基于改进蚁群算法的移动机器人火灾救援路径规划方法

为了解决在火灾救援中考虑多因素的移动机器人最优路径规划问题,提出一种基于改进蚁群算法的救援路径规划方法.通过改进全局信息素更新策略,考虑影响移动机器人到达待救援点时间的路径长度、转弯次数、坡度大小等主要因素,并根据多因素综合指标来分配各路径上的信息素量,指引蚂蚁走向最优路径.通过仿真算例并与同类方法对比,结果表明,该方法在考虑多因素后性能有较大提升,具有较好的全局搜索能力和收敛速度,可提高移动机器人在火灾救援中的效率.     

基于改进CMOPSO挠性卫星姿态机动路径优化

针对挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的路径优化问题,研究了一种基于云多目标粒子群算法(CMOPSO)的姿态机动路径优化方法.为了解决云多目标粒子群算法寻优初期可能出现粒子陷入局部最优的问题,提出了一种随迭代次数呈反正切函数变化调整惯性权重的改进云多目标粒子群算法.针对挠性卫星大角度姿态机动问题,考虑挠性卫星姿态机动过程中角加速度和角速度的限制,建立了姿态机动路径参数的多目标优化模型,并采用改进的CMOPSO进行优化.仿真结果验证了所提改进的云多目标粒子群算法在挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的有效性.     

基于最优路径的异构学术网络重要文献探测方法

基于同构学术网络〖CD2〗引文网络最优路径研究, 提出一种异构网络最优路径算法及两种路径重要性的评价指标, 解决了现有同构网络最优路径算法不能应用于真实学术网络研究的问题. 以微软学术迁移学习领域数据为数据集, 从异构学术网络最优路径探测迁移学习领域重要文献与引文网络主路径探测迁移学习领域重要文献的相似性及迁移学习领域发展历程两方面验证了基于最优路径的异构网络重要文献探测方法的正确性. 实验结果表明, 该算法和指标更符合真实学术网络.     

动态路径诱导交通阻抗优化方法与实现

基于实时交通采集数据,获取合理动态规划最优路径,提出了考虑驾驶员出行行为因素的交通阻抗优化方法.研究了基于实时交通状态因素的动态路网优先等级指数的确定方法,重构了动态路径诱导交通网络模型,大大降低了路网的复杂度;基于多源实时数据,研究了动态路径诱导交通阻抗优化的计算方法,实现了路网的动态路径诱导,并通过GIS平台进行了仿真分析.该方法更符合驾驶员行为习惯,对于改进Dijkstra算法在动态路径诱导中的应用具有操作优势和显著意义.     

基于LBS的最优出行路径算法的研究与应用

文章是基于LBS移动二次定位位置服务平台进行最优出行路径的研究.研究的目的是在LBS移动定位平台上实现基于出行者决策的最优路径选取,对人们选择最佳出行路线进行导航;在最优出行路径方面将问题分为最短路径算法和路径的权值2个问题;在最短路径算法方面选取了Dijkstra算法,并采用分层搜索、动态限制搜索区域算法对Dijkstra进行辅助,提高算法响应速度;在路径权值的确定方面,采用基于出行者决策的理论模型,对该决策算法进行适当调整,对路径权值重新裁定.     

基于改进蚁群算法的智能物流配送路径优化方法

针对交通日益拥堵情况下的物流配送路径的优化选择问题,提出了一种基于改进蚁群算法的智能物流配送路径优化方法.首先,对传统基于单一路径最短优化的思路进行了扩展,提出了基于多约束条件的最优路径质量评价函数,并推导分析了不同约束情况下的最优路径模型;然后,基于多约束条件对传统蚁群算法状态转移启发函数和信息素进行了改进,较好地改善了算法的动态优化性能.计算机仿真结果表明,本文方法很好地提升了复杂路况下最优路径的寻优精度和收敛速度,具有较好的应用前景.     

