基于改进A*算法的无人机航迹规划

在无人机航迹规划问题的研究中,针对在执行飞行任务前,需要根据所经区域内已知的地形、地貌、障碍和威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制计算出飞行航迹, 并根据规划出的航迹完成飞行任务.能准确识别起始点到目标航路,提出了一种基于改进A*算法的无人机航迹规划方法,将无人机自身的性能和飞行任务结合到A*算法中去,在节点的搜索过程中解决了A*算法大空间搜索耗时多的问题.通过简单的路径消减算法去除不必要的航迹点,使得规划出来的航迹能够最大程度上满足无人机的运动特性.仿真结果表明采用的方法计算速度快并且规划达到最优性能.     

基于改进A*算法的分拣搬运机器人路径规划

为了解决分拣搬运机器人在路径规划过程中,遇到目标点众多的情况时存在路径寻优效率低、容易出错等问题。针对A*算法存在多个最小值时,无法实现路径最优化的问题进行研究,提出一种将蚁群算法与A*算法相结合的改进A*算法。首先使用A*算法筛选出一条最优化的路线来分布信息素,从而简化A*算法在路径规划上的运算。其次以筛选出的路线为基础,针对不同情况结合蚁群算法设计了三种通用方案,以此为基础进行具体的路径规划,从而解决A*算法本身存在的容易带入大量重复数据的问题。通过仿真与实际实验验证了本文提出的改进的A*算法能够满足自动分拣搬运的需求,值得推广与使用。     

A*初始化的变异灰狼优化的无人机路径规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)路径规划问题是无人机任务规划系统的重要组成部分,需要在一个存在威胁区的搜索空间中获得最优路径.为解决灰狼优化算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种基于A*初始化的变异灰狼优化算法.该算法首先将模型离散化,进而使用A*算法进行头狼的初始化,使...     

基于集群的卡车与无人机联合配送调度研究

基于集群提出卡车与无人机联合配送新模式,来解决农村地区送货上门难的问题。考虑无人机载重和续航能力,以总运营成本最小为目标建立带时间窗的混合整数规划模型,并提出两阶段算法,通过改进后的K-means算法求出卡车停靠点,采用遗传模拟退火算法优化卡车与无人机联合配送路线。将其与传统K-means算法加CPLEX结果对比,可证明算法和模型的可行性与有效性。案例分析选取江苏某农村地区来进行末端物流配送的应用研究,结果表明卡车与无人机联合配送模式与纯卡车运输模式相比可有效减少总运营成本。研究成果可为农村地区末端配送中无人机的应用提供新思路和参考价值。     

多无人机协同攻击路径规划研究

如何实现多架无人机规避复杂威胁区域对敌重要目标实施协同打击成为近来研究的难点,研究实现协同打击的关键是规划出多无人机从各自起始点到目标的最优协同攻击路径,以解决路径规划的关键技术为目的。对复杂威胁区域中,多无人机最优协同攻击路径规划进行了研究。首先,构建了多无人机最优协同攻击路径规划系统框架;其次,以人工智能A*算法为基础,结合无人机运动学方程对A*算法进行了改进,得到一种基于步长搜索的无人机路径快速生成算法;再次,基于改进的路径快速生成算法,以多无人机同时攻击目标为约束条件,进行变步长的协同攻击仿真计算。仿真验证了路径规划算法和协同攻击算法的有效性。     

基于改进A和DWA的无人艇路径规划算法

针对存在动态障碍的复杂海洋环境中无人艇的应用,提出了基于改进A*和DWA的无人艇路径规划算法.在全局路径规划时,基于动态改变步长方法设计了一种改进的快速平滑A*算法,克服了传统A*算法存在的大范围搜索时效率低下、生成路径不平滑等缺点,基于无人艇传感及导航信息,通过在DWA的评价函数中增加路径偏差项,将全局规划与局部规划相结合,实现了动态环境下无人艇的路径规划.仿真实验结果表明,该算法相比传统A*算法,规划的路径平滑,运行效率提升了约30倍,并可以躲避环境中可能存在的动态障碍,确保无人艇安全、高效地到达目标点.     

卡车搭载无人机的同时取送货路径规划研究

降低“最后一公里”配送和“最初一公里”取货成本是物流行业亟待解决的难题，无人机配送不受地形限制、速度快、能耗小，据此提出卡车搭载无人机的同时取送货运输模式。以总运输成本最小为求解目标，建立混合整数规划模型，通过K-means聚类算法求出无人机的起降点，采用遗传算法求出卡车和无人机的运输路径。在仿真实验中，提出的卡车搭载无人机同时取送货运输模式的成本比取货-送货分离运输模式降低了26.78%,比卡车与无人机独立的同时取送货运输模式降低了21.91%。     

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端，是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题，考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束，以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围，第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法，求得无人机与车辆配送路径。最后，通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。     

