基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度

物流配送车辆调度问题是指安排有限的车辆有效地完成配送任务。优化目标是在满足客户需求和车辆能力约束的条件下,找出配送成本较低的配送车辆调度方案。由于配送过程受客户位置、配送车辆限制等多种因素影响,导致车辆的调度问题十分复杂。参照经典车辆路径问题模型,考虑了车辆配送里程和用户数等限制,建立了双向车辆调度问题的数学模型。在标准粒子群算法的基础上,引入爬山操作,增加了粒子群的多样性,提高了算法的局部搜索能力,并设计了基于改进粒子群算法的物流配送车辆调度算法,有效地解决了物流配送车辆的优化调度问题。     

需求可拆分车辆路径问题的禁忌搜索算法

为解决实际配送运输中的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）,通过改进传统的数学模型,解除每个客户需求只能由l辆车配送的约束,建立改进的可拆分车辆路径问题（Split Delivery VRP,SDVRP）数学模型,并利用禁忌搜索算法（Taboo Search Algorithm,TSA）进行求解．在TSA的设计中,根据SDVRP模型的特点对初始解、邻域搜索和解的评价等进行特殊处理．算例表明,该模型不仅可以解决VRP模型中不允许配送点需求量超出装载量的限制,而且通过相应配送点需求量的拆分和重新组合,可节省车辆数目、缩短路线长度、提高车辆装载率．     

生鲜电商配送的TDVRPTW研究: 基于经济成本与环境成本兼顾的视角

基于经济成本与环境成本兼顾的视角,研究时变网络下生鲜电商配送的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),综合考虑车辆时变行驶速度、车辆油耗、碳排放、生鲜农产品的易腐易损性、客户时间窗与最低新鲜度限制等因素,设计跨时间段的路段行驶时间计算方法,引入农产品新鲜度度量函数与碳排放率度量函数.在此基础上,以经济成本与环境成本之和最小为目标构建具有最低新鲜度限制的TDVRPTW数学模型,并根据模型特点设计一种自适应改进蚁群算法求解.最后采用案例验证所提出方法能有效规避交通拥堵时间段、降低总配送成本、促进物流配送领域的节能减排.     

有时间窗车辆路径问题的捕食搜索算法

有时间窗车辆路径问题是当前物流配送系统研究中的热点问题，该问题具有NP难性质。难以求得最优解或满意解，在建立有时间窗车辆路径问题数学模型的基础上。设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法．该算法利用控制搜索空间的限制大小来实现算法的局域搜索和全局搜索，具有良好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力．通过实例计算，并与相关启发式算法比较．取得了满意的结果．     

车辆运输路径规划问题研究

为了更好地解决武警车辆运输路径规划问题,提高部队行动的迅速性,在考虑武警车辆运输实际需求的基础上,文中建立了开放式车辆路径模型,增加了诸多约束条件.例如车辆容量限制、时间窗限制等等.同时,论述了节约算法的基本原理,并采用设计改进的节约算法对开放式车辆路径问题进行了求解.通过实际案例的验证,采用改进的节约算法能够得到较满意的解,既能够满足时间限制,又能够节约运输里程和费用.结果表明,此种算法简明、易于理解,且可操作性强.     

限制搜索区域的分层路径规划算法

依据城市路网独特的空间分布特性及不同道路等级特性,提出一种限制搜索区域的分层路径规划算法．与文献[2]相比,文中算法新增了对路网空间分布特性的利用,引入了限制搜索区域的搜索机制．结合路径规划算法在实时车辆导航系统中的实际应用,给出该算法的一个应用实例,通过对实验结果的分析验证了其有效性．     

基于遗传算法的不同约束条件车辆调度问题研究*

研究了不同约束条件下,车辆调度问题的最短行车距离。分别针对带有里程约束限制、带有时间窗口限制、带有满载和非满载约束限制的约束条件,建立了不同的车辆调度模型。针对车辆调度模型设计了自然数编码的遗传算法,并改进了遗传算法中的交叉算法,尽可能地保留了最优基因的遗传性,加速了算法的收敛性。最后进行算例分析,结果表明了模型和算法的有效性。     

农村公交协同车辆路径问题的研究

针对考虑农村人口出行频次的季节偏好性、早晚高峰期班次多、乘客乘车的最长忍受时间、司机连续驾驶时间限制、车辆可以停在其他车场、车场与车场之间的车辆可以共享等因素的农村公交的协同车辆路径问题,建立车辆租赁模式的单车型开放式协同车辆路径问题的数学模型.结合节约算法、扫描算法和遗传算法,构造混合蚁群算法对实例进行仿真.首先通过扫描算法对站点进行分组,然后应用节约算法对单个旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)求解得到可行解,最后应用混合蚁群算法对可行解进一步优化.结果表明该算法在收敛速度和寻优能力两方面都优于遗传算法.     

