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目前对于智能车全局路径规划的研究多数只针对从起点到终点的情况。针对该问题,本文中融合改进A*和模拟退火算法,设计了一种引入必经点约束的全局路径规划算法。首先,基于A*算法计算关键节点间的最短路径并保存。然后,基于启发式算法中的模拟退火算法对过必经节点的全局路径进行迭代随机优化。接着,基于真实高精度地图对算法的有效性以及时间复杂度进行实验分析。结果表明,设计的算法在求解质量和求解速度方面都有较好的表现。最后,通过实车实验,进一步验证了算法的有效性和适应性。 相似文献
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几种车辆路径算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文中针对VRP问题提出了多种算法,可概括为2大类:精确算法和启发式算法(传统启发式和现代启发式算法)。文中据此总结了动态规划法、最近插值法、遗传算法和模拟退火算法的步骤及特点,并对这4种算法的优缺点及适用范围等进行了分析比较,提出了今后的发展和研究方向。 相似文献
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文中针对VRP问题提出了多种算法,可概括为2大类:精确算法和启发式算法(传统启发式和现代启发式算法).文中据此总结了动态规划法、最近插值法、遗传算法和模拟退火算法的步骤及特点,并对这4种算法的优缺点及适用范围等进行了分析比较,提出了今后的发展和研究方向. 相似文献
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针对广义最小生成树问题,设计了2种改进的元启发式算法来求解:单亲遗传模拟退火算法和改进的禁忌搜索算法。通过综合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了单亲遗传和模拟退火的混合算法,并设计了自适应选择法和自适应基因重组操作;在改进的禁忌搜索算法中,通过在2种邻域进行搜索来避免陷入局部最优。数值实验验证了算法的有效性。 相似文献
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市域公路网布局优化模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对市域公路网布局的特点和要求,对传统的市域公路网布局单目标优化模型进行了扩展,通过将连续变量离散化和引入双层规划方法,建立了市域公路网布局优化双层规划模型,并将模拟退火算法应用于模型的求解,采用Visual Basic6.0语言开发了相应的算法程序,该算法尤其适合求解大规模路网优化问题。应用示例表明了所建模型及算法的可行性。 相似文献
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《公路交通科技》2017,(10)
针对城市物流配送和交通运输中广泛存在的带时间窗车辆路径问题,为寻求最佳路径规划,应用惩罚函数,构建了以总运输成本最小为目标的数学模型。在车辆路径优化求解方面,根据问题具体特征设计了1种二维编码方式,并采用近邻初始化方式构建初始解从而提升寻优速率;随后,结合狼群算法觅食行为中的游走、召唤及围攻3种行为,重新定义其智能行为,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的狼群算法。由于原始狼群算法的召唤行为引入距离判定因子来增大种群搜索空间,但也增加了算法复杂性且易陷入局部最优,故本研究舍弃了距离判定因子,采用猛狼1次奔袭便进入围攻状态来降低算法复杂度,并在算法中进一步增强了种群间信息交互。最后,应用该狼群算法求解多个测试算例。结果表明:狼群算法在求解带时间窗的车辆路径问题时是可行的、有效的;与禁忌搜索算法、遗传算法、改进蚁群算法和混合粒子群算法等常见智能优化算法相比,狼群算法不仅具有收敛速度快和搜索质量高等优点,而且拥有良好的稳定性和求解效果。 相似文献
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为了解决已有的动态交通分配模型普遍存在的优化计算时间过长,严重影响网络规模扩展的问题,提出了一种新的动态交通分配优化算法。将模拟退火和隔离小生境技术有机地结合起来,融入到遗传训练过程中形成了一种混合小生境遗传-模拟退火算法,不仅可以有效地避免传统遗传算法可能出现的不收敛现象,加快进化速度,具有更强的全局寻优能力,而且计算速度和算法稳定性也得到提高。将其与Papageorgiou M.提出的动态交通分配模型框架相结合,设计了动态交通分配的快速模拟优化算法,并进行了实例研究。仿真结果表明,新的优化算法显著降低了优化计算时间,大大提高了动态交通分配模型的实用价值。 相似文献
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在港口集装箱作业中,龙门吊是重要的港口资源。如何更加合理地调度轮胎式龙门吊对减少港口碳排放和降低运营成本有重要意义。考虑到轮胎式龙门吊在空间上的不可跨越性及其他约束条件,根据装卸过程中所产生的移动碳排放、装卸碳排放和准备碳排放3种排放源,建立了轮胎式龙门吊调度的混合整数规划模型,目标是使轮胎式龙门吊的碳排放量达到最小。由于混合整数规划求解的复杂性,设计龙门吊初始路径策略并运用模拟退火算法求得近似最优解。通过算例实验,从路径长度、碳排放总量和运行效率3个方面对新方法的效果进行评价。相比于最短路径优化方法,新方法路径长度增加8.82%,运行时间仅增加0.21 s,碳排放总量减少3.30%,在保证龙门吊工作效率的前提下,有效地解决了龙门吊低碳路径问题。相比于经典遗传算法与蚁群算法,新方法的预测精确度分别提高1.13%和2.24%,运行效率分别提高9.82%和5.92%。 相似文献
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合理调度自动化导引车(AGV)对于降低自动化集装箱码头的作业成本具有重要意义。针对AGV调度中的任务分配和路径规划问题,考虑AGV电量和多载等因素,结合自动化码头布局特点,以AGV作业总时间最小和多AGV作业路径无冲突分别为第一阶段和第二阶段的优化目标建立两阶段模型。设计改进模拟退火算法求解第一阶段模型,为了加速算法收敛并保证解的质量,解的改进优先考虑任务的时间成本和AGV数量;设计基于时空网络的路径规划算法求解第二阶段模型,将作业区域离散成网格网络后添加时间信息构建可更新的时空网络,在时空网络上运用最短路径算法规划路径并规避冲突。对于任务分配不均衡导致的路径规划无可行解的拥堵情况,在冲突规避基础上重新计算AGV执行任务的成本并再次进行任务分配,不断迭代直到生成多AGV间路径无冲突的调度方案。以洋山四期自动化集装箱码头为例进行仿真实验与对比分析,结果表明:与使用传统路径规划和避障策略的AGV调度方法对比,所提方法下的总作业时间平均降低了7.31%,AGV冲突数量降低为0,任务总延期时间最大降低2 895 s,最大降低路网拥堵度10.79%,验证了提出方法解决冲突规避和拥堵问题的有效性。 相似文献