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物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证. 相似文献
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733.
734.
针对目前计划内接触网停电时电力机车进入无电单元(区)的问题,提出了基于动态停电作业区域数据对比库语音、屏幕鼠标点击坐标和高清成像分析进行"三元素二阶段"处理对比方法,以减少人员操作失误和损失.机车/车次信息及对应机车属性先由操作人员办理接发列预告(办理闭塞)的语音识别获取,再通过TDCS/CTC终端机非上位机获取并核对... 相似文献
735.
736.
AlSi10MgMn真空压铸铝合金在MIG焊接存在气孔,其连接方式的选择一定程度上受限,通过对Al?Si10MgMn真空压铸铝合金和型材件进行焊前预处理(氧化皮打磨、酒精清洗、预热处理)后进行MIG焊接,分析了该方案对于焊接气孔的改善效果,结果发现焊前预处理对AlSi10MgMn真空压铸铝合金和型材件MIG焊接气孔改善效果明显,焊缝接头剖面平均气孔率由1.14%降低为0.73%,同时发现焊缝接头剖面中心区域显微硬度值最高,接头强度为180 MPa,接头效率为75%,焊前预处理对显微硬度和接头强度基本无影响。 相似文献
737.
针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
738.
为解决当前等效燃油消耗最小控制策略(ECMS)未能根据实际工况选取最优等效因子的问题,利用动态规划算法(DP)和ECMS各自的优点,构建并联混合动力汽车能量算法模型,即采用动态规划算法的等效燃油消耗最小控制策略(ECMSwDP),将等效因子作为全局最优算法的控制变量,通过对等效因子的离散全局优化,获得基于工况的最佳时变等效因子。在标准工况下对时变等效因子实时控制策略与全局最优控制策略DP的各项性能参数进行了数值仿真,验证了时变等效因子提取算法的有效性和等效因子初始值选取方法的可行性。 相似文献
739.
740.