路径长度受限的随机需求VRP的模型和算法

路径长度受限的随机需求VRP在生产、生活中有着广泛的应用。给出了路径长度受限的随机需求VRP问题的线性整数规划模型,在不允许部分服务和仅能服务失败一次的策略下设计了一个启发式算法。该算法以离散优化中广泛应用的扫描算法为基础生成服务的一个初始可行方案,然后利用模拟退火算法改进得到近似最优解。对需求为二项分布的50个结点、1个服务中心的问题进行了数值试验,数值结果表明该算法对求解路径长度受限的随机需求VRP是有效的。     

随机需求VRP的一个算法

研究了随机需求VRP问题，在服务仅能路由失败一次和不允许部分服务的情况下，给出了两阶段Clarke—Wright模拟退火算法。对需求为均匀分布的VRP问题做了数值试验，给出了具体的方案。数值结果表明这个算法比简单的两阶段模拟退火算法好，而且算法简单，容易实现。这个算法在第Ⅱ阶段模拟退火算法开始时给出了一个比较合理的初始解，较好地处理了大范围交叉的问题，从而使得模拟退火算法快速收敛到近似最优解。     

允许部分服务的随机需求车辆路径问题研究

文章对需求量满足二项分布的随机需求车辆路径问题进行了研究,在服务失败时采取允许部分服务的策略,通过仿真的方法证明了这一策略的有效性;并将嵌套分割算法与扫描算法相结合,提出了一种新的求解随机需求车辆路径问题的两阶段算法,数值试验验证了该算法的有效性.该算法拓展了车辆路径问题的算法空间.     

路径长度受限的随机需求VRP的节省算法及其策略分析

在保证每条路径长度限制，至多只能服务失败一次和不允许部分服务的策略下，定义了一个新的节省路径．给出了一个精确的节省算法，对中等规模和大规模问题进行了数值试验，数值试验表明算法有效。对所采用的策略进行了分析，得到了一些理论结果。     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人静态路径规划

采用多边形法描述了机器人的工作环境模型,应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式.对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径.最后在Visual C++环境中通过仿真验证了此算法的可行性和高效性.     

物料配送和废旧产品回收的VRPSDP问题的并行模拟退火算法

为了求解面向制造领域物料配送和废旧产品回收的同时送取货的车辆路径优化问题(VRPSDP),提出一种主从式并行模拟退火算法代替传统的串行模拟退火算法.算法首先使用剩余承载力和径向附加费(RCRS)算法求得初始解,然后在并行模拟退火算法框架下使用4种邻域搜索方法对初始解进行优化.最后,选取国际上通用的Montane和Galvao测试数据集(18个顾客数为100～400的测试问题)对算法性能进行测试,与文献中其他5种算法的比较显示,提出的并行模拟退火算法总体性能较优.     

一种移动机器人三维路径规划优化算法

对移动机器人在三维工作环境中障碍物位置和形状已知条件下的全局路径规划问题进行研究.机器人的初始路径取为出发点到目标点的直线路径,引入人工神经网络结构和模拟退火温度定义路径能量函数;根据多面体形障碍物的形状特征设定各边界面不等的模拟退火初始温度,并且对路径点位于障碍物内、外的不同情况建立不同的运动方程;提出一种基于神经网络结构能量函数的路径规划算法及其优化算法,对所提路径规划算法进行仿真研究.研究结果表明,该算法是一种有效的移动机器人三维路径规划算法;算法计算简单,不存在组合爆炸问题;可避免路径规划的某些局部极小值问题;优化算法能够规划出移动机器人最短避障路径,并且可加快路径规划收敛速度.     

基于模拟退火的机器人路径规划算法

本文利用模拟退火算法对该模型进行优化求解,为移动机器人寻找到一条最优路径。通过实验得到模拟退火算法有效提高了收敛速度,快速完成了移动机器人路径规划的任务。     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于鱼骨型仓库的拣选路径问题优化

为提高鱼骨型仓库布局下的订单拣选效率,基于拣货路径距离计算模型和以最小化拣货路径总距离为优化目标的拣选路径优化模型,提出一种混沌模拟退火粒子群优化算法,引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,同时结合了模拟退火算法的概率突跳特点使算法在迭代后期仍具有较好的全局寻优能力.最后,通过实例仿真验证了该算法在解决鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性,并通过与其他算法比较,证明了该算法的先进性,为鱼骨型仓库布局下拣选路径规划问题提供了新的解决思路.     

