基于演化博弈的应急物流最优仓库定位仿真

针对仓库定位进行双层规划存在运输距离长、仓库服务率低和生成最优仓库定位的运行时间长的问题,提出基于演化博弈的应急物流最优仓库定位仿真方法.通过上层规划获得应急物流车辆最优行驶路径,利用下层规划定位最优应急物流仓库,筛选出可满足应急物流车辆最优行驶路径需求的应急物流仓库,采用演化博弈算法对所有应急物流仓库定位结果进行博弈,得到演化稳定策略(ESS)时停止演化.实验结果表明,所提方法的运输距离短、仓库服务率高和生成最优仓库定位的运行时间短.     

基于特征聚类的最短运输线路自动规划方法研究

针对传统规划方法忽略了运输线路约束特征参数分布情况,导致规划效果差的问题,提出基于特征聚类的最短运输线路自动规划方法.构建物流供应链最短运输线路的物理空间网格分布模型,根据物流供应链运输线路最短路径,得到该路径中的货物装载量线路特征权重.构建物流供应链运输线路的约束特征参数分布集,采用特征聚类分析方法,建立物流供应链运...     

整车物流运输模型算法的研究

针对乘用车物流运输计划问题,本文建立了基于三维装箱问题的最优化装箱问题模型,提出了基于两阶段线性规划的处理算法。利用此算法,可在定义目标函数和约束的基础上,以较小的时间开销完成搜索空间的搜索,以得到最优化结果。在路径规划问题上,本文将路径规划问题简化为三角形路径规划问题,大幅减小了复杂度。最后,将两种算法相结合,可解决一般性的物流规划问题,并得到较优结果。     

基于改进GA算法的AGV运输车路径优化及自动物流仓储系统闭环管控研究

信息技术和自动化控制技术的不断发展,使得自动仓储物流技术得到了新的利用和优化。为了使自动导引车在物流运输中能够利用最小化成本实现最大化收益,此次研究结合遗传算法设计了自动导引运输车路径优化方案,并且设计了物流仓储系统自动化闭环管控方案。研究结果表明,相较于狼群算法和传统的遗传算法来说,改进后的遗传算法能够更好地对自动导引车的运输路径进行优化。当分别以成本最小化和路径最小化为优化目标时,改进遗传算法分别迭代187次和92次就能完成收敛,对于最优运输路径的规划时间分别为2.08 min和1.96 min。综上,此次研究所采用的路径优化方案具有一定的有效性,将其与自动仓储系统结合能够实现高效的闭环管控。     

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.     

考虑供应不足的应急物流车辆路径优化模型及算法

灾害发生后的关键救援期内,应急物资有限且受灾点对应急物资的需求具有不确定性,为提高应急物流工作效率,需同时对应急资源分配和运输车辆路径进行优化决策。针对救援关键期内应急物资可能供应不足的情况,在假设物资需求为随机其服从正态分布的前提下,以最小化供应不足和供应过量所带来的损失、运输成本和车辆使用成本等为优化目标,考虑服务时间窗和车辆装载能力等约束,建立了随机需求环境下应急物流车辆路径问题的优化模型,并基于遗传算法设计了模型的求解方法。算例分析表明,本文所提出的优化方法运算快捷且结果合理,可为相关决策者提供科学的决策依据。     

基于AGVs路径规划的物流智能调度系统设计与实现

为了解决现有物流调度系统低效缓慢、容错率低的问题,设计了基于自动导引运输车(AGV,automated guided vechicle)和路径规划优化算法的物流智能调度系统;系统搭配了AGV的物流调度硬件,又结合了路径规划理论,开发了基于Petri网络的智能路径规划算法;通过算法性能对比得知,路径规划算法设计了最优调度路径,确保了较高的准确率和工作效率;系统测试结果显示,基于AGVs路径规划的物流智能调度系统能够在各种物流环境或者库房基地完成调度任务,很好地解决了物流企业在忙碌期的繁杂调度问题;基于AGVs路径规划的物流智能调度系统提高了物流调度的自动化程度,保证了物流调度和道路运输的效率,有效推动了商业模式和市场规范的发展。     

