典型高速公路路网的清分路径算法

清分路径信息是高速公路联网收费清分的关键参数,传统清分计算采用预先计算设定最短路径的数据表,但清分计算的效率随着路网规模的扩大和车流量的增长而不断降低,为此,提出并实现了基于图论、结合路网结构优化的快速算法。应用结果表明,日清分耗时降低为原来的1/3,有效提高了清分效率。该算法同样适用于相似路网结构的收费清分系统。     

基于遗传算法规划路径的船舶避碰系统

为了更好地解决船舶避碰路径规划问题,寻找到船舶运动的最优最短的避碰路径,提出了遗传算法规划路径的船舶避碰系统,首先在遗传算法的选择、交叉和变异阶段,利用粒子群算法引入强化变异、改进交叉对象、变异淘汰机制,从而对遗传算法进行自我调整,避免遗传算法陷入局部最优,然后,将寻优得到的最优个体的位置与速度进行解码,得到最优的船舶避碰规划路径,最后进行了仿真实验。实验结果表明,本文算法不仅能够得到最优的船舶运动避碰路径,安全性高,而且整个求解所需时间最少,具有明显的优势,对于船舶运动避碰路径规划问题求解具有较好的可行性。     

一种计算单源单汇点最短路的新方法

用ｄｉｊｓｔｒａ算法，可求出单源单汇点最短路径，时间复杂性是Ｏ（ｎ＾２）。本文提出了一种求最短路径的算法，时间复杂性是Ｏ（ｎ＋ｅ）。两种算法的空间复杂性基本相同。     

通过水雷障碍群的最短路径寻径问题研究

由最短路径的Dijkstra算法、Floyd算法和A^＊自启发算法出发,结合水雷障碍群的现实情况,提出了两种适合采用现有最短路径寻径算法解算得到快速安全通过水雷障碍群的最短路径的量化建模方法。在此基础上,该文还对其中一种量化模型的快速通过水雷障碍群最短路径的改良寻径算法进行了探讨和结果演示。     

基于Dijkstra算法的走刀步长计算方法

本文主要研究了B样条曲线曲面的基本性质以及曲面的构建,基于Dijkstra图论算法的走刀步长计算方法,在各个刀触点的生成中,具有等弓高误差以及变步长等特性,与传统走刀步长算法生成的刀具路径轨迹相比具有生成的刀具路径最短,刀触点最少等优点。使用MATLAB软件对以上理论进行了验证,也证明了算法的可行性。     

负载均衡的舰船网络最短路径路由算法

为了提升舰船网络的吞吐量,降低网络的带宽阻塞率和时间成本,在负载均衡技术的支持下,提出舰船网络最短路径路由算法。结合舰船网络的运行原理和拓扑结构,构建舰船网络模型。在该模型下,选择混合路由协议作为网络传输协议。判定舰船网络节点负载状态,根据判定结果实现对舰船网络节点负载的均衡控制,并通过最短路径的计算与选择,实现舰船网络最短路径路由。经过与传统路由算法的对比实验得出结论:设计路由算法的带宽阻塞率和时间成本有所降低,吞吐量降低了约29.65 MB。     

Dijkstra及其改进算法求最短路径的设计与实现

Dijkstra算法可以较好地解决工程设计和管理决策的最优化问题。以Visual Studio 2005为开发环境,给出了应用Dijkstra算法求最短路径的设计与实现,并讨论了该算法的改进和优化。     

浅析航线选择中的改进最短路径算法

利用改进的最短路径算法对船舶最佳航线最短路径作出定量描述,阐述Dijkstra算法和改进算法,并通过船舶最佳航线选择示例说明算法的应用,比较表明,改进算法在搜索效率上优于Dijkstra算法。     

移动网络海上应急物流路径规划算法

传统算法缺乏海上应急物流路径规划网络数据库的构建,导致在对物资配送时时间过长,为此设计一种移动网络的海上应急物流路径规划算法。应用航行条件的属性信息,以矩阵形式构建海上应急物流路径规划网络数据库,根据数据库内信息确定海上路径可通行的难易程度,并对海上应急路径当量长度计算,寻求到最短配送路径进行静态路径规划,考虑船舶行驶中航行环境会发生变化,提出动态规划流程,完成海上应急物流路径的规划。实验中对多个物资点配送,结果表明此次设计的移动网络的海上应急物流路径规划算法的物资配送时间比传统算法的物资配送时间短。     

基于Maklink图和蚁群算法的航线规划

为实现航线自动规划设计,提出一种可行的计算方法,并对船舶实际运营中进行航线规划时需注意的问题进行分析。以路径最短为目标,建立以避开障碍物区域和危险区域、控制转弯角度及减少转向点数目等为约束条件的规划模型。在建立模型过程中,采用Maklink图和Dijkstra算法生成初始规划路径,采用蚁群算法对路径作进一步的优化和调整,以满足约束条件。试验结果表明:与传统的在纸质海图上绘制航线及在电子海图上手动输入转向点生成航线相比,通过智能算法生成航线具有耗时短、经济可靠等优点。     

结合免疫算法的船舶运输路径优化方法研究

为选取出港口船舶运输的最优路径,相关研究者将近几年兴起的智能算法,如禁忌搜索算法、遗传算法应用其中,但是这些算法均视最短路径为最佳路径,未从多个角度进行选取,导致选取出的路径虽然最短,但安全性较低、成本相对较高,整体运输路线质量不高。针对上述问题,研究一种基于免疫算法的船舶运输路径优化方法。该方法先需要对船舶运输路径优化问题进行描述,从多个角度进行约束,后利用免疫算法求取路径优化问题的最优解,完成最优路径搜索。结果表明,与基于禁忌搜索算法、遗传算法的港口船舶运输路径优化方法相比,本算法运行下,选取出的路径距离虽然并不是最短的,但是在时间、安全性以及成本方面均最佳,因此通过综合评估得出本方法选出的运输路径最优,证明了本方法的性能。     

