基于最短路径算法的农产品配送路径优化研究

最短路径算法不仅具有重要的理论意义,而且具有重要的实用价值,它应用于交通运输、设备更新、线路设计等各方面。本文介绍了Dijkstra算法,并针对衡水市某区域蔬菜农产品配送到小区超市要求路线最短问题,建立数学模型给出最佳方案。     

基于GIS的Dijstra最短路径算法研究

最短路径是GIS在应用中的主要问题之一,目前提出的求取最短路径的算法很多,其中Dijkstra算法是使用最为普遍。通过对传统的Dijkstra算法在GIS应用中的分析和研究,对算法的数据结构和存储方式进行了优化。复杂性分析比较以及仿真分析证明该改进算法的效率优于传统Dijkstra算法,既节省了存储空间,又提高了程序执行效率。     

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。     

最短路径算法在城市交通管理系统中的应用

随着城市交通的不断发展,现代城市需要有1个与之相适应的交通管理系统为其服务。为保障整个城市交通的秩序、安全与管理,本系统提供了1个可供模拟操作的网络平台。本文分析了城市交通管理系统在现实生活中的应用,并阐述了最短路径算法在城市交通管理系统中的应用。     

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。     

基于一般Dijkstra的改进算法在最短路径问题中的应用

首先,本文以一般Dijkstra算法为基础,对一般Dijkstra算法的计算方式进行了改进;然后,通过具体算例将一般Dijkstra算法与其改进算法的具体步骤进行了详细演示;最后,分析了基于一般Dijkstra算法的改进算法在教学过程中体现出的求解步骤更加快捷、方便,最小T标号寻找时间较短且出错率较低,最短路径寻找时间较短及图示算法方便学生理解四方面的优点,期望对《运输与配送》课程中关于最短运输路线问题的教学具有一定的推广意义。     

Floyd最短路径算法在配送中心选址中的应用

以最少物流费用为最优目标的配送中心选址的定量技术颇多,其中,最优化规划法及图论方法是研究热点．阐述了Floyd全部顶点间最短路径算法选址的原理,并通过实例讨论了配送中心选址算法的步骤及MATLAB程序实现的全过程．     

基于无线Ad hot网络的低代价节能最短路径树算法

拓扑控制与拓扑维护是优化无线Ad hot网络拓扑结构的重要方面,本研究以无线Ad hot网络中各节点在失效情况下,为维护网络的连通性,提出一种以Dijkstra SPT算法为基础,以减少Ad hot网络拓扑维护开销,低代价节能运行的最短路径树算法—ELSPT。其仿真实验表明,该算法有利于对Ad hoc无线网络带宽的空间重利用,提高网络容量,减少分组碰撞的概率,对优化网络的拓扑控制和拓扑维护有着显著的有效性。     

改进的最短路径算法在TSP问题上的应用

Dijkstra算法是目前公认的较好的最短路径算法。我们将算法改进后应用于TSP问题。提出的改进主要是基于蚁群算法对Dijkstra算法的选路操作进行优化,使选路更加灵活,提高算法的执行效率。模拟实验结果表明改进算法较之Dijkstra算法在运算速度上有明显提高。     

基于蚁群算法求解最短公共超序列问题

提出基于多数融合启发式与向前看策略求解多个字符串最短公共超序列问题的蚁群算法.该算法采用n只蚂蚁相互独立地建立字符串集合R的超序列.每只蚂蚁在完成一次超序列构建后更新R中每个字符上的信息素.字符串中的每一个字符所得到信息素的多少依赖于该蚂蚁构建的超序列的质量、构建解的过程中字符出现的先后顺序以及在一个构建步骤中同一个字符在不同串中出现的次数3个因素.不同实验数据集上的对比测试结果表明该算法能求得更好的解.     

