了模拟退火粒子群优化算法。实例证明,该算法具有较好的全局寻优能力,能取得令人满意的效果。     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。