单巷道固定货架路径规划问题的研究

固定货架系统是自动化立体仓库的重要组成部分,仓库运行效率主要取决于对货物进行拣选的控制策略。针对单巷道固定货架系统拣选作业过程,以存取时间最小为目标,构建了含多个约束条件的拣选作业路径规划问题的数学模型。在基本蚁群算法基础上,采取自适应调整算法参数、候选节点集合等改进措施,设计了一种改进的蚁群算法对问题进行求解。仿真实验表明该算法能够很好地解决中大规模的拣选作业问题,全局寻优能力强,收敛速度快。     

双区型仓库订单分批与拣选协同优化研究

针对订单分拣效率低下导致商品出库缓慢的问题,提出一种基于双区型仓库订单分批与拣选的协同优化模型,设计求解模型的CWDP-BSA（clarke-wright and dynamic programming & backtracking search algorithm）协同优化算法。在节约算法中引入快速排序法对订单组合的距离节约值排序,考虑AGV承载量,运用多阶段决策过程最优策略得出状态转移方程求解订单分批模型,确定初始分批方案;并采取多因子选择的回溯搜索算法求解拣选路径模型,以此确定初始拣选方案。再以以上两方案为基础,建立新的基于订单时间窗的订单分批和拣选协同优化模型并求解,进一步优化订单分批和拣选方案。最后通过对比实验得出,平均每批次订单的拣选距离减少了约24.56%,优化后的拣选时间比优化前缩短了约11.4%,在求解不同规模算例时,CWDP-BSA算法的求解结果优于CPLEX软件和其他算法,验证了模型与算法的稳定性和有效性。实验表明,协同优化后的订单分批与物品拣选策略能够有效提升订单出库效率。     

基于混合遗传算法的订单生产调度在机车车辆行业中的应用

机车车辆行业作为典型的面向订单的机械制造企业,优化的生产调度方法能提高订单的准时交货,缩短产品的生产周期,提高企业的市场竞争力。订单生产调度问题是典型的NP-hard问题。遗传算法(Genetic Algorithms)为求具有多个约束的复杂问题提供了有效的方法。但是遗传算法的局部搜索能力比较差,在解决订单生产调度问题中存在着明显的不足。本文引入了局部搜索能力很强的禁忌搜索算法,用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合遗传算法来解决机车车辆行业中面向订单生产调度问题。     

基于混合元启发式算法的订单分批问题

订单拣选是仓库运营管理中一项高劳动强度与高成本的操作,拣货员在仓库中从货位拣选出满足订单需求的货物.订单分批问题(order batching problem, OBP)是订单拣选中的重要规划问题,该问题以最小化拣选批次路径时长为目标,将用户订单分配至拣选批次中.首先,为了优化订单分配构造高质量批次,提出一种混合元启发式算法,在自适应大邻域搜索框架中融入基于不可行下降的局部搜索,同时引入自适应惩罚机制和一批基于订单与基于批次的移除启发式以及新的算法组件;其次,为了优化拣选路径进一步降低批次旅行时间,提出单向启发式,利用动态规划优化组合多个路径策略.实验表明,在合理计算时间内,所提出算法的求解质量优于多重启变邻域搜索(MS-VNS)、混合自适应大邻域搜索及禁忌搜索(ALNS/TS),而且所提出算法的最大路径长度减少率达到22.36%.     

在线订单分批及拣选路径规划模型及算法

在人到货订单拣选系统中,客户下达订单后将由拣货员穿梭仓库进行拣选.在仓库的拣选设备容量和拣货人员数量有限制的条件下,研究在线订单分批优化问题,预防订单过早或延迟服务,以最短的时间完成拣货任务.构建考虑最小拣货路径的在线订单分批规划模型,以最小化平均有效订单服务时间.提出一种基于规则的启发式算法来求解模型,其中包含k-m...     

NURBS曲线曲面间最短距离的计算

针对现有的大多数计算几何形状间最短距离的算法都需要进行大量的多边形检测,且有时计算出的最短距离不够精确的问题,提出一种计算NURBS曲线与曲线、曲线与曲面和曲面与曲面间最短距离的算法.首先将2个NURBS形状分解成分段B啨zier表示的2个集合,给出一种计算2个集合的边界包围球的简单快速算法;然后分别在2个集合中选择包含最短距离的B啨zier表示对形成候选集.该算法采用边界包围球和"四点条件"约束提高计算效率,用多维Newton-Raphson迭代计算所有候选对间的局部最短距离,由此求出全局的最短距离.实验结果表明,文中算法具有速度快、精度高和鲁棒性好的特点,可实时计算2个NURBS曲线曲面间的最短距离.     

