实时物流递送路径规划与模拟

近些年来,顾客需求不断多样化、企业竞争更加激烈、全球制造的概念不断发展,不仅我国政府也将物流视为新的经济热点,而且已经引起了全球各个国家的重视。从政府到企业,从中央到地方,都开始物流战略的规划与实施,并且开始物流信息系统的建设。该文以物流路径规划系统为研究对象,介绍了一些著名的最优路径规划算法。在深入分析节约算法的基础上,提出并实现了配合Dijkstra算法的节约里程表算法,开发了以本文算法为核心的实时物流路径规划与模拟系统。     

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.     

基于ArcGIS的物流车辆路径规划信息系统

现代物流系统已进入信息化、智能化的发展阶段,将GIS引入物流配送系统是物流配送智能化的一个重要方向。特别是对于现代物流领域中备受关注的车辆路径问题,可以有效的结合最优路径、各种VRP模型、车辆行驶成本等要素,在可视化分析以及物流规划路径分析等方面具有不可替代的作用。本文将物流车辆路径规划理论算法的研究与地理信息系统自身的网络分析模块相结合,经过二次开发,形成了用于实际的物流车辆路径规划和调度系统。     

基于物流机器人的路径规划研究

本文描绘了物流机器人的路径规划问题。针对标准A*算法的路径规划时间长、计算节点多的问题,提出了在标准A*算法的基础山,使用改进的双向搜索的A*算法。通过使用MATLAB进行仿真和实验平台进行实验对标准A*算法和优化后的A*算法进行了对比,结果表明:改进的A*算法比标准的A*算法进行路径规划的时间更短,并且使用的节点更少。     

基于蚁群算法的物流多任务分配中路径规划研究

新时期,物流在人们生活中发挥着举足轻重的作用,研究物流任务分配和路径规划具有实际应用意义。研究了在物流配送中多任务下任务分配中路径规划问题,利用Floyd算法求出两点之间的欧几里德距离,利用蚁群算法求出任务的最优距离。实验数据表明,结合两种算法,在多任务分配下可以为快递员提供最优的路径决策方案。     

基于混合算法的多停靠点物流路径规划仿真

现有的多停靠点物流路径规划方法未考虑配送中心的位置,无法合理调整停靠点,导致规划不合理,配送效率低的问题.提出一种基于混合算法的多停靠点物流路径规划方法.先对多停靠点物流路劲规划问题展开描述,计算停靠点间的配送用时和停靠时间,构建路径规划数学模型.采用改进蚁群算法求解所选路径的选取概率,物流配送中心选取,结合改进可见度...     

基于启发式带时间窗的车辆路径规划问题求解

车辆路径规划问题广泛地存在于现代物流行业中,该问题属于NP难的组合优化问题.随着客户需求的多样化、道路限行等因素的影响,该问题变得更加的复杂,采用传统的组合优化方法和运筹学方法往往难以求解.本文对一类常见的带时间窗的车辆路径规划问题进行了研究,根据时间窗参数来调整客户的优先级,以减少车辆的等待时间,由此改进了几个常见的启发式算法,并对56个常见的车辆路径规划问题进行了测试,实验结果表明,改进的节约算法在带容量约束的车辆路径问题中效果较好,改进的插入法则在带时间窗的车辆路径问题中具有优越性,另外,改进的启发式算法在4个测试用例上使用更多车辆时可使总路程优于已知最优值.     

带时间窗的粮食物流车辆路径问题的研究

带时间窗的粮食物流车辆路径问题是一个典型的NP—难问题。针对粮食物流批量大、多点对多点等特点,建立了带时间窗的粮食物流车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTM）的数学模型,进一步构造粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）用于问题求解,并将求解结果与遗传算法进行比较。结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,降低配送成本。     

基于混合C-W节约与遗传算法的多AMR拣选路径规划优化方法研究

针对智能仓库中新型拣选模式下多AMR拣选路径规划问题,给出了一种新的优化模型和改进的混合C-W节约与遗传算法。首先根据作业点对物品的需求顺序、紧急程度进行打分,将物品分流。然后,考虑到AMR数量和作业点暂存位置有限,进行AMR调度和路径规划,以使物品能够及时送达作业点。通过该方法,在满足物品时间窗与AMR配送能力限制的前提下,使完成配送的物品数量最大化。遗传算法中确定了规划方案编码,解决了规划方案的单点交叉问题;引入改进的C-W节约算法,在不破坏原有染色体结构的情况下,不断为群体提供新的优良个体。所建模型及算法是提高了AMR的拣选效率,降低了其运行成本。最后,通过进行比较分析,进一步验证了该算法的有效性与稳定性。     

粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法

研究粮食物流运输车辆路径问题.针对粮食物流过程批量大、点多、面广等特点,引入模拟退火思想,将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出一种求解粮食物流车辆路径问题的混合粒子群算法.仿真结果表明,该算法可以快速地求得带时间窗的粮食物流车辆路径问题的优化解,进而降低粮食物流配送成本.     

