车辆路径规划问题的逆向优化方法

在电商物流的最后一公里配送中,经验丰富的驾驶员(专家)并不总是基于最短路径成本矩阵进行路径规划.对此,提出一种逆向优化方法,通过学习专家的过往路径决策,得到能够代表专家经验的成本矩阵,并应用于路径规划模型求解,使得专家经验能够融入决策算法中.利用机器学习中的乘性权重更新算法实现对专家经验的学习.随机算例和电商实际算...     

智能车辆避障路径规划方法研究

为解决车辆在避障时由于路径曲率不连续易发生原地转向的问题,该文对比探究智能车辆避障路径规划方法,开展了五次贝塞尔曲线、三次贝塞尔曲线、五次样条曲线和三次样条曲线避障路径研究。首先,确定控制点分别拟合出五次贝塞尔曲线、三次贝塞尔曲线、五次样条曲线和三次样条曲线的避障路径;其次,采用Matlab和Carsim联合仿真分析的方法对该四种避障路径的曲率进行对比分析;最后,基于无人驾驶平台,采用纯跟踪预瞄模型开展实车试验,以此探究四种避障路径的工程实用性。结果表明：采用样条曲线和贝塞尔曲线进行避障规划,车辆的横向超调量为0;相比于三次曲线避障方法,五次曲线避障方法所规划的路径曲率更连续;相比于样条曲线避障方法,贝塞尔曲线避障方法车辆的转向更稳定。     

动态车辆路径问题的优化方法

设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径,并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求.     

基于混沌优化算法的车辆路径规划问题研究

考虑节点连通关系约束和路段通行能力差异的车辆路径规划（Vehicle Routing Problem,VRP）问题比传统的路径规划问题更为复杂,有效的求解算法一直是研究的关键问题。本文分析了该类VRP问题的数学模型,提出了一种针对该问题的混沌优化算法,介绍了具体的编码方法和实现算子。最后通过仿真实验,验证了所提算法的有效性。     

适于车辆路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要模块.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和快速运算能力.     

疫情期间应急物资车辆路径优化方法

在新冠肺炎疫情期间,全力保障应急物资流通,是保持生产生活平稳有序运行的先行条件。本文建立基于智慧物流系统的应急物资车辆运输系统架构,实现物流信息透明化。并基于百度地图实时监测道路拥堵情况,结合头脑风暴算法内核,根据实况路网模型求解带时间窗的应急物资车辆调度模型,使用Matlab工具结合隔离点实际地理坐标经纬度对其路径规划方案进行仿真,实现应急物资流通过程的数据交互和车辆调度方案的实时调整。该方法改善了疫情期间应急物资的运输效率。     

基于改进遗传算法的家电回收车辆路径规划方法

为了提高家电回收效率以及降低回收成本,提出了一种基于改进遗传算法（GA）的家电回收车辆路径优化方法。将家电回收车辆路径规划问题建模为一个变体的旅行商问题（TSP）以最小化运输成本,但该问题难以在多项式时间内进行求解。提出了一种基于高斯矩阵变异（GMM）算子的改进遗传算法,利用原始站点数据信息中隐含的站点位序分布特性建立高斯概率矩阵,并采用轮盘赌选择法将高斯概率矩阵作用于个体基因突变,在保证种群基因多样性的同时,引导种群向高适应度方向进化。最后,采用上海地区的家电回收点实际数据开展实验仿真以验证所提出算法的有效性,并与其他算法进行对比。结果表明,与传统遗传算法相比,在将求解精度差保持在1%以内的情况下,所提出改进遗传算法的平均收敛速度可以提升50%～60%,算法耗时降低48%。     

自主车辆路径规划算法研究

在自主车辆的路径规划是否经过特定点的两种实际情况下,提出了不同的解决方案。当车辆不需要经过特定点时,引入A*算法,较传统算法将启发函数改为欧几里得函数(Euclidean Distance),并引入一个权值以降低启发函数的权重。当车辆需要经过特定点时,应用Hopfield神经网络思想优化算法,以达到理想的路径规划。仿真实验表明,改进后的算法使得路径规划寻优得到明显提高,并验证了算法的有效性。     

适于配送车辆导航路径规划的改进型粒子群优化算法

路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要的模块。为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略方面进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证算法的有效性。结果表明该算法具有快速的运算能力和较好的收敛性。     

基于动态虚拟障碍物的智能车辆局部路径规划方法

针对传统人工势场法在智能车辆局部路径规划中未充分考虑车辆动力学和运动学约束的不足,提出一种基于动态虚拟障碍物的局部路径规划方法.首先根据环境、车辆运行状态和道路交通规则分析车辆行驶安全性并获得虚拟车道线的解析表达,再进行车辆驾驶行为决策并生成受约束的动态虚拟障碍物,最后采用考虑动力学和运动学约束的改进人工势场法进行局部路径规划.仿真实验表明,该方法在保证动力学和运动学约束的前提下,能够在不同初始速度、相对速度和相对距离工况下获得较好的规划性能.     

