混洗蛙跳算法在农产品物流配送车辆路径上的应用

针对当前农产品物流配送车辆路径问题中无法满足客户时间需求的问题,对混洗蛙跳算法进行改进,与带时间窗的车辆路径问题相结合进行分析研究,可以有效解决全局收敛和局部收敛问题。结果表明,G-SFLA算法是求解农产品物流配送车辆路径问题的较优方案。     

基于优化蚁群算法在粮食运输车辆调度中的应用研究

为了有效地降低车辆在粮食运输中的成本,采用改进的蚁群算法对粮食物流配送路径进行优化。通过建立数学模型,提出改进的蚂蚁转移规则、优化信息素浓度、改进全局信息素更新策略。结果表明,改进的蚁群算法比基本蚁群算法可以更好地解决粮食运输车辆的路径问题,使得运输距离明显缩短。     

基于改进蚁群算法的易腐农产品配送路径规划研究

为了使易腐生鲜类农产品在复杂交通环境能够快速找到最优移动路径,进行考虑包括时间、油耗、罚没成本等因素在内的多目标配送,从而对综合成本与新鲜度保障进行平衡,提出了在传统蚁群算法的基础上改进转移规则,并加入含时间启发因子的影响函数。通过算例仿真,证明了改进蚁群算法的有效性和合理性,其降低了复杂程度,优化了传统蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提升了迭代运算的收敛速度,同时降低了配送的综合成本。     

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。     

基于蚁群算法的智慧旅游路线规划方案分析

为了改善传统的旅游路线规划费时费力、用户体验感较差的现状,基于科技力量的智慧旅游路线规划应运而生,提出一种基于蚁群算法的智慧旅游路线规划方案。首先通过描述蚁群算法的基本原理,改善基本的蚁群算法花费时间长、容易陷入死局的缺点,对基本的蚁群算法进行改进,与基本蚁群算法相比,增加了搜索范围集中化阶段、实时更新信息素阶段、信息素回滚机制阶段。然后以旅游花费更少的钱、得到最大最舒适的旅游体验为目标,将费用目标、体验感目标进行综合,建立了基于蚁群算法的旅游路线规划模型,并利用改进的蚁群算法对规划模型进行求解。最后将模型应用于实际案例中,通过计算分析得到符合要求的最优旅游路径。     

求解车辆路径问题的混合蚂蚁系统

研究车辆路径问题在物流配送系统中具有十分的重要意义。带时间窗车辆路径问题是每个客户的配送都有一个时间间隔限制的一类车辆路径问题。结合最大-最小蚂蚁系统、蚁群系统和最优-最差蚂蚁系统,提出求解带时间窗车辆路径问题的混合蚂蚁系统。实验结果表明:HAS能够有效地解决客户聚簇分布的带时间窗车辆路径问题。     

生鲜农产品车辆和无人机组合配送路径优化及效果测试

【目的】为提升生鲜农产品的配送效率,提出生鲜农产品车辆与无人机组合配送路径优化方案。【方法】按照生鲜农产品冷链配送体系要求,采用模糊K-means聚类方法确定生鲜农产品配送中心;定义配送中心位置为车辆和无人机组合配送的起点,以生鲜农产品配送总成本最小为目标函数,利用蚁群算法和无人机物流车协调配送算法求解上述构建的目标函数,获取最低配送总成本的配送路径规划结果;引入安全启发函数优化蚂蚁转移规则,获取安全最高的无人机最优配送路径。再按照该方法,将生鲜农产品按照质量划分为重件和轻件,并计算重件和轻件在配送过程中产生的成本,获取在不同的总配送生鲜农产品快件数量下,优化前与优化后的配送成本。【结果】效果测试表明,该方法具有良好的聚类效果,簇类凝聚度(Davies-Bouldin, DB)指数值均低于0.15,可合理选取配送中心,保证配送中心的覆盖程度。并且通过对比该方法应用前后的数据对比可知,应用前重件和轻件的配送成本明显更高于应用后的成本。【结论】该方法可以更高质量地完成车辆和无人机组合配送路径规划,能够显著降低生鲜农产品的配送总体成本,应用效果满足应用需求,提升配送效率。     

