基于混沌蚁群算法的最短路径选择研究

如何解决最短路径选择问题一直是城市交通流诱导系统的关键之一.基于群体仿生理论的蚁群算法是解决此问题的一种方法,针对采用蚁群算法进行最短路径选择时易出现的陷入局部最优解问题,引入混沌理论,采用混沌蚁群算法利用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免在蚁群算法搜索过程中陷入局部极值,同时降低了蚁群算法的时间复杂度,从而更好的解决了最短路径选择问题.     

车间配送路径优化的研究

路径优化问题是车间配送系统中重要的环节之一,最短路径的选择决定着配送效率.但随着问题规模的扩大,很难精确求解.实验表明采用蚁群算法来解决路径搜索问题,能有效地发现最优解.     

基于混合蚁群算法的车辆路径问题研究

为了求解车辆路径问题,设计了一种结合节约算法和邻域搜索算法的混合蚁群算法,该算法改善了标准蚁群算法搜索时间长、容易陷入局部最优解的问题。首次引入节约算法以提高初始解的质量,使得蚁群算法在较优的路径中进行搜索,从而更有效地收敛到最优解;运用最大最小蚂蚁系统控制路径的信息素,避免算法陷入局部最优解;采用邻域搜索算法优化某阶段最优解的子路径。应用该混合蚁群算法对VRPLIB数据库实例进行了运算,取得了较为满意的结果。     

改进蚁群算法在系统可靠度最优冗余分配的应用

针对蚁群算法在解决NP困难时所存在的极易陷入局部最优值和搜索时间过长的问题,在蚁群算法基础上重新设计状态转移规则和信息素更新规则。实验研究表明:改进后的算法可以有效解决最优冗余分配问题,同时可以在相对短的时间内找到问题的最优解。     

基于标号算法搜索过程的K最短路算法设计

K最短路径问题是最短路径问题中的一个重要分支,它在物流调度、交通流分配、交通网络的路径选择中起着重要的作用.为了提高K最短路的计算效率以及实用性,充分利用传统标号算法搜索过程获得的众多节点临时标号信息,设计了基于搜索过程的Dijkstra标号算法.该算法在搜索过程中得到一条最短路径的同时,获得了大量的临时标号信息;在此基础上,继续采用该算法利用这些临时标号信息进行标号,可以获得其他严密K最短路;将该算法与交叉口有延误的最短路径算法相结合,可方便的计算城市交通网络中交叉口有延误的K最短路径问题;该算法简化了K最短路的计算过程,提高了算法的计算效率.最后,利用一个简单网络介绍了该算法的计算过程.     

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法

对无人机在山区执行应急物资运输任务时的飞行路径规划问题进行研究.基于对无人机的性能分析与比选,探讨了路径规划的约束条件,提出了一种考虑路径安全度的改进蚁群算法.首先,基于高海拔山峰的位置构造泰森多边形,获取无人机在山区避障飞行条件下的路径可行解;其次,为避开山峰密集区域,建立路径安全度约束,缩小可行解范围;进而,利用蚁群算法搜索最短路径;最后,消除路径中不必要的障碍点以进一步缩短距离,并综合考虑无人机性能参数对拐角进行平滑处理,获得最终可用于实际飞行的最优安全路径.算例分析表明,改进的蚁群算法较传统算法收敛速度更快,且生成的路径更短.     

基于模拟退火算法的物流配送路径优化问题分析

模拟退火算法是解决NP完全组合优化问题的有效近似算法,将该算法应用于路径优化问题中,利用该算法对类似货郎担问题的路径问题进行求解。针对城市道路行走不同的目标条件（路径最短、时问最短）进行优化,选择最佳行走路径,并用该算法优化得到的计算结果,结果表明该算法在解类似货郎担交通路径方面问题时具有较高的精确性。因而,该算法在解决城市道路交通问题方面具有一定的实用价值。     

一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法

为解决粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)在求解多维复杂问题时易陷入局部最优的问题,提出了一种改进惯性权重的混沌粒子群优化算法,算法中利用Sigmoid函数构造惯性权重的进化曲线,进化过程中利用Logistic混沌变换和群体适应度方差来实时调整惯性权重的值,防止陷入局部最优.最后选用6个基准测试函数对该算法进行性能测试,仿真结果表明该算法能够有效避免PSO算法的早熟收敛问题,得到较高精度的解.     