基于改进鲸鱼优化算法的移动机器人多目标点路径规划

为提高移动机器人在多目标点环境中路径规划的效率与准确性,针对标准鲸鱼优化算法存在的搜索精度不足和收敛速度较慢的问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法。首先,引入自适应搜索控制系数,以提高算法平衡全局搜索和局部搜索的能力。其次,提出一种记忆库列表策略,通过增加记忆库列表存储最优解并进行维护更新,提高算法所得解的质量并降低陷入局部最优的概率。然后通过使用A*算法计算出目标点之间的距离矩阵,并将其输入到改进的鲸鱼优化算法得出最优遍历顺序。最后,在简单和复杂的栅格地图中分别对不同算法进行仿真对比实验。研究结果表明,随着场景复杂度的增加,本文算法相较于标准鲸鱼优化算法在三个场景中所得出的最小路径长度分别减少6.58%、22.71%和25.63%。因此,改进算法在解决多目标点路径规划问题中具有较高的效率和准确性。     

面向安全避障的无人机鲁棒跟踪飞行控制

针对无人机在执行任务时所面临的安全飞行问题,基于已知威胁信息采用A*算法生成初始航路点.为解决存在过多冗余点、拐点以及路径不平滑等缺点,对规划得到的初始航路点进行二次规划,删除不必要的转折点并对其综合平滑处理,得到满足无人机性能约束的航路点.同时采用B样条曲线拟合航路离散点,在此基础上考虑安全飞行控制裕度,生成无人机的...     

NSGA-II算法的改进及其在应急管理中的应用

泥石流等突发自然灾害造成的人员伤亡和经济损失十分巨大,因此应急中心选址问题是应急救援方案中的核心环节。以救济物资效用、受灾区域满意度以及临时物资点数目为决策函数,建立多目标动态选址模型,提出了一种改进的非支配遗传排序算法（NSGA-II-TS）,该算法在精英策略上引入禁忌搜索的思想,从而实现了局部和全局搜索能力同时达到较优的结果,同时保留其解集的多样性和均匀性。数值算例结果表明该算法在物资效用、临时物资点个数、受灾区域满意度上比传统算法NSGA-II、MOEA/D更为合理。NSGA-II-TS算法在突发性灾害危机的应急管理以及其他保障体系建设问题中具有较高的应用价值。     

应急救援物资多目标分配与调度问题建模与求解

应急救援物资多目标分配和调度集成优化是灾害应急决策中的一个难点问题.为此, 构建一种面向多储备点、多发放点、多种应 急救援物资的并发分配与调度多目标优化模型, 提出一种基于二维NSGA-II与蚁群优化的混合智能搜索算法.在所提算 法中, 设计二维二进制编码、个体修正策略以解决多发放点之间潜在的应急救援物资 冲突, 并改进蚁群优化中的信息素全局更新策略以实现多个调度路径的同时优化.对比实验 结果表明, 所提出的混合算法可以在合理的时间内给出更高质量的应急救援物资分配和调度方案.     

基于演化算法的资源包投放优化

自然灾害中救援包的投放、高效的军事打击等现实情况都涉及资源包优化投放问题,但资源包的优化投放问题作为NP-hard问题,用传统的搜索方法很容易陷入局部最优,所以设计高效的现代启发式算法解决该问题显得尤为重要。本文提出一种通过区域分类、应用启发式算法及线性规划来解决该问题的方法。实验分别采用演化算法和遗传算法实现对资源包落点的确定。实验结果表明,应用演化算法的方法可以更高效地处理资源包优化投放问题。     

改进的差分进化算法求解炼钢-连铸动态调度问题

为了求解炼钢-连铸动态调度问题,提出了一种将拉格朗日插值算法与差分进化算法相融合得到的改进的差分进化算法。改进后的差分进化算法通过自适应调整进化参数,动态的调整差分进化的方向,并结合拉格朗日插值来优化差分进化算法的局部搜索能力,引入权重系数对全局搜索和局部搜索加以平衡。针对国内某大型钢厂的实际生产数据建立实验模型,以最小化总完工时间、最小化总断浇时间、最小化炉次间总等待时间和最小化总偏差量时间为目标,将改进的差分进化算法应用于求解炼钢-连铸转炉出现故障的动态扰动事件调度问题,实验结果表明,改进的差分进化算法应用在炼钢-连铸动态调度问题上,有效的缩短了炉次加工总完工时间、炉次间总等待时间和总断浇时间,在合理范围内,有效控制了新生产的调度计划与原始调度计划的时间偏差量,避免了因扰动事件的发生而引起连铸机断浇。     

考虑紧急度的救灾车辆路径问题建模与优化

为了减少救灾物资配送的延误时间和救灾车辆的总运输时间，引入紧急度的概念，建立了基于紧急度的救灾物资车辆路径问题模型，并设计了一种改进遗传算法对该模型进行求解。首先，采用多种策略生成初始种群；然后，提出一种基于紧急度的任务再分配算法作为局部搜索算子，该算法依据紧急度为延误安置点重新安排配送车辆或调整配送顺序从而减少延误时间，对无延误的车辆优化其路线从而减少总运输时间，以达到延误时间和总运输时间两者最优。在17个数据集上与先来先服务（FCFS）算法、按紧急度排序（URGS）算法和遗传算法（GA）三种算法进行了对比。实验结果表明，具有基于紧急度的任务再分配策略的遗传算法（TRUD-GA）与GA相比，平均延误时间减少25.0%，平均运输时间减少1.9%，与FCFS、URGS算法相比改进则更加明显。     