引入启发式函数蚁群算法的VRP研究

车辆路径问题是一个NP难题,蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具。分析了蚁群算法在VRP中的应用,提出启发式函数对传统的蚁群算法的改进,对传统蚁群算法进行优化。通过实验对该方法进行检验,实验结果显示,本文提出的算法性能优于传统的蚁群算法。     

一种用于连续寻优的蚁群爬山算法

针对蚁群算法在连续寻优过程初期信息素匮乏、搜索时间长、收敛慢的弱点,对蚁群算法进行改进,并结合爬山算法提出了一种新的蚁群爬山算法.将新的蚁群爬山算法用于求解连续全局优化问题,数值实验证明该算法是可行的、有效的,并且精度和效率优于蚁群算法.     

基于改进蚁群算法的农业运输车辆路径优化研究

针对农产品在运输过程中运输时间长易变质等问题,合理规划果蔬运输车辆的配送路径。在基本蚁群算法的基础上,提出适合求解路径规划的改进型算法,同时提出了自适应调整的方案,提高跳出局部优解的能力以及算法的全局收敛性。仿真试验结果验证了改进型算法的可行性和高效性,从而达到运输车辆路径优化的目的,为提高农产品的运输效率、降低成本、提高收益提供了理论依据。     

蚁群算法解决TSP问题的研究

蚁群算法是一种用于解决复杂问题的新的启发武算法，它是通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上，隶解速度慢，而遗传算法具有快速随机的局部搜索能力。将遗传算法和蚁群算法融合，给出一种求解TSP问题的改进的算法。     

低碳条件下鲜活农产品冷链物流配送路径优化

近年来,低碳物流日益受到重视,低碳条件下鲜活农产品冷链物流配送路径优化分析也成为研究热点。通过综合分析配送车辆的运输成本、固定成本、制冷等相关成本,和在配送过程中的货损成本、碳排放成本,以及未能达到客户要求的服务时间窗而出现的惩罚成本作为具体的目标函数,建立低碳条件下鲜活农产品配送路径的优化模型,并为该问题的解决提出优化的改进建议,即采用2-opt局部搜索机制的蚁群算法进行改进。同时应用实例对模型和算法的有效性进行分析,包括对算法参数的敏感性分析。仿真试验及算法对比结果表明模型和结果都是有效的,能够为最终企业进行配送决策提供有力支持。     

基于遗传算法的生鲜农产品物流配送路径聚类优化

在居民对饮食品质要求逐步提升的今天,优化生鲜农产品物流配送线路可节约成本,提升相关企业经营效率。首先研究生鲜农产品配送线路优化模型,给出车辆路径问题(vehicle routing problem,简称VRP)和有时间窗车辆路径问题(vehicle routing problems with time windows,简称VRPTW)模式,进而完成生鲜农产品物流配送路径的遗传算法聚类优化设计,给出遗传算法聚类优化实现步骤。采用Matlab完成试验设计,研究生鲜农产品运输外部相似性,分析物流配送聚类结果以及组内路径求取结果,并进行性能测试。结果表明,本方法能够科学配置物流线路,阶跃生鲜运输车辆数目并提高满载率。     

蚁群优化算法研究

由传统的蚁群优化算法入手,介绍了蚁群优化算法的基本原理以及在TSP问题中的应用,分析并总结了蚁群算法在信息素更新、路径构造等方面的改进方法。     

需求可拆分的车辆路径问题的分段求解

将需求可拆分的车辆路径问题分成两阶段求解,针对单车场、单车型、无时间窗要求、纯装货或纯卸货情况,分别设计了先分组后路径及先路径后分组算法求解．通过实验表明,在成本上,先分组后路径求得的解好于先路径后分组求得的解,且比现有蚁群算法和禁忌搜索算法求得的成本更低,但先路径后分组的方法可以避免一个点的需求被拆分成两次以上满足,求解速度也更快．     

基于多头绒泡菌网络模型的蚁群算法优化

基于多头绒泡菌网络模型在求解迷宫问题时所展现的“重点管道重点培养”特性,设计一种优化的蚁群算法. 该优化算法在更新信息素矩阵时考虑蚂蚁释放的信息素和多头绒泡菌网络中流通的信息素.通过对重点管道信息 素浓度的加强,提高路径寻优过程中重点管道的被选概率,从而提高蚁群算法对最优解的开发力度.针对旅行商问 题的对比实验验证了该优化算法可提高传统蚁群算法的寻优能力,并具有更高的鲁棒性.     

