基于遗传算法的拣货路径优化方法

随着国民经济的不断发展,电子商务也保持较快的增长趋势,在国民经济中占有越来越重要的地位。电子商务的订单有批量小、频率高、个性化等特点;同时,客户对订单响应时间的要求越来越高,导致电子商务配送中心的拣货作业量非常巨大,作业成本居高不下。本文研究对象是采取人工拣选方式的电子商务配送中心,拣选路径优化问题是一个典型的NP-hard问题,难以采用精确算法求解,故本文采用遗传算法进行求解,对比传统拣货策略,各次实验实际减少路径16.94%～29.84%。验证了优化模型和遗传算法的有效性。     

多机器人协同作业研究

本文通过对多机器人协同作业的研究,提出一套有效的多机器人的协作方案。此方案所采用的是两台基于Arduino mega2560控制器的六自由度机械臂,两者之间使用串口作为通讯方式,协作完成工业流水线拣货搬运的工作模拟。此方案可以应用于实际机器人协同工作,具有一定的实用价值。     

小型太阳能仓储物流机器人设计

随着电商行业的迅猛发展,传统物流运行方式已不能满足物流需求。物流设备的智能化是当今物流行业发展的主要趋势。本文重点介绍了一种基于单片机控制的智能仓储物流机器人,该机器人能实现在仓库中自动取放货物。并且该机器人采用光伏充电控制系统供电,达到了节能环保的效果。     

拣货系统实训教学探究

目前,连锁超市、便利店的配送中心等都广泛使用电子标签拣货系统(CAPS),但各中职学校的物流教学,大部分内容还是停留在以书本为主的理论教学体系上。本文主要通过传统人工拣货和电子标签拣货系统的比较,并根据业界的需求和中职学生的特点,阐述了具有我校特色的电子标签拣货系统的实训教学流程。     

Petri网下基于结构进化的电商虚拟机数据访问

在Petri网下构建电商虚拟机离散并行系统,海量的电子商务信息数据以云存储方式寄存在虚拟机离散并行系统中,需要对数据进行准确访问,提高电商数据调度能力。提出一种基于结构进化的Petri网下电商虚拟机数据访问方法,构建Petri网下电商虚拟机数据库模型,进行电商虚拟机数据的信号模型构建的特征信息分析,设计基于结构进化的改进的遗传算法,采用多窗谱特征提取分析电商虚拟机数据访问过程中的数据偏移,通过结构进化控制数据访问过程中的指向性分布差异,实现对电商虚拟机数据访问算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效实现电商虚拟机数据访问幅度特征提取,在不同虚警干扰下对Petri网下的电商虚拟机数据进行访问的数据准确检测概率较高,数据访问抗干扰能力强。     

基于三角模型的四足机器人距离测定方法

针对RoboCup四腿机器人足球比赛中如何测定目标物体距离的问题，本文提出了一种基于三角模型的距离测定方法，与基于区域色块的距离测定算法相比，该方法不再依赖于图像色块信息，实现了在色块信息不可用情况下对目标物体距离的准确测定。在三角模型的基础上，通过加速传感器滤波，对机器人建模，结合机器人的位姿变化，利用坐标变换测定机器人和任意目标点之间的距离。实验结果证明了该方法的有效性和准确性。     

基于反向最近邻查询的智能交通调度模型

智能交通调度模型设计是保障交通网络畅通的关键。传统的基于PID控制律的智能交通调度模型存在抗毁性和鲁棒性不好的问题。提出基于反向最近邻查询改进方法的智能交通调度模型,引入跟随蜂搜索蜜源算子,基于反向最近邻查询改进方法,建立一种基于粗糙集理论的前馈补偿动态博弈数学模型,提取制约交通拥堵的车辆密度、不同车道内的车辆加权平局速度等信息特征,作为PID路网系统的输出,克服实体无规则增长导致调度控制精度不高的问题。采用基于蜂群算法的反向最近邻查询改进方法交通信息特征提取,实现智能调度算法和控制模型的改进。仿真实验得出,采用该智能交通调度模型,可以有效提高车辆通行吞吐量,缩短路阻时间,保证了车辆畅通运行。     

