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1.
2.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。 相似文献
3.
为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制. 相似文献
6.
针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性,建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标,建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例,采用实际数据验证所建立的方法,并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法,在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明,钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力,尤其是干道直行机动车的通行能力,可降低车辆的平均延误。 相似文献
7.
将ZigBee技术引入到智能交通系统中,提出了一种由ZigBee传感器构成的智能交通灯的体系结构和具体实现方法.通过点阵模块、数码管模块、蜂鸣器模块和传感器模块对交通灯进行数据的采集,建立了交通灯的数据模型,使用协同优化控制策略进行数据的优化处理,最终实现了智能交通灯的功能. 相似文献
8.
9.