车辆路径优化问题的均衡性

研究车辆路径优化问题中配送线路之间的均衡性可以提高配送服务质量。利用C larke-W righ t算法,结合打包原则和装配线线均衡算法的思想,设计出一种称为θRC的启发式算法来处理两个目标的车辆路径优化问题:一是最小化总距离,二是均衡各条线路间负载。该算法包括3个主要部分:θ约束,R运算和C运算。将该算法应用于一个有38个用户的物流配送公司的配送路线求解,结果显示该算法在总路径增长12%的情况下,实现均衡值降低85%。该算法能较好实现车辆路径优化求解中的负载均衡。     

基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法

针对配送车辆行驶路径选择不合理、配送效率降低等问题,提出基于改进布谷鸟算法的配送车辆路径优化方法。遵循路径最短配送原则,构建目标函数,为简化模型结构,设置路径优化的相关约束条件,保证每个需求点只能被配送一次,车辆必须在最大距离负荷范围内行驶,建立路径优化模型;分析经典布谷鸟算法的鸟巢位置更新过程,添加调整因子,引入动态惯性权重;通过布谷鸟搜索算法求解优化模型,经过种群初始化、鸟巢位置更新等过程不断寻找全局最优解,当满足迭代停止条件时,输出最佳优化方案。实验证明,该方法搜索能力强,解集分布均匀,能确保配送路径最短,提高配送效率。     

基于数字孪生技术的危化品车辆运输路径优化方法

针对危化品物流管控成本高、安全隐患检测困难、不确定因素较多等特点,基于数字孪生技术,建立孪生数据驱动下的危化品物流配送系统整体框架,实现对驾驶员疲劳状态及车辆故障预警等参数的实时监测。根据物理参数实现对危化品车辆调度物理空间的精准模拟与迭代优化。构建单一配送中心,带有时间窗约束的路径优化模型,以配送总成本最小为目标函数,结合孪生数据动态调整客户服务时间,采用遗传算法内核利用MATLAB求解数学模型。该方法有效解决了危化品物流调度过程中由于动态不安全因素对危化品运输成本带来的波动。     

基于遗传算法的平面车库车辆路径规划

随着物流系统自动化、智能化水平的提高,AGV在物流系统的应用越来越普遍。AGV的导航是AGV的核心技术,而路径规划是AGV导航的重要环节之一。本文应用遗传算法求解单个AGV的路径规划问题,最后给出该算法实现的路径规划仿真和实验结果,实验结果证实了该方法的有效性。     

车辆路径规划的数学模型及算法综述

车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是一项研究热点。在运输过程中,对车辆进行合理的路径规划可以在满足运输要求的基础上最大程度地节约人力物力,降低运输成本。在对车辆路径规划的研究过程中,模型和算法起着关键性作用。目前已有的模型和算法还存在一些不足。为此,对车辆路径规划问题的数学模型和算法进行了探讨。     

货物不相容车辆路径问题的优化

考虑现实生活中每个客户定制的货物不可用同一辆车混装,或者多个客户的货物不可混装的问题,建立了基于车辆载重、行驶里程、多种车型等约束条件的货物不相容的多车型车辆路径问题的数学模型,应用基于精英选择、混沌变异及模拟退火机制的混合遗传算法求解。将该算法应用到benchmark算例上,并与分支定界算法求解的结果比较,结果表明提出的算法优于分支定界算法。     

基于新型人工势场法的车辆避障路径规划研究方法

针对道路交通环境车辆避障的复杂性,对传统人工势场法进行了改进,将其应用于车辆的避障路径规划;该方法建立了道路边界危险斥力势场模型和障碍物斥力势场模型,并在传统障碍物斥力势场中引入速度因素,车辆在以上两种势场组成的复合场中受到道路边界斥力、障碍物斥力的作用。当达到受力平衡时,通过求解方程可以得到一条安全避障路径;并在避障过程中对车辆实施速度控制。仿真分析结果表明改进后的方法规划出的路径在避障过程中,车辆与障碍物的距离增加至少20 cm,可有效地提高避障的安全性;避障过程中对主车车速进行控制,可使主车的横摆角速度和侧向加速度降低至少20%,有效地提高车辆运行的舒适性和安全性。     

基于改进A*算法的无人驾驶车辆路径规划方法研究

针对传统A*算法所规划路径距离障碍物近、转折点多、路径不平滑的问题,对A*算法进行改进并应用于无人驾驶车辆路径规划中.在传统A*算法分析的基础上对背向障碍物搜索和评价函数进行改进,同时采用3次样条插值方法对规划后路径平滑处理.将传统A*算法和改进A*算法应用于MATLAB环境下搭建的无人驾驶车辆模型进行路径规划仿真分析...