双向蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中的应用

针对传统蚁群算法在无人驾驶车辆路径规划中收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种全局路径规划的双向蚁群算法。通过双向搜索策略改进蚁群算法,设计相遇机制求解更多可行路径,提高算法全局搜索能力;引入奖惩因子分别扩大和减小双向搜索后的较优路径和较差路径对信息素浓度的影响,加快求解最优路径的速度;最后在Matlab中模拟无人驾驶车环境,随机生成不同地图面积和障碍物出现率的车辆仿真栅格地图,比对传统蚁群算法和双向蚁群算法的实验效果。结果表明:双向蚁群算法的迭代次数和求解时间明显减少,在加快收敛速度、提高全局搜索能力以及避免局部最优方面有较大改进。     

对依托铁路运输的物流企业发展的研究

依托铁路运输的物流企业是铁路运输在市场竞争条件下的产物，虽然仍属于传统的物流经营．但是其灵活性和良好的经济效益为其向现代化物流方向的发展奠定了良好的基础。     

马克思主义城镇化思想发展述评

文章阐述了马克思、恩格斯的城镇化思想,分析了以邓小平、江泽民、胡锦涛、习近平为代表的中共四代领导集体充分汲取马克思、恩格斯城镇化思想,从我国实际出发,创立、发展和完善中国特色马克思主义城镇化思想,并以此来指导当代中国新型城镇化的伟大实践。     

直升机着船海洋环境效应研究

通过对直升机着船海洋环境效应的深入研究,分析了海洋环境对直升机着船的影响机理,构建了直升机着船海洋环境效应模型,实现了直升机着船辅助决策．     

对山区测量的一点认识

结合北黑公路第七标段工程测量实际,阐述了山区公路测量工作的特殊性,详细介绍了水准高程测设和中线测设的方法。     

内河船舶防污染现状及发展趋势

分析了我国内河船舶防污染管理的现状,并与发达国家的防污染管理进行了对比,探讨我国内河防污染管理的发展趋势,以期对加强内河防污染管理提供依据。     

基于停车视距的高速公路雨天行车安全车速研究

考虑低能见度及路面附着系数减小的情况,研究了高速公路雨天的安全车速.从跟车状态下停车过程出发,根据不同的水膜厚度得出其对应的附着系数,进行了基于AASHTO停车视距模型的高速公路安全车速计算.并应用于湖北省黄黄高速公路雨天交通管理措施,供相关技术人员参考.     

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直接采用占有率信息而不是密度信息更有利于交通管理的实际应用．根据三种经典的基于密度的交通流参数模型，分别推导了三种占有率速度模型和占有率流量模型．考虑参数的约束条件可使交通流模型更具有实际物理意义，给出了各基于占有率的交通流模型的参数的约束条件，并对模型的目标函数、评价指标和优化方法做了详细的探讨．实测数据的优化结果表明本文所提出的模型、约束条件和优化方法是有效的．     

基于软基监测的某高速公路桥头跳车诊断分析简

以某高速公路为例,基于其软基监测数据,对桥头跳车进行诊断分析。重点分析了桥头段软基历年沉降在桥台纵断面方向上的变化规律,深入探讨了软基沉降的主要影响因素,系统总结了引起桥头跳车的主要原因。借助浅岗法预测了各桥台软基最终沉降量,并与基于现阶段地质资料的沉降计算值进行了对比分析,验证了二者结果的一致性。最后,对如何处理桥头跳车问题给出了合理性建议。