基于eM-Plant的路径优化问题仿真研究

本文借助eM-plant软件对基本路径优化问题(TSP问题)进行了建模仿真,并结合爬山法对其进行优化处理。仿真结果表明,爬山算法可以经过多次迭代求出最优解,解决TSP问题。     

基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法

针对传统方法无法有效解决物流机器人一次访问若干点的全局路径规划问题。为此,提出一种基于栅格图法的移动物流机器人全局路径规划方法。通过栅格图法构造容易被移动物流机器人理解的仓储环境。在不考虑点和点间准确路径的情况下,按照移动物流机器人初始点是否处于出口,把全局路径规划问题划分成典型的TSP问题和TS-TSP问题,针对典型的TSP问题,将全局路径点看作种群个体,针对TS-TSP问题,将中间节点看作种群个体,以此构建移动物流机器人全局路径规划数学模型,并通过势场蚁群法对其进行求解,获取全局路径点的最优访问顺序,在此基础上,通过A*法计算准确的移动物流机器人全局路径规划结果。实验结果表明,采用所提方法收敛速度快,可快速得到全局最优解,且全局路径规划结果所需时间少,实用性强。     

改进的人工鱼群算法求解TSP问题的研究

针对旅行商(traveling salesman problem,TSP)是一个NP问题,本文使用改进的人工鱼群算法(improved artificial fish swarm algorithm,AFSA)进行线路的优化.首先阐述了TSP问题基本概念,其次针对基本的人工鱼群算法分别优化:(1)使用Laplace进行种群初始化,提高种群多样性;(2)使用正弦余弦算法取代觅食行为,保证算法在全局和局部范围内具有一定的平衡性;(3)利用人工蜂群算法对每一次迭代后的个体进行筛选,保证了算法的解的质量.仿真实验中本文算法在TSP路径规划方面具有一定的效果.     

基于求解TSP问题的ACA-GA-PSO算法

为了有效求解TSP问题,提出一种融合蚁群算法、遗传算法、粒子群优化算法思想的混合算法。该算法基于最大-最小蚁群系统框架,在选择下一个城市时采用局部搜索策略避免陷入局部最优,在每次循环结束时用演化交叉策略优化得到的全局最短路径,从而提高求解TSP问题的求解精度及收敛速度。TSPLIB中不同规模的TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性与可行性。     

“互联网+”物流信息安全管理的用户行为路径优化研究

对"互联网+"物流信息安全管理的用户行为路径进行优化研究,希望通过显性化的特征值来揭示物流信息安全管理的风险程度。通过构建供应链模型,采用TSP算法求解供应链上的物流业务最短路径,认为无论节点的用户行为如何表现,其物流业务运作必然依托原有的供应链最短路径结构开展。以物流信息安全管理背后的用户行为为载体对象,构建变异的用户行为熵TSP模型。将网络的信息安全问题抽象为求不重复连接所有节点用户熵值的最短路径,在此基础上,对用户行为路径进行仿真优化,并得出相关的结论。     

TSP问题解决的遗传算法实现

TSP是一个典型的组合优化问题,并且是一个NP难题,其可能的路径总数与城市数目n是成指数型增长的,所以一般很难精确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就具有重要的意义。文章首先对TSP问题和遗传算法基本原理进行了简单介绍,然后采用贪婪交叉算子和贪婪倒位变异算子改进基本遗传算法,详细给出了该算法的基本实现步骤和流程图．并且采用该算法对TSPLIB中3个典型问题进行了仿真实验,实验结果很理想。     

MIROSOT实时避障问题的研究与实现

研究了MIROSOT实时系统、二维的比赛环境中的蔽障路径规划问题,首先利用可视图法进行模型抽象,然后利用动态规划的思想,把路径规划转换成多阶段的决策问题,对于每个阶段的子问题,都可以用可视的搜索机制来求解,最后对求解结果进行评估,得到最短路径。对算法的设计及实现进行了仿真,仿真实验验证了该算法的可行性和有效性。     

计及道路阻断的智能消防机器人路径规划策略

合理的运行路径规划对保障智能消防机器人的可靠运行意义重大。针对消防机器人路径规划问题,文章在对A-Star算法原理及动作过程进行深入分析的基础上,建立了适用于智能消防机器人的路径规划模型。之后,考虑到火灾现场存在的道路阻断问题,文章基于贪婪思想,提出了一种智能消防机器人路径修正策略。仿真结果表明,所提智能消防机器人路径规划与修正方案能够较好地解决火灾现场存在的道路阻断问题,有效提升消防机器人路径规划的合理性与可靠性。     