实时路况下同城生鲜农产品配送路径优化

在同城生鲜产品配送过程中,配送时间可能会受到路况信息的影响,因此针对生鲜订单要及时送达客户的问题,结合实时交通信息,对同城冷链物流配送路径优化进行研究。根据问题的描述,从配送区域的实时路况信息出发,提出了基于实时交通路况信息的同城生鲜产品配送路径优化方法,建立了最优路径的数学模型,采用灰色关联度建立路况矩阵,应用改进Floyd算法对算例进行求解和分析,通过可视化界面将路径结果输出,并将在不同时间窗内的配送时间与静态算法下的配送时间进行比较。结果表明,结合实时交通信息的动态路径寻优方法,在路况拥堵高发时间段内,物流配送时间更短、效率更高。     

基于多目标PSO-ACO融合算法的无人艇路径规划

【目的】针对河蟹养殖过程中,水位变化以及无人艇路径规划算法收敛慢、精度低的问题,为提高算法适应性与寻优能力,提出一种多目标粒子群-蚁群融合的无人艇路径规划算法。【方法】首先,分析蟹塘环境及养殖规律等因素,建立静态水深栅格环境模型;其次,针对覆盖遍历式投饵存在局部点投喂不足及路径次优的问题,通过对惯性参数与学习因子的非线性调整,提出基于多目标的改进粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO);然后,调整蚁群算法的初始信息素,并对蚁群算法的信息素挥发因子和启发期望函数自适应改进,提出自适应优化蚁群算法(Ant colony optimization, ACO);最后,为解决单一算法寻优不足,利用融合PSO-ACO算法,实现无人艇多目标全局路径规划。【结果】仿真结果表明：不同环境投饵策略下,PSO-ACO算法在对多目标路径寻优时,不仅环境适应性好,而且提高了寻优效率和精度,运行时间节省了32%,路径距离缩短了9.78%,迭代次数降低了62.88%,拐点数目减少了44.45%。【结论】所提出多目标点的路径规划算法适用于环境可变的蟹塘养殖,具有较好的应用价值。     

改进蚁群算法在果蔬采摘机器人路径规划中的应用

果蔬采摘机器人如何在复杂多变作业环境中,特别是多丘等特殊地理面貌中,能够快速选择最佳路径实现安全避障完成作业任务,就涉及到果蔬采摘机器人路径规划问题。针对基本蚁群算法(Traditional Ant Colony Algorithm,TACO)搜索效率低、易陷入局部最优及易出现早熟收敛等缺陷,提出一种基于改进蚁群算法(Improved Ant Colony Algorithm,IACO)的果蔬采摘机器人路径规划方法。首先,采用栅格法建立4种不同规格环境模型;其次,为缩减路径搜索初期时间消耗、加快搜索速度和扩大全局寻优能力,综合考虑搜索路径上当前节点、下一节点和目标节点间的几何关系,设计新的启发函数因子,并在此基础上对状态转移规则进行改进;为保留每次循环最优路径的信息优势,增加路径选择多样性和改善算法收敛性能,通过引入精英策略和信息素局部与全局相结合的更新策略对信息素更新规则进行改进。最后,通过与其他算法仿真试验结果比对分析,证实改进算法在解决复杂特殊地理环境下果蔬采摘机器人最优避障路径规划具有有效性和优越性。     

生鲜农产品物流中心选址的优化研究

基于生鲜农产品具有保鲜时间短、易变质等特点,对生鲜农产品物流中心的选址进行优化,可缩短其流通时间并提高农产品保鲜率。以最低的生鲜农产品配送成本为目标,构建了选址优化模型,提出了相应的求解算法,并通过仿真试验验证了模型的可行性。