基于混合蚁群的多温区冷链物流配送路径优化算法

针对冷链物流配送过程同时取货、送货车辆路径规划问题,提出了基于混合蚁群算法多温区冷链物流配送路径优化算法.通过分析影响同时取、送货车辆路径成本的因素,构建了针对多温区冷链物流的带时间窗、同时取送货配送路径优化模型.利用粒子群算法来优化蚁群算法参数,将各个蚂蚁子群的信息素进行交换,再采用基于插入的启发式方法和交叉、反转操作进行路径优化.经过对照实验,结果表明：基于混合蚁群的车辆路径规划算法收敛速度相对于基于改进遗传算法的车辆路径规划算法和基于禁忌搜索算法的车辆路径优化算法,分别提高了24.3%和18.6%.     

基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划研究

在复杂多变的工作环境,特别是在多丘陵等特殊地理位置,快速选择最优路径,避开障碍物,完成作业,需要进行采摘机器人的路径规划.基于改进蚁群算法对拣选机器人路径进行规划,搜索效率较低,存在早熟收敛的可能,基于此,提出基于人工智能算法的采摘机器人最优路径规划方法.构建环境模型,为减少初始寻路时间,提高搜索速度,增强全局优化能力...     

基于改进蚁群粒子群算法的移动机器人路径规划

全局静态地图下,针对蚁群算法规划机器人移动路径时存在计算时间长、搜索效率低,并且得到的优化路径转弯次数过多的问题,提出了一种改进蚁群粒子群算法：首先利用粒子群算法快速得到蚁群算法初始信息素,然后进行蚁群算法路径规划,对得到的路径采用惯性优化,对每个节点进行遍历,当 ２个节点间的路径上无障碍物时,将中间节点删除,转换为优化路径。仿真实验表明,该方法与传统蚁群算法及相关改进算法相比,能有效减少迭代次数、提高搜索效率、减少转弯次数、缩短路径长度,从而提高路径质量。     

基于MMAS算法的计量检定中心仓储堆垛机拣选路径优化

针对省级电网计量检定中心的自动化立体仓库,研究了堆垛机拣选路径优化问题.根据检定中心运作的实际情况,分析自动化立体仓库拣选的工作特点,构建含装箱约束条件的堆垛机拣选作业路径最短的数学模型,分别采用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法进行求解.利用最大最小蚁群算法的信息素初始化机制,可有效克服基本蚁群算法过早陷入停滞状态而出现局部极值的问题,对于求解自动化立体仓库拣选路径优化问题具有很好的效果.Matlab仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,最大最小蚁群算法所求得的解性能更优,能有效提高自动化仓库拣选作业的工作效率.     

基于优化型蚁群算法在多机协同作战下的路径规划

针对地面无人平台协同作战时路径规划问题,提出了一种优化型的蚁群算法以寻求战时最佳进攻路线.通过优化传统蚁群算法,模拟了单平台的路径规划并获得各参数的稳定值,进而将其结果拓展到多机协同作战模式下,以获得各平台由起始点到目标点的最优路径.为更加真实地体现出战场环境,在路径规划中提出了战术规避的策略并在2种不同环境模型下验证了算法的实用性.结果表明,优化型蚁群算法相比于传统蚁群算法在迭代次数方面提高了64.2%,搜索路径长度方面提高了57.5%.     

基于蚁群算法的图书物流中心配送路径规划

以图书物流中心车辆路径规划问题为研究对象,结合图书配送多品种小批量的特点,以配送路线最短为目标,在考虑车辆容量限制的条件下,建立基于零担运输策略的图书物流中心车辆路径规划模型;针对传统路径规划问题研究的不足,运用GPS导航系统重新定义了配送距离.用蚁群算法对所建模型进行求解与仿真,并结合实际案例给出优化结果,验证了模型及算法的有效性.     

移动机器人路径规划蚁群算法及其收敛性分析

移动机器人的路径规划是按照某一性能指标搜索一条从起点到目标点的最优或次最优的无碰撞路径.将蚁群算法用于移动机器人的路径规划,阐述了移动机器人路径规划蚁群算法的基本原理,指出蚁群算法的迭代过程是马尔科夫过程,分析了蚁群算法的收敛性,提出了改善蚁群算法收敛性的途径.仿真结果表明:该算法能够在较短的时间内规划出较优的路径,且该算法有效可行.     

蚁群算法在路径规划中的应用

随着科技的不断发展,移动机器人的路径规划作为机器人学科的一项重要分支,被学者们进行广泛的研究.蚁群算法是前人观察现实中蚂蚁觅食产生的一种仿生优化算法.大量的实验表明,蚁群算法的搜索能力、正反馈、鲁棒性及易与其他算法结合的优点在路径规划中被广泛应用.但蚁群算法在应用中也存在一些缺陷.首先介绍了目前路径规划的一些主要方法和蚁群算法的基本原理;然后针对蚁群算法在路径规划中存在的缺陷,总结了当前的一些改进措施;最后提出了蚁群算法未来的研究发展方向.     

增强蚁群算法的机器人最优路径规划

为解决复杂环境中机器人最优路径规划问题,本文结合增强学习和人工势场法的原理,提出一种基于增强势场优化的机器人路径规划方法,引入增强学习思想对人工势场法进行自适应路径规划.再把该规划结果作为先验知识,对蚁群算法进行初始化,提高了蚁群算法的优化效率,同时克服了传统人工势场法的局部极小问题.仿真实验结果表明,该方法在复杂环境中,对机器人的路径规划效果令人满意.     

基于优化蚁群算法的电缆敷设路径规划

针对基于传统手工设计的电缆敷设存在误差大和效率低等问题,将蚁群算法优化的计算机辅助设计应用到电缆敷设路径规划中.利用蚁群算法在复杂线路中多端点的线路计算优势,解决电缆敷设的最短路径问题.同时,本文将电缆敷设路径平面化,进一步利用Gompertz函数从信息素限定和挥发因子自适应调整两方面进行优化,提高了蚁群算法的收敛速度和全局性.仿真实验表明,优化的蚁群算法在变电站数字化三维电缆敷设过程能够快速得出最短电缆敷设路径,节省人力物资成本,提高了设计精度.