基于随机漫步的室内驾驶路径规划研究

规划安全可靠的行驶路线是自动驾驶技术所要解决的关键问题之一。路径规划包括车身环境感知和路径轨迹生成两部分。针对车辆在室内行驶的问题,提出了基于随机漫步的室内驾驶路径规划策略。在CoppeliaSim的仿真试验结果表明,这个算法可以准确感知室内环境,并且能生成安全且高效的行驶路径。     

基于改进蚁群算法的TSP问题解决

TSP（旅行商问题）是一个学术界广泛研究的问题,长期以来吸引了众多学者对其进行研究。在蚁群算法（ACA）的研究中,TSP同样起着重要的作用。首先对TSP问题和基本蚁群算法进行了介绍,然后改进了蚁群算法的状态转移概率公式和信息素更新策略,并且应用该改进蚁群算法对TSPLIB中的两个典型问题进行仿真,实验结果比较理想。     

TSP问题及其解法研究

TSP问题是实际当中经常遇到的一类经典NP--hard组合优化问题之一。文章分别从贪心方法、动态规划、回溯法、分枝一限界法,这四种经典算法设计方法入手,概述了各种设计方法的基本原理,提出了求解TSP问题的算法思想,并对算法进行分析。     

基于蚁群和粒子群优化的混合算法求解TSP问题

提出了一种基于蚁群和柱子群优化的混合算法用来求解TSP问题。利用柱子群优化对基本蚁群算法中启发式因子α及β进行改造和随机搜索,从而得到两个参数的最佳组合值,实现TSP问题的求解。模拟实验结果得到了最优路径的解,达到了预期的效果,具有很好的推广应用价值。     

基于遗传算法的应急降落路径规划

本文研究了飞机副翼卡死故障下飞机的应急路径规划问题。应急路径规划可以归结为求解带有约束条件的多目标函数的最优问题,采用遗传算法选择平衡轨迹库中的一些轨迹段序列得到一条完整的降落航迹。通过对F16飞机非线性模型进行仿真,验证了方法的有效性。     

基于自营式外卖的配送路径优化问题

近年来外卖行业迅速发展,在快消费时代引起了一股浪潮,然而随着外卖业的发展,如何提升外卖服务业的水平也成了热门话题,其中外卖配送路径的优化问题有为重要,其直接影响到了顾客体验以及配送成本。本文主要针对商家自营式外卖配送形式,立足于实际案例,通过TSP规划求解以及节约算法解决单配送车辆不考虑载重、多配送车辆考虑载重、多配送车辆考虑载重与时间窗的外卖配送路径优化问题,并对三种方案进行对比,分析其可行性进而实际解决某餐厅的外卖配送路径设计问题。     

改进的遗传算法在TSP中的应用

分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。     

仓储物流系统中多AGV的无冲突路径规划研究

本文针对仓储物流系统中多AGV在路径规划中的冲突问题进行了相关研究。首先在离线状态下,利用A*算法结合时间窗对AGV按照优先级顺序进行路径规划;然后,上位机在线实时监测AGV的行驶过程,当AGV发生故障导致路径冲突时,采取低优先级的AGV改变路径或者在冲突路径前等待的方法;最后,通过仿真结果表明,该方法能够有效地解决多AGV路径冲突问题,提高了系统的运行效率。     

基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统

从硬件实现和软件算法两方面,对基于蜂窝地图的全方位步进式机器人系统进行设计实现.通过对6轮全向移动平台的力学、运动学和动力学分析建模,借助基于FPGA的高精度光电里程计和激光校准装置,设计出适合蜂窝地图下运行的全方位步进式机器人.结合多维度传感器的数据融合,在蜂窝栅格地图中分2个层次,分别进行基于“六向分块”思想的局部路径规划和基于遗传算法TSP优化问题的全局路径规划.实验证明了该系统在实际运行中的精确性和鲁棒性.     

改进遗传算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把遗传算法引入到机器人路径规划中,而标准的遗传算法存在着收敛速度慢、效率低等缺陷,提出一种改进遗传算法的移动机器人路径规划方案,在栅格环境下对移动机器人路径规划进行仿真测试,仿真结果表明此方案能缩小路径的局部查找范围,提高发现最优路径的效率,整体性能优于标准遗传算法。     

蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进

在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。     

基于蚁群算法的庐山最短旅游路径优化

缩短游线可抽象为旅行商问题。本文依照基本蚁群算法求解旅行商问题,再通过研究最大最小蚁群算法分析证明通过改进蚂蚁的路径选择机制和信息素更新机制,可有效提升算法性能。最后,本文将这种改进的蚁群算法应用到庐山TSP问题的求解中,得到一条经过庐山各景点一遍且仅一遍的最短旅游路线,希望能够为庐山旅游活动规划提供决策支持。