配送货物中的最短路径问题

本文通过对某运输公司为10个客户配送货物问题的研究,把根据给定的路线距离矩阵制定合理的行驶路线问题转化为图论中的最短路径问题,对不同问题采用不同的模型,并对模型设计了相应的算法。     

基于蜂窝分区的蚁狮优化自适应路由算法

为有效均衡无线传感器网络能耗、延长网络生命周期,提出一种基于虚拟蜂窝分区结合智能算法的多跳路由算法。首先引入边界光滑收缩因子和权重调节系数于蚁狮算法中,平衡算法全局开发能力、加快收敛速度,并通过基准函数进行对比验证改进有效性;再将监测区域进行多六边形划分,并利用改进蚁狮算法寻找最低代价传输路径,当路径中出现节点死亡时自动更新传输路径;最终形成自适应低能耗路径的网络路由协议。仿真实验表明,此算法在降低能耗和延长网络寿命方面,均明显优于CRVB、IHCRA算法。     

果蝇算法与改进蚁群算法优化模糊集的自适应图像增强

计算机视觉图像在采集和传输过程中,容易受到噪声的干扰而变得模糊不清,传统的模糊集图像增强算法具有计算量大、参数手动设置和适应性差的缺点,使得图像处理效率低下和增强质量较差,无法满足现实需求。本文将改进的蚁群算法引入计算机视觉图像模糊增强,以模糊熵为图像增强效果的评价指标,并对模糊图像增加参数进行自适应选择。结果表明,本算法可以提高图像的模糊熵、改善图像视觉效果和清晰度,同时可以较好地突出某些特征。     

利用最短路径算法结合GIS解决土地定级障碍物问题的研究

采用最短路径算法结合GIS的方法,对影响土地定级的障碍物问题进行研究,提出建立通行点网络的办法。结果表明:采用这种方法得到的扩散界面图更符合实际情况。     

基于混合遗传算法的农产品物流配送路径优化

农业生产及农业生产资料供应和农产品的合理配送,除了应选择合适的运输方式外,还要确定合理的配送路线和货物的运输量,对于不同的运输条件、组织方法,车辆可以按照不同的配送路线完成农产品及其相关生产资料的配送任务。在构建了农产品及其生产资料的物流配送路径优化数学模型的基础上,提出了基于局部竞争机制的选择小生境技术和自适应调节交叉变异参数方法提高全局收敛性能,然后将带有记忆功能的模拟退火算法与上述改进遗传算法相结合,以提高局部搜索能力,从而构造出一种新的混合遗传算法。经过计算证明,这种混合算法可以在很大程度上解决上述问题,并得到最优解或者近似最优解。     

基于蚁群算法的自动化仓库路径优化

采用蚁群优化算法解决自动化仓库中存取路径优化问题。通过多次求解后发现寻优过程的关键,是适当控制蚁群算法的正反馈作用。在计算过程中加小扰动入分量γ(t),可有效地控制正反馈。通过组态王软件进行系统组态设计,上位机对立体仓库现场设备进行数据采集与处理,下位机PLC控制拖动系统在立体仓库的行与列方向运动,使得自动完成存货和取货直观、方便灵活。     

物流配送路线规划中的最短路径研究

本文通过对Dijkstra算法、A*算法和Floyd算法等最短路径算法的分析研究,选择Dijkstra算法作为物流配送路线规划的核心算法;并且针对原始Dijkstra算法的不足,分别对原始Dijkstra算法的数据存储方式、执行效率和数据结构提出了优化的方法.     

基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的绿色农产品消费行为预测

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点,传统统计方法难以准确预测消费行为的问题,提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题,提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率;其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响,提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数,实现参数的自动化选择,提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明：相较于广义回归神经网络,遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子,提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看,改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性,...     

基于改进蚁群算法的联合收割机调度路径优化

为缓解收割机在收获季节供不应求的局面,实现联合收割机在收割中的高效率、低成本和高收入。通过对影响收割机调度的多种因素进行分析,建立联合收割机调度的数学模型。针对基本蚁群算法易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺点,引入节约矩阵,并对不同搜索时段采用不同的信息挥发因子,最后通过局部搜索策略2-opt法搜索最优解的方法改进基本蚁群算法,对模型进行求解。仿真结果表明,改进后的蚁群算法性能优良,且可降低调度成本,能够有效解决联合收割机在农忙时节的使用问题。