基于多目标路径规划的应急资源配置模型

面对日益增加的突发事件,应急资源调度对于快速开展救援工作以及降低社会财产损失具有重要意义.文中建立了一种基于多目标路径规划的应急资源配置模型,可解决应急路径搜索与资源配置两个问题.考虑到突发事件会对道路网络造成较大影响,模型首先以基于BPR(美国联邦公路局)路阻函数的路径行程时间与基于大量历史交通量数据的可靠性为优化目标进行路径规划,综合禁忌搜索与非支配排序获取应急救援路径的Pareto解集,并且通过指标权重确定最优路径;然后在获得最优路径的基础上,基于突发事件级别引入效用系数进行资源配置,最大化总资源利用效益,并基于Lingo软件进行求解;最后在无锡市公路网的历史数据基础上进行了案例分析,验证了所提出模型与解决方法的有效性.     

考虑信号控制影响的低频浮动车路径估计

针对低频浮动车中相邻GPS匹配点跨越多个路段的路径估计问题,考虑信号控制以及其他影响绕行的因素,建立最优路径的层次分析模型。首先,选取评价指标进行模糊等级划分;其次,利用各指标间的判断矩阵和权系数向量得到各路段阻抗因子;最后,以路段阻抗代替路段长度,利用Dijkstra搜索算法找到最"短"路径,判定为浮动车驾驶者最可能的行驶路径。以北京市石景山区实际车辆GPS数据为例,选取其中跨越多路段的GPS点进行分析,所得路径估计结果与该车实际行驶路径相一致。     

基于可靠性的随机交通网络约束最优路径问题

为了仿真交通网络中资源约束条件下的路径选择行为,建立了随机交通网络约束最优路径问题数学模型并进行求解.采用期望-方差为路径目标函数,将约束最优路径问题建模为混合非线性整数约束优化问题,构造基于线性规划的分支定界算法以求解该问题.针对Sioux Falls网络展开数值试验,将无资源约束和不同资源约束条件下的交通网络最优路径计算结果进行比较分析.试验结果表明:无资源约束和有资源约束条件下交通网络中相同起迄点之间的最优值和最优路径是不同的;在不同资源上限的约束条件下,相同起迄点之间的最优值和最优路径也是不同的,约束上限值与最优值成反比例关系.交通网络中资源约束条件对最优路径的选择具有重大影响.     

在生态环境保护视角下的风景区道路选线研究——以安徽省舒城县周瑜城风景区为例

将生态环境保护理念融入道路选线研究,是风景区生态环境可持续发展的前提和要求.以生态环境保护为目标的风景区道路选线需要考虑多个因素,而传统的通过避让敏感区的道路选线方案无法对这多个因素进行统一分析,因而可操作性不强.提出了一个在生态环境保护目标下,利用基于最小耗费距离模型的最优路径分析技术进行道路选线的方案,并以安徽省舒城县周瑜城风景区为例,进行了案例研究.研究结果表明,该道路选线方法可以按照选线方案,自动生成符合生态环境保护目标的最优路径.     

马尔可夫性在AGV全局路径规划中的应用

通过对现有环境模型和路径规划算法的分析,提出了新的环境建模方法和基于已知环境信息的全局路径规划算法。对FMS采用机床位姿增广阵(APMM)和机床相对位姿阵(RPMM)进行建模,所建模型具有环境信息存储量小,数据易维护、易扩充等优点。最优路径的规划采用概率选择法,路径结点并行选择;最优路径取最大概率路径,路径规划效率高。仿真结果表明,所提出的路径规划算法具有简单、快速、可靠、并行搜索等优点。     

基于模糊质量功能展开的服务外包供应商选择的评价模型及应用

服务外包有利于优化产业结构和资源配置, 增强企业核心竞争力. 服务外包供应商的选择评价是服务外包的重要环节. 采用模糊质量功能展开(quality function deployment, QFD)方法建立服务外包供应商选择的评价模型. 首先, 根据服务外包企业的实际需求建立服务外包供应商评价指标体系; 然后, 由发包企业代表对评价指标赋予模糊权重, 由外聘专家对备选供应商与供应商评价指标的相关性进行打分; 最后, 通过模糊加权平均方法和模糊期望值算子计算出备选供应商的最终排名, 从而帮助发包企业进行决策. 通过实例分析说明了该模型的可行性和实用性.     

