基于改进粒子群算法的生鲜农产品配送路径优化研究

以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标,构建了农产品配送路径优化问题的模型,采用基于局部精益搜索策略的改进粒子群算法求解该问题。通过仿真实验表明,改进粒子群算法是农产品配送路径优化问题的一种有效方法,对于提高农产品配送效率,降低配送成本有重要的现实意义。     

公交网络最优路径求解算法的回溯实现

为解决大规模公交网络最优路径查询模型中的换乘问题,提出一种回溯的公交网络最优路径求解算法:首先求解具有最短出行时间的最优路径的片段信息,然后回溯推导出最优路径的完整路径信息.算法所需内存少,查询效率高,能很好解决公交网络换乘问题.     

最短路径动态规划问题及C语言实现

利用动态规划思想求解运输最短路径问题并不是一个新的问题,但利用这种思想编写计算机程序,辅助完成其最短路径的求解,可以为解决最短路径问题提供了一个有效的工具.在编写程序时建立数学模型、借助数学工具写出其源程序,并在VC环境下得以实现.程序简单易懂,并没有单纯地对Dijkstra算法进行改进,而是编写了一种新的程序克服了Dijkstra算法不能实现多路径输出的缺点,在现实生活中为运输出行提供了更多的选择,更有实用价值.     

两种不同贪心算法在求解TSP问题中的应用和比较

目的针对比较复杂的图问题,如TSP(traveling salesman problem),使用计算机来处理是比较困难的。探索和研究新的TSP算法以提高算法时间空间性能就显得尤为必要和紧迫。方法采用贪心算法来求TSP的解,该算法使用最短的路径连接策略,任何一次搜索都在所有的边中寻找长度最短的边。结果通过该算法最后找到的解就是TSP的最优解的近似解。结论通过使用两种不同的贪心算法求解TSP,并且求解了贪心算法的时间空间性能,相比于传统的算法贪心算法有一定的优势。该算法对TSP的求解有一定的指导意义,特别是对配送货物的路线、有关网络布线等问题有实际意义。     

多功能农用机器人路径规划的多种优化算法

针对多功能农用机器人路径规划问题,提出禁忌搜索算法(TSA)、模拟退火算法(SAA)、遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)等4种路径搜索方法。为测试算法实际效果,以4种不同规格环境模型为研究背景,以距离最短、程序耗时最少、收敛代数最小为评价指标,运用Matlab软件对算法规划路径过程进行仿真测试。结果表明,4种算法均能为农用机器人规划出距离最短的优化路径;在作物种植区节点规模较小环境下,与其他3种算法相比,蚁群算法具有较强的全局搜索能力,且不易陷入局部最优;在作物种植区节点规模较大环境下,遗传算法全局搜索能力优于其他算法,可通过增大种群数量和增加收敛代数获取最优路径。     

一种改进的记忆梯度算法及其全局收敛性

记忆梯度算法能求解大规模无约束优化问题,还具有避免大量存储和进行大规模矩阵运算的特点.在利用传统的记忆梯度算法时,最根本的问题是要解决迭代过程中所遇到的二维搜索问题.为了避免进行二维搜索,加快迭代收敛速度,对记忆梯度算法进行了改进,给出了一种改进的记忆梯度算法.改进的记忆梯度算法能有效地求解二维搜索问题,且计算量小,存储量亦小,从而使记忆梯度算法在非精确线性搜索的Wolfe原则下,有更好的实际意义.同时也对其全局收敛性进行了证明.     

不同决策准则下的模糊最短路径算法设计

通过引入参变量函数,设计不同决策准则下的模糊最短路径算法。由该算法决策者可以求解出各自的最满意路径。同时,基于人机交互作用,决策者还可以求出其他决策准则下的最优路径,从而为决策者提供了更多的决策信息。最后通过实例说明算法的有效性。     

基于GIS的地形起伏地区天然气管道路径寻优

针对以往二维平面条件下确定天然气管道最优路径难以符合真实环境的情况,利用GIS软件Global Mapper提取高分辨率离散化三维地形数据,建立DEM数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)。基于DEM模型,以天然气管道长度最短为评价指标,管道弹性敷设曲率半径为约束条件,建立地形起伏地区管道路径寻优模型,采用改进的Dijkstra算法(A~*算法),应用启发式搜索方式,求解两点间最优的曲面路径。通过实际地形模拟分析表明,基于Global Mapper建立DEM数字高程模型工作量小、精度高,能够有效模拟地形的真实情况;A~*算法具有良好的全局收敛性和计算鲁棒性,适用于管道路径寻优模型的求解,能够有效缩短管道总长度,降低路径的起伏程度。     

模拟退火算法在边坡稳定分析中的应用研究

模拟退火算法是1种求解组合优化问题全局最优解的有效算法.本文通过建立可适用于边坡在任意复杂条件下进行最危险滑裂面的稳定性分析的优化数值分析模型,首次运用模拟退火算法和随机搜索法,提出了搜索最危险滑裂面的位置的数值分析算法,结合工程实际进行了分析.结果表明,该算法是可行的和高效的.     