车辆倾斜报警器

车辆倾斜报警器是Schaevitz Sensor公司开发出的新型产品，它可和任何车辆主控报警系统接口。这种基于微处理器的报警器可以在出厂时编程，标定为检测报警车辆俯仰或侧倾0．5。角的变化，或适用于更高灵敏度要求的车辆悬挂系统。完善的设计可以排除一些虚假报警因素，诸如过往车辆、飞机，或者风造成的变化或人为的车辆摆动等，     

生鲜电商配送的开放式时变车辆路径问题研究

针对生鲜电商配送的“最后一公里”难题,考虑到生鲜农产品的易腐易损性与生鲜电商通常采用普通车辆配送等现实情况,引入常温条件下生鲜农产品的鲜活度度量函数;分析城市路网的时变特性,设计时变路网条件下的车辆行驶时间计算方法;综合考虑客户需求量、时间窗、生鲜农产品送达客户时的鲜活度、开放式车辆路径与车辆灵活出发时间等因素,以总配送成本最小为目标构建具有鲜活度限制的开放式时变车辆路径问题优化模型,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解。仿真实验结果表明：与封闭式车辆路径策略相比较,基于开放式车辆路径策略的改进蚁群算法能有效降低生鲜电商的总配送成本,减少车辆使用数量,缩短车辆行驶距离,具有合理性与可行性。     

轴辐式网络下多重时效要求的车辆调度问题

公路运输在多式联运中发挥着不可替代的重要作用,车辆调度问题日益成为制约公路运输质量和效率的主要因素之一。针对零担快运和快递干线运输的特点,考虑车辆容量限制和节点任务的多重时效性约束,建立了轴辐式网络下的车辆调度模型,设计了基于启发式调度规则的节约算法进行求解。通过中国邮政广州邮区的运营数据进行算例分析,计算结果表明,显著提高了车辆有效使用效率和运营成本,验证了模型和算法的有效性。最后分析了网络辐射范围对运输效率和经济性的影响及车辆有效使用效率与期望工时之间的关系,为公路干线运输车辆调度提供决策支持。     

基于图像处理的公路车流量统计方法的研究

本研究提出了一种车流量的统计算法,处理步骤包括:提取与更新道路背景图像、使用自适应阈值提取运动车辆、去除车辆阴影、区分不同车辆和利用车辆中心的连续匹配来确定车辆数目,该算法不受车道的限制,人为影响小,计数准确性高。实验结果表明,本算法能够适应道路背景的多种变化,实现车辆的准确计数。     

求解车辆路径问题的混合蚂蚁系统

研究车辆路径问题在物流配送系统中具有十分的重要意义。带时间窗车辆路径问题是每个客户的配送都有一个时间间隔限制的一类车辆路径问题。结合最大一最小蚂蚁系统、蚁群系统和最优一最差蚂蚁系统,提出求解带时间窗车辆路径问题的混合蚂蚁系统。实验结果表明：HAS能够有效地解决客户聚簇分布的带时间窗车辆路径问题。     

基于特征多样性的车牌定位方法

本文提出了一种基于结构特征和纹理特征的车牌定位方法:对车辆图像进行预处理,检测垂直方向的边缘,执行数学形态学操作,并利用车牌的结构特征粗定位车牌区域;提取车牌的纹理特征并构建特征向量,通过贝叶斯分类器来精确定位车牌区域。该方法不受车牌大小、位置等因素限制。对采集到的各种复杂背景、环境下的车辆图像进行了大量实验。实验证明:该方法定位率高,速度快,具有较好的鲁棒性。     

恶劣天气因素下最优车辆路线调度路径选择

考虑恶劣天气因素下的最优车辆路线调度关系到灾害环境下的货物运输效率。由于在较为恶劣的天气环境下,车辆路径的属性特征会发现不可预估的变化。上述属性变化无法通过设定权值进行程度的描述。利用传统算法进行车辆路线调度,没有充分考虑天气因素给车辆路径选择带来的影响。往往通过经验设定固定的影响权值,没有考虑对不同路径选择属性数据影响的差异性,调度过程缺陷明显。提出采用模拟退火遗传算法的最优车辆路线调度方法。依据相关理论构建车辆调度优化模型,结合在恶劣天气环境下,车辆行驶路径所需时间、交叉路口密度、通行能力等因素综合变化,根据模拟退火算法模拟差异化的天气影响因素,利用遗传算法求取模型最优解,实现考虑恶劣天气因素的最优车辆路线调度的路径选择。实验结果表明,利用改进算法进行车辆路线调度,能够有效的获取车辆当前的最佳路线,提高了车辆调度的效率。     