多禁止时间窗约束的路径恢复问题研究

突发灾难的应急物资的配送有时受多禁止时间约束，为此，针对多禁止时间窗约束的应急物资运输路径优化问题，考虑多禁止时间窗的约束，建立了以总配送时间最小为目标、多禁止时间窗约束的应急物资运输路径优化模型。鉴于该模型为混合整数规划模型，采用GUROBI求解，并与建立的对应的多时间窗约束的路径优化模型对比。最后通过算例分析验证了该模型的高效性和算法的有效性。结果表明，多禁止时间窗约束的应急物资运输路径优化模型求解效率更高；此外评估救灾点对配送时间的影响以及分析多禁止时间窗对应急物资配送规划的影响，结果表明部分救灾点显著影响总配送时间，禁止时间窗的开始时间以及宽度影响总配送路线、时间以及到达各救灾点的时间，因此考虑时间约束特点可为应急物资运输决策提供实用价值。     

瞬态搜索金枪鱼优化城市物流无人机路径规划

针对复杂城市物流无人机路径规划易收敛于局部最优的不足,提出一种自适应瞬态搜索金枪鱼优化算法的无人机路径规划方法。设计Kent混沌初始化丰富初始种群多样性,提出自适应瞬态搜索平衡全局搜索与局部开发,利用透镜成像对立学习和柯西变异混合扰动防止算法陷入局部最优。利用改进金枪鱼优化算法求解城市物流无人机路径规划问题,结合城市飞行环境三维建模,设计评估路径规划的多目标代价函数,并对物流无人机路径规划方案迭代求解。实验结果表明,改进算法能够得到安全避障且代价更小的路径。     

基于激光扫描的物流自动分拣入库控制系统设计

现有的物流分拣系统均没有得到分拣标定的最短距离,导致分拣效率较差,为减少物流分拣入库的时间,基于激光扫描技术,设计物流自动分拣入库控制系统。在硬件系统中,设计数字频率合成器,保证杂波信号的完整性,设计激光器驱动电路。在软件设计中,提取激光光条中心点,得到激光扫描图像的最大灰度值;标定物流分拣最短距离,设计分拣入库作业流程,得到物流自动分拣入库控制系统。在实验中,测试四种分拣方法的算法性能与分拣时间,通过实验结果可知,激光扫描方法在单线程与多线程的性能测试中,其损失函数均小于其他方法,且经过该方法的优化后,系统订单分拣时间也高于其他方法。由此可见,该物流自动分拣入库控制系统分拣效果最好。     

基于拥堵指数的改进蜂群算法在DVRP中的应用

城市道路在不同时段、突发情况下的通畅程度存在较大的差异, 对物流成本的影响已不容忽视. 静态车辆路径规划不能反应路况的变化, 因此本文引入分时段的拥堵指数, 以总成本最小为目标函数, 并采用规避高峰期区域的种群初始化算法, 构造出改进的蜂群算法. 实验结果表明, 采用改进蜂群算法进行路径规划, 由于能回避拥堵路段, 因此虽然不是最短的运输路径, 但却能实现更低的总体运输成本.     

基于时空网络的自动化集装箱码头自动化导引车路径规划

针对自动化集装箱码头水平搬运作业中自动化导引车路径冲突问题,提出一种基于时空网络的路径优化方法。对于单个运输需求,首先,将路网离散化为网格网络,设计依据时间可更新的时空网络;其次,以任务完工时间最短为目标,基于时空网络下可用路段集合来建立车辆路径优化模型;最后,在时空网络上运用最短路径算法求解得最短路径。对于多个运输需求,为避免路径冲突,根据当前运输需求的路径规划结果更新下一个运输需求的时空网络,并通过迭代最终获得满足规避碰撞和缓解拥堵条件的路径规划。计算实验中,与基本最短路径求解策略（求解算法P）相比,所提方法的碰撞次数降低为0并且最小相对距离始终大于安全距离;与停车等待求解策略（求解算法SP）相比,所提方法最多减少任务总延误时间24　s,且明显降低延误任务占比以及路网平均拥堵度,最大降低程度分别为2.25%和0.68%。实验结果表明,所提方法能够有效求解大规模冲突规避的路径规划问题,并显著提高自动化导引车的作业效率。     

基于GIS的应急物资调运信息系统研究*

针对应急物流的特点和需求,本文提出了一种基于GIS的应急物资调运信息系统,并对系统的总体结构、工作流程和基本功能模块进行了分析。最后,系统仿真证明了该系统通过基于灾害风险系数和GIS的动态优化路径选择方法,较好地满足了应急物资调运的时效性需求。     