基于表面自适应的定向贪婪选路

针对无线传感器网络中基于位置的路由算法中存在的重复搜索和冗余计算问题,提出一种基于表面自适应的定向贪婪路由算法(DGAFR).该算法充分发挥贪婪转发、表面路由转发和定向选路的优势,依据局部区域节点的状态信息进行整个网络的路由选择.理论上分析证明DGAFR算法具备渐近最优性;仿真结果表明,相比于GPSR和GOAFR,该算法降低了大量额外的通信和计算开销,更适于大型的传感器网络.     

路由器在广域网中的应用

从路由器的基本原理出发，对路由协议、路由算法进行了全面的分析，并对路由协议、路由算法的选择进行了相应探讨。同时简要介绍了路由配置方法、配置内容及综合测试方法。     

基于Qos组播路由算法的研究

从源路由算法、分布式路由算法和层次型路由算法3个方面分析了现有Qos组播路由算法,介绍了相关算法的基本思想,并探讨了今后的研究方向。     

移动ad hoc网络中的混合式多路径路由算法

针对移动adhoc网络中的拓扑结构具有快速动态变化的特点,提出了一种混合式多路径路由算法(HMPR),该算法不要求各条路径一定是不相交的,通过理论分析表明,这种多路径算法在稳定性较差的链路条件下具有更好的路由可靠性。在HMPR中,还提出了一种估计链路寿命统计特性的方法,所得结果用于寻路策略。在寻路过程中,提出了一种联合选路规则以选择最佳路径。仿真结果表明:HMPR算法可充分利用网络局部拓扑结构的稳定性,预测路径寿命,从而提高所选路径的可靠性,它以比现有的路由算法略大的开销提高了数据包投递率和传输时延性能。     

A study on IP-based hierarchical routing strategy in network simulation

The intrinsic routing policy of NS2—a network simulation tool— based on flat or hierarchical address has the disadvantage such as small topology scale,high resource consumption,low efficiency and so on.This paper proposes an IP based hierarchical routing strategy in network simulation to extend the topology scale and improve performance in simulating.Firstly,a stratification mechanism to identify IP address of nodes is described.Then,an algorithm of packet transmitting method(PTM) is presented for packet forwarding in the same subnet.Finally,algorithms of region partition(RP),routing computation based on region division(RCBRD) and routing distribution(RD) is proposed to implement regional segmentation,route calculation and route distribution for forwarding packets in different subnets respectively.The experiment results show that under the same condition,compared with plane address,the topology scale of the network simulation is extended two times and the consumption of time and memory during simulation is reduced by approximately 73%and 45.8% respectively.Compared with hierarchical address,the topology scale of the network simulation is expanded by more than 50%,and the consumption of time and memory is reduced by about 59.2% and 25% respectively.In addition,along with the growth of the node size,the proportion of reducing total simulation time and memory consumption would gradually increase.     

几种主要的动态路由协议的分析与比较

在计算机网络中，路由协议的选择至关重要，它直接影响到一个网络的性能，而路由协议的选择又相当复杂。本文主要介绍几种常用动态路由协议的工作原理，并对各种协议的特点进行了分析、比较，对选择何种路由协议进行了阐述。     

IP路由表生成方案研究

本文首先讨论了生成IP路由表的各种方案，然后结合一个实例对各种方案的性能进行对比分析，最后提出了一种时间耗费更少的动态路由表生成方案。     

Inter-domain routing and wavelength assignment based on source routing in ASON

The inter-domain and intra-domain routings are treated jointly with dynamically distributed algorithms in automatically switched optical networks （ASON） based on source routing. The proposed algorithms are discussed through numerical calculations. The routing loops can be avoided efficiently and the inter-domain signaling complexity is reduced significantly. The performance of the blocking probability is also improved.     

Optimized QoS Routing Algorithm

QoS routing is one of the key technologies for providing guaranteed service in IP networks. The paper focuses on the optimization problem for bandwidth constrained QoS routing, and proposes an optimal algorithm based on the global optimization of path bandwidth and hop counts. The main goal of the algorithm is to minimize the consumption of network resource, and at the same time to minimize the network congestion caused by irrational path selection. The simulation results show that our algorithm has lower call blocking rate and higher throughput than traditional algorithms.     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．