一种用于最优路径规划的改进遗传算法

设计了一种专门适用于路径规划的改进遗传算法．该算法根据最短路径问题的具体要求，将传统遗传算法中的编码、交叉、变异等操作均重新进行了定义，并且在进化过程中还能够自适应调节交叉和变异概率．仿真研究表明：改进的遗传算法具有较快的搜索速度和较高的搜索成功率，为实际车载导航系统中最优路径规划问题的解决提供了一种新方法．     

城市交通网络路径规划策略的性能分析

现代智能车辆具备通信、存储和计算的能力,为获取实时交通信息提供了硬件基础。通过收集出租车的GPS数据,构建一个实时交通网络。设计基于实时GPS信息的路径规划策略,通过真实数据模拟与4种广泛应用的交通网络路径规划策略进行性能分析比较。结果表明,基于实时交通信息的路径规划策略能够使智能车辆行驶时间缩短33%左右。     

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。     

智能吸尘器全覆盖遍历路径规划及仿真实现

分析了常用的全覆盖遍历路径算法,提出了基于区域分割的全覆盖遍历路径规划的实现方案:首先智能吸尘器沿着水平与垂直路线扫描房间,将房间分成若干无障碍的小区域,然后以图的深度优先搜索算法确定这些小区域的衔接顺序,并在这些小区域内以螺旋收缩算法进行遍历.在实验室环境内,在智能吸尘器最小系统上,通过实验验证了提出的全覆盖遍历路径规划.实验主要分为4项:走直线、直角转弯、子区域内螺旋行走、子区域衔接,实验证明智能吸尘器在给定的环境下,能够按照预想的效果进行遍历.     

基于GAAA算法的深海集矿车的最优路径规划

针对提高深海集矿车的集矿效率,实现最优路径规划的目标,建立了从起始点到达目的点时,集矿机所需时间最短、耗能最少的多目标优化问题的模型,并通过对子目标加权将多目标优化问题转换成单目标优化;在蚁群算法的基础上,采用了将遗传算法与蚁群算法相融合的算法,即GAAA算法;对集矿车作业路径进行寻优控制,在实现高集矿覆盖率和集矿效率的同时,提高了集矿车整机作业效率;仿真实验表明,GAAA算法用于集矿车路径寻优是可行的和有效的。     

一种扫地机器人路径规划的改进算法

扫地机器人现有的各种路径规划对定位、航迹推算提出了严格的要求,路径计算量及规划难度也随即增大;而简单的随机覆盖法却存在着低覆盖率及高重复率的缺点.为了避免上述各种缺陷,提出了一种路径规划的改进算法,经过扫地机器人验证平台的测试,利用此种改进算法进行路径规划,不仅避免了上述各种缺陷,同时还能够根据环境的相关特征信息做出更进一步的优化.     

无人机三维航迹规划算法研究

在模拟仿真出无人机三维飞行环境的基础上,根据航迹规划的要求,建立对应数学模型,并采用蚁群算法进行优化仿真.针对基本蚁群算法存在的搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,将蚂蚁当前位置与目标位置的距离信息反馈到系统中作为航迹规划的控制信息,同时对航迹节点的选择方法进行改进,以提高算法的效率.仿真实例结果表明,该算法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹.     

车辆导航系统最优路径规划研究

最优路径规划是车辆导航系统中的关键技术之一,它提出了一种基于遗传算法的车辆路径规划方法.采用变长度整数编码的染色体表示路径,设计了适合于最优车辆路径问题求解的遗传算子,给出了适应度调整函数.试验结果表明,遗传算法较好的满足了车辆导航系统实时性和实用性的要求.     

物流配送路径优化研究与设计

物流配送路径优化问题复杂度高,具有随机性,而且多用户配送路径的选择更为复杂,难以抉择。研究的对象是一个货物配送中心对应于多个客户点,为解决物流配送路径优化问题,采用蚁群算法进行路径优化,并对物流配送路径进行模拟。     

基于免疫进化的移动机器人路径规划

针对现有基于进化算法在路径规划中的易陷入局部最优和缺乏指导性的缺点,该文探讨了一种基于免疫进化的路径规划方法;该方法针对机器人路径规划的实际应用,优化了变异算子,引入了免疫机制,使得较优个体能较早地生成,保证了算法的收敛速度,同时在算法过程中保持了种群的多样性,防止了早熟收敛,提高了全局搜索能力;仿真结果表明,该方法对复杂地图有良好的适应能力,能有效地保证路径的规划效率并改善路径规划的质量。