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．     

一种实时多目标路径规划方法

提出一种利用实时搜索思想的多目标路径规划方法.首先设计并实现局部路径规划算法,在有限的局部空间内执行启发式搜索,求解所有局部非支配路径;在此基础上,提出实时多目标路径规划方法,设计并实现相应的启发式搜索算法,在线交替执行局部搜索过程、学习过程与移动过程,分别用于求解局部空间内的最优移动路径,完成状态的转移和更新状态的启发信息,最终到达目标状态.研究表明,实时多目标启发式搜索算法通过限制局部搜索空间,避免了大量不必要的计算,提高了搜索效率,能够高效地求解多目标路径规划问题.     

超启发式分布估计算法求解带软时间窗的同时取送货车辆路径问题

本文针对带软时间窗的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDSTW),以最小化车辆行驶总里程和最大化服务准时率为优化目标,提出一种超启发式分布估计算法(HHEDA)进行求解.全局搜索阶段,首先,提出3种启发式规则生成初始个体,以确保初始种群的质量和分散性;其次,根据问题特点,构造3个概率矩阵分别学习和积累优质解的排序信息、客户间的距离信息和捆绑信息,并通过采样概率矩阵生成新个体,以增强算法全局搜索发现解空间中优质区域的能力.局部搜索阶段,将11种邻域操作组成备选集合,进而设计学习型超启发式局部搜索(LHHLS),用于动态选择备选集合中的部分邻域操作构成多种新的有效启发式算法,以执行对解空间中优质区域的深入搜索.最后,仿真实验和算法比较验证了HHEDA的有效性.     

一种基于改进冲突搜索的多机器人路径规划算法

针对智能仓储环境下多载位自主移动机器人集群拣选-配送路径规划问题,提出一种改进型基于冲突搜索的多智能体路径规划算法.在模型方面,采用多载位机器人替代KIVA机器人,建立以最小化拣选-配送时间以及无效路径比为目标的数学规划模型.在算法方面,首先,提出一种基于优先级规则的多智能体冲突消解加速策略;然后,设计基于动态规划的单机器人拣选序列优化算法;最后,设计考虑转向惩罚的增强A*算法搜索机器人最优路径.实验结果表明:所提出模型与KIVA系统相比有较大优越性;所提出算法能够有效缩短拣选-配送时间、减少无效路径时间.     

车辆路径问题的轻鲁棒优化模型与算法

针对不确定旅行时间下的车辆路径问题,以总变动成本最小为优化目标,建立了一种轻鲁棒优化模型,提出了一种针对问题特征的超启发式粒子群算法.在算法中,利用基于图论中深度优先搜索的初始化策略加快算法的早期收敛速度,引入基于均衡策略的启发式规则变换方式来提高算法的寻优能力,重新设计的粒子更新公式确保生成低层构造算法的有效性.实验...     

结合增量与启发式搜索的多目标问题处理方法

提出了一种结合增量与启发式搜索的多目标问题处理方法,设计并实现了一个基于路径扩展方法的多目标增量启发式搜索系统.当问题搜索图中边的权重发生改变或添加删除节点时,该系统通过对搜索现场进行实时的更新,部分利用先前搜索保留的信息,从更新后的状态开始求解新的问题,从而提高了重搜索的效率.对gridworld标准测试样例进行了大量的系统测试,实验结果表明:结合增量与启发式搜索的处理方法能够有效地解决状态格局不断变化的一系列相似的多目标最短路径问题.     

混合启发式算法在汽车调度中的应用

将蚁群优化和变邻域下降搜索VND相结合,形成一种混合启发式算法ACS_VND,应用于客运公司的汽车调度,求解车辆需求数和最佳路径。该算法充分利用了2种不同算法的优点。实验结果表明,算法ACS_VND能在较短时间内获得比单个算法更好的车辆调度路径。     

传感环境下一种启发式反监控路径搜索算法

研究传感环境下移动对象的反监控问题,给出了三角形网格,穿行代价,搜索相关度等概念,基于A*启发式路径搜索算法,提出了一种传感环境下启发式反监控路径搜索算法。理论分析和实验结果表明,与已有相关研究工作相比,新算法具有较好的反监控性能和较低的计算复杂度,从而使得移动对象能够快速找到一条到达目标位置点的安全路径。     

大规模AGV的改进时间窗路径规划

在机器人路径规划中,A*算法搜索路径时存在大量冗余节点,随着任务量增加,其搜索效率也会急剧下降,因此无法适应大规模任务下的路径规划。为此提出一种改进时间窗的有界次优A*算法用于求解大规模自动导引车（automatic guided vehicle,AGV）路径规划问题。算法使用时间启发式,并在搜索过程中采用时空搜索,规划无冲突的最优或次优路径。算法主要进行了三处改进：采用时间启发式,缩短了路径时间;采用动态时间窗算法,避免多次路径规划;优化了聚焦搜索算子,降低负反馈。通过MATLAB实验结果证明改进后的算法在进行多机器人路径规划时,能快速有效地规划出无冲突的平滑次优路径,搜索效率高,稳定性强。     

基于双向动态跳点搜索算法的AGV路径规划研究

针对复杂大地图环境下自动导引车路径规划的实时性问题,提出了一种双向动态跳点搜索算法.首先,改进跳点扩展策略,从规划空间的起始点和目标点同时搜索路径;其次,优化跳点筛选规则,动态定义启发式搜索的 目标点,引入当前跳点的父节点作为相对方向上跳点扩展的目标点;最后,为验证算法的有效性,开展了仿真和实验研究,使用不同尺寸的栅格地图进行仿真.结果表明,与跳点搜索算法相比,所提算法平均路径搜索时间缩短了 33.18％,平均搜索节点数减 少了 66.77％.