面向多旅行商问题的多目标模拟退火算法研究

多旅行商问题是经典旅行商问题的一种演化,考虑一些约束,可以转换为一些较现实的问题,具有较高的理论研究和应用价值.在多旅行商问题中,一个任务由多位旅行商共同完成,问题的求解难度较经典旅行商问题更大.现有的研究中指定旅行商个数,将问题转换为固定数量的多旅行商问题.本文构建了求解pareto解的多目标多旅行商问题模型,针对一定规模的城市数量和约束的问题,获得多旅行商问题中旅行商的合适数量.本文将旅行商的个数和多旅行商的最长访问路径作为优化目标,采用改进的多目标模拟退火(IMOSA)算法和传统的多目标遗传算法对问题进行了求解.采用30个城市的旅行商问题对两种算法进行了测试,发现改进的多目标模拟退火算法相较于多目标遗传算法计算复杂度低,且能发现较好的pareto解,算法性能更优.     

基于随机机会约束规划模型的旅行商问题及其求解算法

为了提高旅行商的效率,将旅行时间引入旅行商问题(TSP),以最短时间和最短路径为目标对旅行商问题进行求解。假设旅行商在不同城市间的旅行时间服从正态分布,以最短路径为优化目标,将旅行时间以一定的置信水平成立作为机会约束条件,构建了旅行商问题的随机机会约束规划模型。提出已构建模型的确定性等价类,设计出遗传算法并编写算法代码,以一定规模的城市为例进行仿真验证。结果表明:给定期望的总旅行时间和置信水平时,可经过计算得出最短距离,并绘制出最优路径图,同时验证了所提出模型的可行性和算法的有效性。     

基于Solid Works的海洋平台导管架弧焊机器人离线编程系统

针对将弧焊机器人应用于海洋平台导管架焊接作业现场的部分问题进行了仿真分析.采用Solid Works API环境下编制的焊缝特征坐标系规划软件,对平台焊接中经常出现的T、K相贯线的类马鞍型焊缝曲线进行焊枪路径提取和姿态规划,调用逆运动学运算模块计算各轴转角.最后,在Solid Works环境下进行焊接过程仿真.     

一类多旅行商路径均衡规划算法

本文研究了多个旅行商旅行多个城市的路径规划问题,提出了基于系统科学中的"吸引子"意义下的路径规划算法.路径规划的目标是均衡各旅行商的旅行路径长度并使得路径总和得到优化.为此提出了一种求解该问题的启发式算法思想,并结合邻近点和最短路径设计了算法,同时由复杂度分析知该算法的计算时间复杂度比以往的要低.     

随机型作业计划动态排序方法研究

分析了随机型作业计划静态和动态排序问题及其研究现状,用排队论和概率论方法推导了静态和动态作业计划的排序方案数算式,得出了随机型作业排序问题实际方案数远小于传统理论方案数的结论,分析了排序问题的目标函数及其优化要求,根据任务到达和作业时间具有随机性和变动性的特点,提出了相应的排序准则,并提出变准则策略实现多目标动态排序,是解决随机型作业计划排序问题的有效方法。     

基于改进遗传算法的光伏板清洁分级任务规划

针对利用移动清洁机器人对大面积光伏电站光伏板清洁作业时的任务规划问题,提出分区规划策略.根据风口、光照时长等环境因素对光伏电站采用基于清洁优先级的分级任务规划,利用Hamilton图将太阳能光伏板清洁问题转化为巡回旅行商问题(TSP).针对遗传算法效率低、容易过早收敛的缺点,提出锦标赛选择法与轮盘赌选择法相结合的混合选择算子和基于分段规则的交叉算子的改进遗传算法.采用改进遗传算法规划机器人清洁光伏电站的清洁顺序.实验结果表明,相比于自适应遗传算法,改进遗传算法的求解效率更高、结果更好.     

不确定旅行商问题的期望-方差模型

旅行商问题(TSP)是组合优化领域中的一个典型的NP难问题.在现实生活中,许多因素往往是不确定的.为此,本文主要讨论了不确定环境下的旅行商问题.基于花费的费用具有不确定分布,从旅行者的利益出发建立了带有方差约束的花费期望最小化模型.最后,通过数值例子验证了该模型的有效性.     

一类多出发点多旅行商问题规划算法

提出了一种基于K-means聚类算法的多出发点多旅行商问题求解的新方法.算法定义了节点的吸引度,通过节点吸引度矩阵进行子环游节点集的归类,并对各子环游应用单旅行商启发式算法进行求解.实例表明,此规划算法能很好地求解多出发点多旅行商问题.     

电弧传感焊缝跟踪的信号处理

在分析国内外电弧传感的信号处理的发展情况的基础上,针对摆动电弧弧焊作业的实际要求确定了所需要的信号处理方案,由于均值滤波能有效地消除随机噪声,且对消除短路脉冲电流具有影响独特效果,因此综合运用这两种方法对焊接电流信号进行处理,再用积分差值法对其进行偏差提取.最后在Matlab中进行了初步实验,验证了方案的合理性和可行性.     

求解旅行商问题的一个有效算法

采用统计方法,以中国旅行商问题为例给出了一个求解旅行商问题的有效算法.首先对每个点到其他各点的距离进行求和,然后对每点的距离之和排序,取距离之和最长的3个点连成一回路,再按距离之和的大小顺序选取其余节点,插入到回路的最佳位置上,使得新回路增加的长度越来越短,最后得到旅行商问题的回路.算法实现容易、运行速度快,生成的结果接近其最优解.