用户持续使用客服机器人意愿的影响因素

目前国内对客服机器人应用的研究多以一般性电子服务为对象或者聚焦于奢侈品行业和社交网站等，对头部电商平台客服机器人的用户体验研究不足。为此，基于技术接受模型和信息系统成功模型，结合电商领域客服机器人特征，构建包含信息质量、系统质量、感知有用性、感知易用性、感知享受、用户满意度、持续使用意愿等7个变量的客服机器人用户持续使用意愿模型，通过问卷调查法收集数据，采用结构方程模型实证检验用户持续使用客服机器人意愿的影响因素。结果表明：信息质量、感知有用性、感知享受对用户满意度有显著的正向影响；系统质量、感知易用性对满意度的直接促进作用不显著，但可分别通过信息质量、感知有用性对用户满意度产生一定积极影响；用户满意度是持续使用意愿的重要预测因素。据此提出相关组织应加强机器人问题理解、意图识别等核心技术研发，定期维护系统、关注界面功能设计，并形成用户画像，以满足用户的个性化需求，同时建立客观的服务评价功能体系，合理开发附加功能或服务以增进平台趣味性，提升人机交互体验。     

分布式激振频率数据库粒子匮乏补偿算法

分布式激振频率数据库用在力传感器机器人高精度作业中,为机器人进行探测作业提供数据支持。传统方法采用粒子滤波算法进行数据调度和系统状态跟踪,在分布式激振频率数据库在数据调度和重采样中常会出现粒子匮乏和多样性丧失的问题。提出一种基于人工遗传算法群优化的改进的粒子滤波算法,实现对分布式激振频率数据库粒子的匮乏补偿,给出分布式激振频率数据库链路生成机制,采用粒子滤波算法进行分布式激振频率数据库的访问。实验结果表明,算法能有效解决分布式激振频率数据库粒子滤波算法中粒子匮乏以及多样性丧失的问题,进而降低运行时间,提高数据调度和控制精度,均方误差较小。在高精度控制领域具有很好的应用价值。     

基于B/S网络构架的科技资源调度可靠性研究

科技资源的可靠性调度问题关系到科研立项和科研项目进度管理,研究一种可靠的科技资源调度和网络构架算法,采用无向图分析方法进行B/S网络结构设计,提高系统的稳定性。提出一种基于B/S网络构架的科技资源可靠性调度算法,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,根据合成法则产生综合信任值,实现资源调度模型设计。进行基于可变步长滤波处理单元滤波的资源调度算法设计,基于效益最大化的原则,得到科技资源调度的约束模型,实现算法改进。仿真结果表明,该模型能有效减少科技资源调度的聚集延迟,提高科研课题管理和立项中的资源共享效率,资源分配和调度的可靠性好。     

云计算服务平台资源调度人工鱼群算法的随机行为优化

针对标准人工鱼群算法在云计算服务平台资源调度的应用中还存在调度时间长、负载较高等问题。本文提出了一种基于随机行为优化人工鱼群算法的云计算服务平台资源调度模型,首先通过禁忌搜索对人工鱼群行为进行优化,若发现人工鱼群状态已经在禁忌表中,并且有意识地避开这个状态,根据禁忌计算得到新的人工鱼群向量,然后对觅食行为、聚群行为等追尾行为进行自适应随机优化,最后构建云计算服务平台资源调度模型。结果表明,本文提出的基于随机行为优化人工鱼群算法的云计算服务平台资源调度模型资源调度时间更少,负载更小。     

考虑多重属性匹配的订单指派问题研究

近年来被日本电子产品制造企业广泛采用的Seru生产是一种兼具柔性和效率的生产方式。订单指派决策直接影响着Seru生产系统的柔性水平和生产能力利用率。基于对Seru生产系统性能评价指标和Seru生产系统下订单指派问题特征的分析,通过识别订单指派问题中影响柔性和生产能力利用率的4种属性,即品种、时间、质量、成本,分别用以上4种属性来描述Seru和订单的特征,构建Seru生产系统下考虑多重属性匹配的订单指派问题的数学模型,设计启发式算法对模型进行求解,并通过算例证明模型和算法的有效性。     

利用单亲遗传算法求解作业车间调度问题

文章认为,调度问题在现实环境中几乎无处不在,作业车间调度问题是许多实际生产调度问题的简化模型,是一个典型的NP-hard问题,它的研究具有重要的理论意义和工程价值,遗传算法是模拟生物界进化规律,基于"适者生存"的一种高度并行、随机和自适应优化算法。单亲遗传算法是模拟生物界单性生殖的一种遗传算法,按照目前的研究,该算法很适合用来解决生产调度这类有约束的复杂工程优化问题。     

