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用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究 总被引:10,自引:0,他引:10
建立了配送车辆调度问题的数学模型,针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低,易陷入“早熟收敛”的缺点,构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题,可以取得比传统遗传算法更优的结果。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(4)
为了提高物联网配送车辆的调度效率,采用扰动收缩粒子群算法。首先建立物联网配送车辆优化调度问题的数学模型,考虑到货物品种及数量、需求时间和地点、运输线路以及运输时间的不确定性,包括运输成本、时间惩罚成本、固定成本;接着对基本粒子群算法增设非线性扰动因子用来平衡粒子的全局和局部搜索,在进化前期值比较小,让粒子主要进行局部搜索,而在后期设置值比较大,进行全局搜索,同时增设收缩算子,避免粒子的过度振荡,粒子编码涉及到收货点、车辆编序、行驶顺序,给出了算法流程;最后,仿真试验和实例分析验证了算法的合理性与可行性。结果表明:增设收缩算子对任务目标点寻优地理位置偏差值最小,避免了总成本增加;带有非线性扰动因子调整策略的粒子群优化算法具备更强的跳出局部最优的能力,优化后的算法运行速度加快;对于每次试验的搜索成功率以及违约惩罚成本占总成本比例,与遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、混沌量子粒子群算法、模拟退火粒子群算法和柯西变异粒子群算法预测方法相比,扰动收缩粒子群算法预测方法具有更高的搜索成功率和较低的违约惩罚成本,能够满足物联网配送车辆系统对预测精度的需求,对实现实时交通控制具有重要意义。 相似文献
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遗传算法在车辆调度问题中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
在消防、救护等场合经常需要以最短的时间到达目的地。章针对这类问题提出了一个调度算法来解决车辆派遣的问题,并在此基础上利用遗传算法给出车辆行驶的次优路径。给出了车辆调度相应的数学模型。 相似文献
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设计了一种单交叉口交通信号灯的模糊控制器,它是根据排队车辆数的多少来控制交通的.针对城市交通中到达路口车辆的随机性特点,以及目前交通灯采用的定相位定时长控制器的缺点,引入了交通灯的相位选择控制器和绿灯延时模糊控制器.相位选择控制器根据当前各红灯相位车流量的大小,以及持续红灯时间来选择下一绿灯相位;绿灯延时模糊控制器根据当前绿灯相位和下一绿灯相位的车流量大小决定绿灯延时时间.然后根据给出的排队车辆平均延误时间模型,对所设计的模糊控制器进行验证.利用Matlab进行仿真得到结果显示,在模糊控制器的控制下,车辆的平均延误时间要比传统的定相位定时长控制器控制下的时间小5.8s,证明了所设计的模糊控制器的有效性. 相似文献
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一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种求解有时间窗约束的非满载车辆调度问题的启发式算法,它将路网中各点首先分组,而后又在局部使用了修正后的C-W节约算法进行路线的安排,最后给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出,此种算法简明、易于理解、可操作性强,能够很好地解决有时限非满载的车辆调度问题。 相似文献