基于改进蜂群算法的模糊需求冷链物流车辆路径优化

针对基本人工蜂群算法容易早熟收敛等问题,提出了3种邻域生成策略,并对当前解进行局部搜索和进化。仿真试验表明,该算法在求解相关问题上具有有效性,对求解用户模糊需求下的冷鲜品冷链物流车辆路径优化问题具有一定的参考价值。     

求解最短路问题的一种优化矩阵算法

矩阵算法是求解不含负回路的网络中所有顶点对之间最短路的有效算法之一,但当节点比较多时,计算的矩阵多,重复计算量大,降低了计算效率。为此,提出了一种优化的矩阵算法,该算法的思路是利用权矩阵计算网络任意两节点之间的最短路长。计算实例表明,优化的矩阵算法减少了重复计算,简化了路径标注方法,提高了计算效率。     

一类旅行总费用最小路线模型及其求解策略

旅行总费用最小路线问题是生活实际中常见的一类问题,本文建立了该类问题的赋权多阶段有向图模型。多阶段有向图是应用中常见的一种有向图,有许多运输、工程、管理等的实际问题能转化为有向图最短路问题进行求解,尤其赋权多阶段有向图对解决该类实际问题更具有重要意义。研究了赋权多阶段有向图的最短路问题,从图上逆序标号法、表上作业法和动态规划法不同的角度对文中模型给出了赋权多阶段有向图最短路求解策略。     

应用于地质调查的最短路径寻路算法

地质调查往往需要大量的野外勘测活动，如何最小化其成本开销是地质调查统筹工作研究的热点之一。本文提出一种用于地质调查勘测的最优野外路线选择算法，旨在使用现代计算机技术和地理信息技术提高地质调查统筹工作的效率。首先对地物地貌对人员运动的影响建立数学模型，建立抽象化分析基础，然后采用最短路径算法计算起始点与终点之间成本最低的最优路径。设计并实现算法对应的最优路线求解系统。实验结果表明，设计的最短路径寻路算法正确，具有较好的扩展性。     

基于几何特征枝干点云骨架提取最短路径算法

树木建模广泛应用于林业信息化等领域，点云各项优良特性使其也称为树木建模主要方法。基于几何特征的树木枝干点云骨架提取中以根节点距离相似归类的方法在枝条分叉处更加合理，而该方法的实际应用受制于传统使用的最短路径求解算法的Dijkstra算法因而较少。主要针对树木枝干点云，将现有若干最短路径算法进行相应的改进以应用于基于几何特征的树木枝干点云骨架提取中。通过实际数据验证可知，利用邻接表能够大幅度降低内存需求，相较于以往采用的Dijkstra算法，SPFA的执行速度是理想的，更加快速，能够对精细化点云树木建模提供帮助。     

基于GIS的农资连锁超市配送系统的设计

农资公司为分散在各地的农资连锁超市提供统一、快速的农资配送服务。为降低公司的运营成本,就需制定合理的配送方案,使配送达到最优。本文用最短路径算法、最短闭合回路等算法得到优化路线,然后利用GIS软件将优化路线显示在地图上,从而为用户提供了全新、直观的配送系统。     

城市绿地系统服务水平测算

在绿地系统和景观生态学理论的基础上,建构绿地系统服务水平的测算框架:绿地生态元标准面积、标准绿地生态场、最短通达性、直接连通度。     

带约束条件的森林防火最优路径算法

以森林防火中的路径分析算法为研究对象,针对森林防火中对路径分析算法的特殊要求,以Dijkstra最短路径算法为基础,对它们进行改进与优化。结合林区交通网络自身的特点,引入道路宽度、最大限速、必经地和忽略地等森林防火路径分析约束因子,并以此作为道路权值确定的依据,提出了带约束条件的森林防火最优路径算法,并给出详细的算法设计与实现。该算法符合森林防火的实际情况,能够在森林防火应急指挥与决策中发挥作用。图2表2参17     

具有幂律特性的P2P网络的构建

利用Internet网的幂律和小世界特性研究了现有的一些P2P网络。在此基础上,提出了一个P2P体系结构,完善了P2P网络组网的一般协议。由此构造的P2P网络具有较小的平均最短路径长度、良好的可扩展性和鲁棒性。