基于分解的混合多目标进化算法在供水调度系统中的应用

建立了供水调度模型,利用基于分解的多目标进化算法,首先将供水调度问题分解为若干单目标,然后根据分布估计的思想对各个单目标建立概率模型,通过采样产生新的个体。利用非支配排序法进行选择,得到最优解。实验表明,该算法对求解供水调度优化问题具有较好的多样性和均匀性,并且降低了算法的计算复杂度。     

多服务器环境下网络调度模型仿真分析

多服务器环境下网络具有随机性和异构性,导致传统方法由于算法收敛效率低、易出现局部最优等弊端,大大降低网络调度的效率,无法有效完成网络调度,提出一种基于重复博弈算法的多服务器环境下网络调度方法,塑造多服务器环境下网络调度模型,依据网络调度模型以及博弈论原理,通过最优反应函数对多服务器环境下网络进行调度,将其转换成目标规划问题,采用混沌粒子群优化算法对目标规划问题进行求解,从而有效完成多服务器环境下的网络调度。实验结果说明,所提的网络调度方案可提高网络调度的速度以及效率,能够有效处理多服务器环境下网络任务调度过程中出现的问题。     

混合时间窗下多目标电商物流路径优化研究

结合电商物流特点,探讨混合时间窗车辆路径问题,设计了混合时间窗惩罚函数和模糊预约时间函数,建立了基于混合时间窗约束的多目标车辆路径模型。设计了改进智能水滴算法对模型进行求解,改进节点概率选择方式来保护优秀水滴,设置路径泥土量最大和最小限制以防止算法提前进入收敛。最后,运用实际案例模拟计算,与传统智能水滴算法计算结果对比分析。结果表明,改进智能水滴算法求解混合时间窗下多目标电商物流路径优化问题,能够以很高的概率获得更优的全局最优解,是求解这类问题有效算法。     

无时限配送车辆调度策略研究

科学的配送车辆调度是降低物流成本,提供客户更优服务的保障。文中分析了无时限配送车辆调度的影响因素,从车辆、客户、配送中心等方面进行了阐述,设计以配送总里程最短为目标的调度策略模型。根据调度模型函数,分析了基于无时限配送车辆调度的遗传算法的功能架构、算法因子及函数,并编程实现该算法,从数据结果分析,基于遗传算法的配送车辆调度策略在大规模数据量的应用中可达到较优的性能。     

网红电商带货的背后运转逻辑

直播电商这一新兴的商业模式对人们的生活方式和思维模式有着巨大的改变。文章从网红电商直播带货这一行业的行业门槛、核心竞争力、产品线为出发点,围绕李佳琪、薇娅等主播带货考量因素的逻辑展开,对最终形成正向循环模式进行了分析,以全新的视角剖析了网红电商带货背后的运转逻辑。     

云计算环境下的大型智能交通调度方法研究

研究云计算环境下的大型智能交通调度问题。云计算环境下的大型智能交通网络在进行车辆调度的过程中,由于运算量过于庞大,造成交通调度效率降低,运输成本增加。利用传统的遗传算法进行交通调度的过程中,无法避免由于早熟和停滞的现象造成的影响,难以搜索到最优交通路线,从而降低了交通调度的效率。为此,提出一种基于神经网络算法的大型智能交通调度方法,根据约束条件建立神经网络模型,确定各神经层中神经元的输入与输出关系式,从而得到基于神经网络算法的最优交通调度方案。实验结果表明,利用改进算法进行云计算环境下的大型智能交通调度,缩短了交通调度完成时间,提高了交通调度效率,效果令人满意。     

基于分区思维分类下的单片机节能调度模型仿真

为了降低单片机系统调度过程的总能耗,提出一种分区思维分类下融合旅行商算法以及遗传算法的节能调度方法。基于分区思维分类方法,将单片机进程调度总能耗,划分成进程切换能耗、进程过渡调整能耗以及进程稳定调度能耗,将单片机进程节能调度问题,转化成单片机多进程调度的能耗优化问题,将单进程调度平稳模态作为节点、进程调度过渡模态作为支路,构建单片机进程调度总能耗的有向图模型,将单片机进程能耗优化过程看成旅行商问题,通过遗传算法的多目标逐层改进以及旅行商算法路径寻优原理,查询不同单片机进程调度下的最佳调度参数和多进程的最佳调度顺序,降低单片机进程调度的总能耗。实验结果说明,所提模型可提高单片机进程调度效率,降低调度能耗。