融入武装部队的鲸鱼优化算法用于社区发现

针对于鲸鱼优化算法（WOA）多样性不足、两搜索阶段信息交流效率低、不平衡的问题,这里借用武装部队协同作战机理,提出一种新的WOA用于社区发现。为解决包围捕食阶段多样性不足问题,引入“邻居潜力”学习模型,提高WOA的全局搜索能力和学习广度;为解决两捕食阶段信息交流效率低问题,提出鲸鱼指挥官领导的气泡网捕食,确保搜索信息有效利用;为解决两种捕食机制不平衡的问题,采用改进的学习自动机引导鲸鱼种群向有希望区域移动。同时,考虑到复杂网络社区发现是离散问题,提出了一种基于拓扑特性的新编码离散演化规则。最后,通过真实数据集测试并与其他算法比较,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更优的寻优能力,验证了算法的有效性。     

物资缺乏情况下的应急物流运输与物资二次分配策略

针对应急物流中的运输时效性和物资分配公平性问题,提出了一种两阶段应急物流运输与物资二次分配策略.首先,基于所定义的时间满意度、物资满意度和综合满意度,提出了最大时间满意度车辆路径问题模型和最小加权满意度标准差应急物资分配模型.第一阶段针对最大时间满意度车辆路径问题模型设计了一种混合灰狼优化算法进行求解,该算法采用了最优分割过程分组解码策略,并采用了混沌搜索策略、2-Opt和1-1局部搜索策略来提高算法的搜索能力;第二阶段针对最小加权满意度标准差应急物资分配模型设计了混沌灰狼优化算法求解.实验结果表明:在第一阶段,总体时间满意度比CVRP模型提高了39.31％;在第二阶段,当实际物资量为80％和权重系数为0.75时,计算得到的综合满意度标准差为0.0619,物资满意度标准差为0.0974,较好地平衡了灾民的心理诉求和物资利用效能.两阶段应急物流运输与物资二次分配策略得到了较高的时间满意度和较好的物资分配结果,证明了所提模型和算法的有效性.     

救灾物资多阶段分配与调度问题建模与求解

救灾物资多阶段分配与调度问题是灾害应急决策中的一个难点问题.首先,基于三角模糊数描述发放点物资需求的不确定性, 并基于路段历史行程时间函数刻画交通路网的动态性,构建应急救援物资多阶段分配与调度模型;然后,基于蚁群优化搜索各储备点到各发放点的通行时间矩阵,引入NSGA-II搜索救灾物资分配和调度方案,设计救灾物资多阶段分配与调度集成优化算法和编码调整策略;最后,通过仿真实验验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法可为决策者提供多种不同偏好的方案,从而为决策者提供更多的选择空间,契合应急场景.     

多受灾点应急救援车辆调度的优化遗传算法

在多个地区发生灾害后,迫切需要及时救援和物资的快速运输,从仓库调拨物资到受灾点,交通网络规模较大,运输货物类型多样,并且要满足各个受灾点的资源需求、实时路况、运抵时限要求等多个目标约束条件,车辆调度具有较大难度.为解决多重约束带来的困难,根据遗传算法的生物进化理论和群体遗传学机制,建立了车辆应急运输的多目标优化问题模型,设计合适的序列编码方式表示车辆行进路线及运输货物类型;建立了新的优化遗传算法,从编码方式的设计、适应度函数、选择、交叉和变异操作机制的设计三个方面做了创新改进,主动保持优良基因,根据阶段进展调节交叉和变异概率,有效提高好的新模式的产生几率,较好地克服了已有方法的早熟局部收敛所导致的结果偏差较大的不足.多个仿真实验结果表明,优化遗传算法比已有算法在满足送达时限以及送达时间的总长度等方面均有较大提高,对于复杂的调度任务,在保证运抵时限的前提下,可占用更少的车辆,花费更少的行进时间完成物资运输,从而满足多受灾点对物资的实时性需求.     

改进鲸鱼算法求解分布式装配柔性作业车间生产与配送联合调度问题

针对一类先加工后装配的离散生产模式,研究分布式制造环境下的装配柔性作业车间生产与配送两阶段联合调度问题。结合实际的生产情况,考虑供应链下生产与配送过程所产生的库存成本,以最小化生产和配送的总成本为联合调度优化目标,提出一种改进鲸鱼算法。针对联合调度的多阶段调度过程,设计了一种基于工序、产品、工厂、机器和车辆的五层编码策略;根据各阶段的特点提出了相应的混合种群初始化策略,以提高解的质量;以加强种群中领头鲸鱼个体与普通鲸鱼个体的联系为导向,改进了鲸鱼觅食的搜索操作并提出四种邻域结构,以增强算法的全局探索和局部搜索能力。最后,通过仿真实验,对比相关研究领域的多种算法来验证所提算法在收敛速度和求解质量等方面的优势,并且将联合调度与分阶段调度进行实验对比,验证了联合调度的优越性。