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Floyd算法的景区游历路线规划问题

借助Floyd算法,分析了旅游情境下单源多目的地的路线规划问题。结合最近邻思想设计遍历景点的最短路线规划算法,通过具体实例进行验证,提出了在简单因素下的多目标整体最优路线规划,为旅游最短路线的个性化定制提供了解决方案,同时也为单源多目的地多目标路线规划问题提供了一定思路。     

电子政务地理信息系统的现状与展望

本文主要介绍基于GIS栅格数据计算最优道路路线问题的算法设计原理和实现方法,本算法有自己独特的特点,它主要是根据坡度分级费用、最大坡长、最大纵坡和选线范围等限制条件,运用费用栅格矩阵法计算最优道路路线.本文最后给出一个示例,以验证道路选线模型计算结果的正确性.     

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。     

林用无人机航迹非概率不确定性优化

无人机森林航迹规划中存在的不确定性因素对实际最优航迹的获得存在较大影响。本文利用非概率方法对飞行条件、爬升下降、机动性能等不确定因素进行量化并建立无人机不确定航迹规划模型,通过描述不确定性参数,采用区间差分进化算法对林用无人机航迹优化进行求解。在区间差分进化算法框架中,区间概率模型用于评估不确定性优化问题的区间约束,区间优先规则用于选择当前最优的解决方案以保留到下一个进化种群中,以提高算法的求解精度。研究表明:基于区间差分进化算法的林用无人机航迹规划模型相比于其它算法(遗传算法GA、粒子群PSO、差分进化算法DE)不仅能有效考虑不确定参数对最优路线的影响,同时拥有更好的鲁棒性,平均搜索路径更短,具有较高的优化效率。     

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。     

基于Skyline的吉林市三维数字城市消防系统设计与开发

以吉林市为例,采用C/S架构,以NET Framework 3.5和Skyline 5.1.3为开发平台,构建了三维数字城市消防系统,通过虚拟现实技术、GIS技术以及消防资源的有效集成,实现了数字城市与消防应急服务相结合的管理新模式.结果表明:系统具备数据管理查询、火警接警、火灾定位、出警物资调派等多种空间辅助决策功能,具有较好的可行性和实用性,但由于系统较复杂,需要在实际应用中不断地改进和完善.     

交通网络最优抗堵塞路径的选择模型与计算

从交通网络堵塞后替代路径与原最短路径之间关系出发，提出交通网络的最优抗堵塞路径选择模型，设计了最优抗堵塞路径选择模型的算法，对算法的复杂性进行了分析，并以盐城市盛际局部路网为例进行了验证，得出该区域的最优抗堵寒路径。     

最优巡视路线模型研究

本文对于设计灾情最佳巡视路线提出了恰当的算法,把在不同情况下寻找灾情最佳巡视路线有问题归结不在一定约束条件下求解最优多推销员回路问题,即ＭＴＳＰ问题,再通过增加“人造顶点”的方法把它转化为相应的ＴＳＰ问题,最后采用树形搜索分枝定界方法来求解。     

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.     

AC-PSO算法在无人机任务规划中的应用

无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率.鉴于大部分无人机是以一个相对固定的高度进行侦察和任务飞行,故可将无人机的飞行任务规划视为二维平面的TSP问题.本文进一步将地面防空威胁与飞行距离统一量化,通过求解TSP求取最优无人机任务规划.文中通过分析蚁群算法与粒子群算法,提出了一种新的混合方法AC-PSO算法解决TSP求解问题.算法借鉴了蚁群算法的路线构造方法和粒子群算法的进化策略思想,同时给出了提升算法效率的一些措施.实验验证,该算法和威胁建模方法相结合,能有效地满足无人机飞行任务规划的要求.     

一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法

针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制.经过典型的 Benchmark 算例的测试,表明改进后的克隆选择算法能够提高全局寻优能力和解的精度.     

基于免疫算法的优化问题

基于前人提出的克隆选择算法,提出一种用于优化问题的免疫选择算法,引入选择算子的概念,可以加快算法的搜索速度,有效地保持种群的多样性。仿真结果表明,与遗传算法相比较,免疫选择算法能更快速准确地收敛到全局最优解,避免了遗传算法中的早熟收敛现象。     

一种改进的用于多峰值函数优化的自适应克隆选择算法

针对基本的克隆选择算法容易陷入局部最优的弱点以及算法在迭代后期易出现停止不前的现象,向基本克隆选择算法中加入了超变异算子和自适应调节步长机制．经过典型的Benchmark算例的测试,表明改进后的克隆选择算法能够提高全局寻优能力和解的精度．     

基于GIS和GNSS的物流配送路线规划设计浅析

地理信息系统(GIS)是一门集地理学、计算机科学、信息技术等于一体的交叉学科。本文以物流运输配送中的路线规划问题为例讨论GIS在物流中的应用以及与全球卫星导航系统(GNSS)相结合的应用问题。具体探讨了应用"标号法"进行最佳路线规划设计的过程及其算法实现,讨论了影响路线合理性的结点权重因子选择问题。     

基于节约算法的城市配送路径优化问题研究

基于城市配送物流业发展的实际需要,以江苏绿草地纯水有限公司为例,本文通过节约算法对配送路径进行了优化,列出节约程顺序表,然后按节约里程从大到小合并路径,绘制成配送中心与各客户点优化线路图,从而对配送线路进行优化,提出了最优配送方案。结果表明:该算法能够有效地优化城市配送的路线,降低配送成本。     

基于改进遗传算法的二维不规则零件优化排样

针对二维不规则零件排样问题,提出了一种改进的优化排样算法.对最小包络矩形求取方法进行了改进,提高了算法的运算速度;借助最优选择策略,对选择算子进行了改进,提高了算法的全局收敛性能;提出了高度调整法,对解码算法进行了改进,提高了算法的精度.排样实例表明,算法性能得到了很大提高,该算法是行之有效的.     

面向对象最优特征选择分类提取方法研究

针对当前面向对象高分辨率影像分类提取过程中特征空间"维灾难"的问题,本文提出一种自动最优特征自动选取算法——RFSC算法。通过引入Relief F算法去除无关特征,考虑类内约束的SEa TH算法去除特征冗余,并利用CART决策树自动构建分类规则的方法,实现高分辨率影像自动分类。通过对SEa TH算法和RFSC算法特征选择分类精度验证,实验结果表明:RFSC算法能够更有效地区分地类,分类总体精度能够达到83.7%,尤其房屋和道路的区分度明显提高。本文研究的RFSC最优特征选择算法可以为其他数据的分类提取及应用提供参考。     

加工路线最优方案设计研究

通过建立加工路线网络图,根据动态规划的最优化原理,对加工时间、加工费用进行计算,确定了最优的加工路线。