基于组件的电子地图显示软件设计

设计了基于组件的电子地图显示软件,实现了电子地图基本操作功能及路径规划功能。可以在软件中实现地图放大、缩小、漫游、测距、图层控制、鹰眼视图、全图显示、坐标显示等功能,作为电子导航显示软件,利用DOkstra算法可以在地图中求解任意两点之间最短距离,利用蚁群算法对道路进行了路径规划,在有结点约束的条件下求解一条较优路径。因蚁群算法求解路径规划问题存在求解速度慢问题,利用Cilk＋＋并行模型对蚁群算法进行了并行化。     

基于改进蚁群算法的物流运输路径研究

为了在复杂的交通环境中能够快速求解出物流运输的最优路径,在传统蚁群算法基础之上提出了一种基于改进蚁群算法的物流运输路径优化模型。首先,通过在传统蚁群算法中加入基于运输时间、成本、道路平均通畅程度因子的约束条件,同时改进传统信息素的更新方式,对道路上的信息素浓度进行最大最小限制,从而改变路径选择转移概率。最后,利用改进蚁群算法与CSAACO算法、ACO算法进行仿真实验,在相同实验环境条件下测试3种算法在物流运输路径的距离缩短量和时间减少量,实验数据表明,改进蚁群算法在运输距离和运输时间方面明显低于CSAACO算法和ACO算法。改进蚁群算法拥有更强的全局寻优能力,算法收敛速度更快,所需时间更少,获得的最优路径更短,提高了整个物流行业的运输效率。     

基于动态平衡策略的自动化码头多AGV路径优化算法研究

对自动化集装箱码头AGV(automatic guided vehicle)自动运输系统路径规划算法和港口布局进行深入研究之后,针对岸桥与堆场之间路径规划中可能出现的冲突以及任务分配不均等问题,提出了基于动态平衡策略的自动化码头多AGV路径优化算法。通过对Dijkstra算法进行改进,在考虑路径距离的基础上,同时引入该路径上预计通过的AGV数量,实现了路径分配的动态平衡;提出了改进速度控制策略和重新规划路径控制策略,有效减少了冲突次数,且减少了道路堵塞率。建立了基于动态平衡策略与基于MAS(multi-agent system, MAS)的控制方式对比实验,结果表明该算法能有效求解500个任务以上的大规模任务分配问题,并且显著降低平均堵塞率0.000 8～0.005 5。此算法亦可应用于其他类型的码头布局中,进一步提高了码头水平运输效率。     

面向快递终端的物流配送服务系统设计

针对传统的物流配送服务系统存在物流路径开销大、配送效率较低等问题,提出一种面向快递终端的物流配送服务系统改进设计方法。结合路径优化控制进行物流路径规划,建立物流配送服务网络移动快递终端节点分布模型,采用智能路径规划方法,实现物流配送服务系统的快递路径规划优化。在算法设计基础上,结合C/S面向对象模型进行物流配送服务系统的软件开发设计,物流配送服务系统的软件包括数据库管理模块、信息集成处理模块、人机交互控制模块和终端服务模块等,结合RFID射频识别和APP技术,实现系统优化设计。测试结果表明,采用该方法进行物流配送服务系统设计,降低了物流路径开销,提高了物流配送的效率。     

基于时空A*算法的多AGV无冲突路径规划

物流中心作为快递转运的重要枢纽,其分拣效率在一定程度上影响着快递的配送时间.多台自动导引车(automatic guided vehicle,AGV)协同分拣能够大幅提高作业效率.本文研究了多AGV协同作业场景中的无冲突路径规划问题,在栅格地图建模环境的基础上,提出了基于冲突搜索的两层路径规划架构.冲突搜索与约束添加均...     

一种基于冷链低碳物流路径的混合优化算法

冷链物流运输路径优化问题是国内外学者近几年研究的一个热点问题.首先分析了冷链物流运输的特点和需求,并且提出了考虑综合代价、带硬时间窗和容量约束的单物流中心车辆路径优化模型,其中综合代价包括固定代价、车辆运输代价、货损代价、制冷代价、时间惩罚代价和碳排放代价.车辆路径规划问题是一个NP问题,需要使用智能优化算法对解空间进...