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针对企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况,提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP, 建立了相应的混合整数规划模型.通过引入一个虚拟配送中心,将多配送中心VRP 转化为单配送中心VRP, 并设计了一种结合扫描算法和C-W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法.最后,以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证, 结果表明本文所提方法与该企业现有的配送方案相比,在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进.此外,进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析, 结果表明该算法具有较好的性能. 相似文献
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识别SAR图像中车辆和车辆群目标的综合方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种对SAR(syntheticapertureradar)图像中的车辆和车辆群目标进行识别的综合方法。它利用SAR图像所具有的统计特性、CFAR检测和数学形态学方法相结合对SAR图像进行预处理和目标分割。找到了一组能够正确表示SAR图像中车辆和车辆群目标的单体不变特征和组合不变特征,给出了相应的目标分类和识别算法、参数选择方法及优化参数。实验证明该方法具有良好的识别效果。 相似文献
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提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法. 相似文献
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基于广义简约梯度算法的履带车辆模型参数修正 总被引:1,自引:0,他引:1
利用多体系统动力学软件RecurDyn建立了某型高速履带车辆的多刚体动力学模型。为提高模型的准确度,首先提出履带车辆动力学模型准确度静态和动态评价指标,使模型准确度量化;然后以模型主要参数为设计变量,以评价指标为响应进行归一化参数灵敏度分析,并根据分析结果确定模型修正参数;最后利用广义简约梯度优化算法分静态和动态两种工况对模型参数进行了修正。与实测值的对比结果表明,修正后履带车辆动力学模型的准确度明显提高,证明论文提出参数修正方法的可行性和有效性。该修正方法能够有效地提高履带车辆动力学模型的准确度和仿真结果的可信度,研究成果对履带车辆动力学建模与仿真工作具有重要的参考价值。 相似文献
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基于模拟植物生长算法的车辆调度问题 总被引:1,自引:0,他引:1
基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法. 相似文献
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针对传统的车辆目标检测算法检测精度低,小尺度目标识别效果差等问题,提出了一种基于YOLOv4(you only look once v4)算法的目标检测方法,以提升对交通场景小目标车辆的检测性能。通过对YOLOv4网络进行再设计,使用MobileNetv2深度可分离卷积模块代替传统卷积,将CBAM(convolutional block attention module)注意力模块融合到特征提取网络中,在保证模型检测精度的同时减少模型参数。采用PANet-D特征融合网络融合获取到4个尺度特征图深浅层的语义信息,增强对小目标物体的检测能力。通过使用Focal loss优化分类损失函数,加快网络模型的收敛速度。实验结果表明,改进后的网络识别准确率达到96.55%,网络模型大小较原YOLOv4网络降低了92.49 M,同时检测速度比原网络提升了17%,充分证明了本算法的可行性。 相似文献
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基于边界矩和改进FCM聚类的水下目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
水下目标的识别是水下机器人对环境动态感知、快速定位与跟踪视觉目标的关键, 本文针对水下成像的特殊性以及成像环境的复杂性,旨在设计一种快速、准确的目标识别系统以指导水下机器人进行下一步的任务. 首先, 综合运用一些流行的算法, 简要介绍了一种有效的边界分割算法; 然后通过对边界矩的分析和修正, 构造了具有平移、旋转及比例变换不变性的仿射变换; 最后详细描述了改进的FCM聚类识别的设计理念. 通过对实测的4类物体组成的水下目标的识别实验, 证明了所提水下目标识别系统可以用于水下目标识别, 并且具有较高的鲁棒性和实时性. 相似文献
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针对不确定环境下无人机任务决策问题, 提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络的自适应推理算法. 该算法能够利用软/硬证据和先验信息动态地调整任务决策模型参数, 通过推理和参数学习互动的方式使任务决策模型具备适应动态环境的能力. 仿真证明, 提出的自适应推理算法能够在突发威胁信息不完备、先验参数不精确和先验参数无认知的情况下为无人机任务决策提供保障. 相似文献
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特征抽取是模式识别中的一个关键问题。丈中提出一种改进的基于Gabor滤波器的特征抽取算法。该算法应用Gabor滤波器的多尺度特性与样本图像进行卷积,将得到的Gabor特征矢量,根据其邻近分量的离散程度进行加权处理。与传统方法相比,该算法可以有效增强离散程度相对较小的特征分量在分类中的作用,分类效果较好;同时充分利用样本图像的统计信息,具有一定的鲁棒性。将该算法应用于车辆检测系统中,数据表明其能有效降低车辆检测的错误率,增强系统的鲁棒性。 相似文献
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B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用. 相似文献
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为了减小室外无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)监测过程中的定位误差,对室外UAV进行实时定位,提出了一种基于随机森林的Chan-Taylor三维定位算法。通过K近邻对定位数据扩展后,根据Chan-Taylor算法将随机信号多径噪声转化为高斯分布,便于模型提取信号特征。使用交叉验证,实现随机森林特征参数与混淆矩阵阈值的自适应确定,并用该阈值衡量模型的一致性。利用分类结果更新UAV定位权值矩阵,有效地补偿目标高度数据。此外,使用标定UAV对设备误差进行估计,校正定位结果。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效地提高UAV定位精度,实现利用移动通信基站对UAV进行无源定位。 相似文献
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突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能. 相似文献