基于模糊控制的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)的特点,结合中转节点本身的因素,将模糊控制算法引入到WSN网络路由算法中,把节点的信号接收强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)和电池电量进行模糊化处理,由模糊解构建一个新的路由度量,并将其引入到路由算法中计算路由,以避免过度使用链路质量较差的节点。实验仿真表明,引入模糊控制的方案,能够较好地平衡各个节点的能量消耗,整个网络的使用寿命有所提升。     

一种管件液压成形加载路径的设计方法

对给定的零件形状和管坯材料,加载路径明显影响管件的液压成形结果,为能成形更高的支管高度并尽可能保持零件壁厚的均匀性,提出一种自适应仿真与模糊逻辑控制策略相结合的方法来设计T型管液压成形的加载路径.由仿真结果计算成形缺陷值并把该值作为模糊控制的输入,根据模糊控制的输出调整相应的载荷,以获得合理的加载路径.实例分析结果表明,用该方法进行管件液压成形的加载路径设计是合理的.     

基于前景理论与理想解法的应急预案评估模型

为对突发事件救援确定最优应急预案、提高救援效率。通过选取全面性、时效性、经济性、可操作性四个指标,基于前景理论以及TOPSIS法对应急预案优劣排序。首先,专家根据打分标准给出各指标下预案的属性值,并利用Shapley值集结指标;其次,利用直觉模糊熵计算各专家权重值,确定最优方案。以选择最优的应急预案为例,结果表明方法的可行性与实用性。     

移动自组织网络中社会关系感知的路由方法

移动自组织网络是一种移动通信和计算机网络相结合的网络,用户节点可以在网络内随意移动并且保持通信,因此移动自组织网络中节点移动的随意性给研究网络中的路由带来了困难;另一方面,移动自组织网络中节点之间的社会关系对路由过程有直接影响.本文采用最可靠路径的原则来计算移动自组织网络中的最优路径进行路由,该方法通过网络节点之间的邻接可能性来表示最优路径,通过节点的移动方案和与其他节点之间的社会关系强度对邻接可能性进行计算.最后,通过仿真实验,将本文提出的路由方法与常用的最优链路状态路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)进行比较分析,结果显示本文提出的方法具有较好的性能.     

基于模糊遗传优化支持向量机的系统辨识研究

在实际应用中支持向量机的参数选取问题一直没有得到很好地解决,限制了其应用。为了能够自动获取最优的支持向量机参数,提出了基于模糊遗传算法的SVM参数选择方法,用模糊逻辑在线调整遗传算法的交叉概率pc和变异概率pm,并采用基于模糊遗传优化的支持向量机回归和BP神经网络对非线性系统辨识问题进行了研究。仿真结果表明,在小样本情况下,支持向量机比神经网络具有更高的系统辨识精度和更好的泛化能力。     

基于指引可达性的指路标志布设优化模型

为了更好地实现指路标志的指引可达性,结合已有研究对指路标志的布设优化进行了探讨。以指引可达性分析模型为基础,定义指路标志布设的连续路径(指引可达)与初级路径(指引不可达)。然后构建把初级路径扩展为连续路径的优化算法模型。模型中,定义衡量扩展指引路径选取的两大优化指标即指引距离和需增设的指引信息数量,基于网络分析算法,在路网中搜索指引路径,动态更新优化指标,并在最优扩展指引路径中增设指引信息,实现指路标志的指引可达。把算法模型应用广州大学城指路标志诱导系统中,对指定的道路进行优化,使所有指引信息构成路径都是可达的。实例表明:该优化算法模型是有效可行的。     

基于效用理论的多目标路径选择模型

首先分析了影响驾驶员路径选择的基本要素,基于效用函数理论建立了多目标路径选择模型;在消除量纲对路径选择的影响的基础上,提出了逼近理想路径、远离负理想路径的最优路径判别方法;最后,通过计算每条路径的优劣指标值对多条路径进行排序,且方法易于编写成计算机程序语言,对于大量数据信息下的路径选择模型,可以迅速找到最优路径.     

基于全球眼的地震现场应急救援交通路径分析系统研究

综合运用全球眼监控系统,并采用改进的双向Dijkstra算法作为最优路径选择算法,实现了一种基于全球眼的地震现场应急救援交通路径分析系统,能够为应急车辆及人员提供所在地到地震现场的实时最优的路径以供选择.