基于RRT*算法的水下机器人全局路径规划方法

针对海洋环境的复杂性,考虑水下机器人能量的局限性,为减小洋流环境中作业全程水下机器人的能量消耗,以某水下机器人为研究对象,设计实现基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法;并进行包括RRT*算法和RRT算法在复杂环境下的对比、不同洋流流速环境中水下机器人路径最短和能耗最低路径规划的仿真模拟。最后在水池中,利用实验室现有的水下机器人平台进行了真机实验。仿真测试和真机实验结果表明:所设计的基于RRT*的路径最短和能耗最低的路径规划算法可行有效。     

海上搜救最优路线规划模型设计与仿真

随着人类海洋活动的频繁、气候环境的复杂多变,海上事故频发,而海上救援最关键的是要在最短时间到达搜救点。海上搜索最短路径还受到障碍物、地理环境、天气等条件影响,是一个多条件全局最优问题。本文研究了基于蚁群算法的Dijkstra求解方法,寻找多条件约束下的海上搜救最短路径的全局最优解,最后对算法进行了仿真并与其他路径规划算法做了比较。     

港口物流筹供决策系统狄杰斯特拉算法的优化与实现

港口口岸的物资流通是建设国际化港口的重要环节。在港口物流筹供决策系统的计算机应用中,使用狄杰斯特拉算法以求解最佳及最经济路径。但是,在决策系统的实际应用中,该计算模块往往消耗大量的内存空间和计算时间。结合“港口物流筹供决策系统”的开发,依实际应用情况,对狄杰斯特拉算法进行优化,这样就大大降低了内存消耗和计算时间。文章提出了一个优化设计方法,最后利用C＋＋语言对算法进行详细的算法描述和运算,效果良好。     

基于物联网的海上应急物资运输路径优化仿真

针对海上应急物资运输的特点,综合考虑物联网技术优势与海上应急物资运输的要求,引入模糊时间窗函数,结合最优适应度函数等主要约束条件,构建以配送距离最短、花费时间最少、配送成本最低、客户满意度最大的物联网的海上应急物资运输路径优化模型,在Matlab 2017a平台上进行仿真。结果表明,改进后的遗传算法能够找到最优配送路径,达到了智能化海上应急物资运输配送的要求。     

基于电子地图的改进蚁群算法及其车辆路径寻优

路径优化研究中以目标节点的线性距离之和最短作为最优路径的求解结果难以运用于实际.文中提出了结合电子地图API的改进蚁群算法,首先得到各个节点之间的实际道路导航距离,然后对基本蚁群算法进行改进.在节点选择策略上采用了轮盘选择策略;在算法的不同时期对信息素挥发系数ρ进行调整;计算目标节点距离时去掉节点间直线距离,而采用从电子地图获取的实际导航距离;最后获取电子地图数据,用于改进后的蚁群算法,进行最优路径求解.实验结果分析表明,算法改进前后求得的直线最短路程分别为64.526、62.598 km,验证了改进后算法的有效性,实际道路导航最短路程为89.378 km,说明文中提出的最优路径求解方式更切合实际,实用性更高.     

基于排队网络的虚拟单元构建问题研究

单元构建是组织虚拟单元生产的首要问题,面对设备"一专多能"而引发的路径柔性问题,结合排队网络理论与方法,描述虚拟单元制造系统.以工件排队时间为切入点,重新表述生产总流程时间的构成公式;应用双扫描算法确定总流程时间最短、次短及第三短的三个候选虚拟单元.结果表明:基于排队网络构建候选单元的方法具有可行性和有效性.     

基于Dijkstra算法的最短时延路由算法的实现

通过运用Dijkstra最短路径算法求出从源节点到各个目的节点之间的最短路径,再合并相同的链路以构建最短时延的自动路由树,可用于对实时性要求较高网络中。     

基于人工智能优化算法的大型舰船紧急疏散路径规划

紧急疏散是舰船在遇到突发性事件时第一时间执行的应急方案,为减少突发性事件中的人员伤亡事故,必须对紧急疏散路径进行科学规划,以保证在最短的时间内全部疏散舱内人员。本文分析人工智能优化算法中的人工蜂群算法与粒子群算法,提出粒子群算法在紧急疏散路径规划中的应用,并揭示该算法的应用缺陷,在此基础上提出改进后的人工蜂群算法用于紧急疏散路径规划,经过仿真实验证实人工蜂群算法的收敛速度快,能够快速疏散人员。     

集装箱码头泊位智能调度系统设计

为了促进智慧港口建设,针对集装箱码头泊位和岸桥的资源分配问题,引入人工智能算法设计一套泊位智能调度系统。系统主要包括码头模块、潮汐模块、报表模块等3个模块。在码头模块中,系统采用智能算法对泊位和岸桥调度问题进行2次计算,分别以船舶在港时间最短和岸桥移动次数最少为求解目标。结合实际业务情况,对各模块功能、基础数据、界面显示、关键算法进行详细设计。系统将船舶信息、码头作业信息等集中显示在界面上,便于工作人员直观地掌握码头作业情况,有利于提高集装箱码头作业效率。