信息融合架构下的新型再生制动控制策略

再生制动能够实现能量的回收利用,是电动汽车重要的工作模式之一.现有的制动力分配方案对蓄电池和电机的限制因素考虑不够充分,能量回收效率和制动效能较低.对此,提出一种基于信息融合架构下的新型再生制动控制策略.在蓄电池和电机限制因素的基础上,综合考虑增加电动车的续驶里程和制动时的舒适性、安全性等因素,对于电动汽车的不同行驶工况具有自适应性,能够实现能量高效回收;对车辆行驶速度和制动强度进行特征提取和制动模式分类,从而根据特征匹配结果切换制动模式.最后,通过搭建Matlab/Simulink整车动力学仿真模型,验证所提出控制策略的有效性和先进性.     

基于禁忌搜索算法的线路规划方案求解

针对物流部门中出现的时间窗和车辆限制的开放性车辆线路问题（open vehicle routing problem with time window and vehicle limits,m-OVRPTW）,提出基于禁忌搜索算法的线路规划方案。对问题进行数学建模;通过设计4种邻域变化规则、设定多个禁忌长度来改进局部搜索,快速得到高质量近似解,解决m-OVRPTW问题;通过反复选取车辆数量,解决OVRPTW问题。用56组Solomon基准测试数据（VRPTW benchmark problem）进行测试,测试结果表明,将禁忌搜索算法应用在开放性车辆线路问题中取得了较好成果,其在最小车辆数量、最小车辆行程、平均车辆总行程等方面的表现都优于其它算法。     

后轴双电机扭矩矢量控制研究

车辆的横摆响应受到转向系统、悬架系统、制动系统及驱动系统影响,传统车辆主要以转向输入进行主动控制,随着线控底盘的发展,ESC、后轮转向、扭矩矢量等技术逐步参与到车辆横摆的主动控制中;相对于ESC以制动力差产生横摆力矩,扭矩矢量可在不降低总驱动力的前提下产生横摆力矩,不会引起车辆的制动效应;通过后轴双电机扭矩矢量控制（TVC）产生主动横摆力矩,旨在改善车辆横摆响应,TVC采用前馈与反馈结合控制,基于二自由度车辆模型、目标稳态增益K及横摆角速度-速度修正因子K1建立目标横摆角速度;利用车辆模型逆函数计算横摆力矩前馈值,PID计算横摆力矩反馈值,总横摆力矩转换得到左右车轮纵向力调整量;纵向力调整量与驱动力分量叠加获得左右轮总纵向力;左右轮驱动力过大时可能会受到滑移率、电机扭矩等限制,为保证横摆力矩偏差在要求范围内,需要根据限制情况对左右轮纵向力进行调整;通过仿真验证,TVC可明显改变车辆横摆响应     

一种基于边缘信息与HSV颜色空间相结合的阴影检测算法

在基于HSV颜色空间检测阴影的基础之上．针对其存在的问题,即容易把亮度较低的车辆也作为阴影消除．提出一种利用车辆边缘对称性的HSV方法。该方法先对感兴趣区域进行边缘检测．之后在垂直方向上对像素点的个数进行累加．由于车辆两边的边缘轮廓明显．累加值通常最大。以此求得车辆的边缘与对称轴,确定车辆的范围,之后在车辆区域之外采用基于HSV颜色空间的方法进行阴影的消除。实验表明,该方法能有效解决亮度较低的运动目标被检测成阴影的问题。     

STM32和μC/GUI的网络式汽车防盗系统

网络式防盗是目前汽车防盗的一大趋势,它能突破距离的限制,进行实时防盗并远程控制.本文中的汽车防盗系统设计正是基于STM32和μC/GUI的网络式防盗系统,GUI触摸屏模块可以在初始化后输入车主手机号码,振动传感器模块可以监控车辆是否出现玻璃被砸、车门被撬的情况.远程网络报警由SIM900A模块和GPS模块共同完成.本系统不仅可以监测车辆是否被盗,还能在车辆被盗后及时获得车辆位置信息,并对车辆进行远程控制.