仓储拣选作业路径VRP模型设计与应用

首先介绍了单回路运输TSP模型、多回路运输VRP模型及其相关的扫描算法,通过研究我国仓储中心拣选作业的实际情况,运用运输路径TSP以及VRP模型设计分析方法,针对其与拣选路径模型设计的相似性,结合订单拣选的特点,综合考虑实际拣选环境,对拣选作业中的无形性因素给予合理假设,建立了拣选作业路径优化设计VRP模型,并利用扫描算法对模型求解后,发现其可以有效缩短拣选步行距离,从而减少拣选时间、提高拣选效率。结论可作为物流企业和科研单位在拣选路径设计上的数学依据。     

移动传感网社区间能量均衡路由算法

在资源受限的无线移动传感器网络（MWSN）中设计能效路由是一个挑战性难题。针对移动传感器网络中社区间路由节点能量消耗过快的问题,提出了一种社区间能量均衡路由算法（ERAI）。设计了一个新的基于节点的剩余能量以及相遇可能性的转发能力路由度量FC。利用此度量FC和相遇节点的去向信息选择中继节点来转发消息。实验数据显示,ERAI路由算法在首个节点消亡时间上与Epidemic和PROPHET路由算法相比分别推迟了12.6％~15.6％和4.5％~8.3％,且节点剩余能量均方差小于Epidemic和PROPHET路由算法。实验结果表明,ERAI在一定程度上均衡了各节点的能耗,延长了网络的生命周期。     

客户成套订单配送策略混合遗传算法研究

针对第三方物流企业如何安排成套订单的合成运输问题,提出了客户成套订单配送决策问题,通过增加虚拟节点的方式,使此问题模型巧妙地转化为有时间窗车辆路径问题VRPTW模型。同时提出了一种混合遗传算法,成功地解决了在车辆数最小条件下,行车路程最短的关键问题。算例结果以及与其他文献算法的比较结果证明算法是有效的。     

多巷道固定货架拣选作业优化问题的研究

拣选作业的效率直接影响自动化立体仓库系统的整体效益.为满足客户货单动态变化的需求,分析了自动化仓库单存/取机对多巷道固定货架拣选操作的工作特点,构建了含装箱约束条件的多目标货物拣选路径问题的数学模型,并提出一种带选择算子、插入点操作和动态自适应调整算法参数的改进蚁群算法.实验表明,该算法具有较好的全局寻优能力,收敛速度快,是解决货物拣选路径优化问题的有效算法.     

基于相似性分析的软件构件聚类研究

设计了一种对基于XML描述的软件构件进行聚类的算法（即基于模拟退火的构件聚类算法）,该算法通过模拟金属退火基本原理对构件库中的软件构件聚类进行全局优化.构件聚类时,根据一般意义的树间编辑距离,提出一种用于判断基于XML描述的构件间是否相似的度量测度（称为XML编辑距离）.利用XML编辑距离,可将构件间相似性度量的时间复杂度限制在多项式级,且能保持构件的XML描述文档的节点语义信息和节点间的祖孙嵌套关系.最后,在构件库测试模型上进行实验,结果证实了基于模拟退火的构件聚类算法在构件查询实践中的可行性和有效性.     

基于信用的联盟链共识算法

针对当前共识算法中存在的共识效率低下和激励机制不足的问题,提出了一种基于信用的联盟链共识算法.首先,根据节点参与共识过程的行为,设计节点信用评估机制,通过信用奖励解决节点间激励机制不足的问题.其次,构造信用区块链和信用计算模型,将节点的信用值进行存储,并作为挑选"矿工"节点的依据,提高了共识算法的效率.最后,提出了分轮次的矿工节点选择算法,利用随机算法和优先级排列算法依次选择矿工节点,并提出节点信用值评估方法,避免节点信用值过大而成为寡头,确保节点成为矿工节点的公平性.实验仿真结果表明,该信用共识算法算力消耗低,出块速度快,相比现有的共识算法具有更好的性能,可以很好地应用于商业和医疗等联盟链场景.     

一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法

针对无线传感器网络在空间、海洋等三维场景下的应用,提出了一种基于非测距的分布式三维定位算法(DRFP-3D).该算法无需测量节点间的实际距离,只需要锚节点广播它们自身的信标信息,在锚节点一跳通信范围内的未知节点接收并存储监听到的信标信息,并根据这些信息估计自身位置.与现有的基于非测距的三维定位算法相比,该算法的通信开销和定位误差均比较小,且对网络拓扑结构具有一定的鲁棒性.仿真结果表明,在500 m×500 m×50 m的三维空间内,随机放置20个锚节点,ANR=4,就能对97%的节点进行定位,其平均定位误差仅为20%左右.     

一种WSN栅栏间隙修复优化方法

无线传感器网络栅栏覆盖对目标穿越保护区域时进行有效监测,如果栅栏出现间隙可能会使监测失效,因而需要及时修复。现有的栅栏间隙修复方法存在可移动节点的总移动距离长导致代价高的问题。本文提出一种WSN栅栏间隙修复优化方法,将实际节点拓扑图转化为可移动节点数量需求拓扑图,利用KSP算法计算修复栅栏间隙需要的最少可移动节点数量,采用匈牙利算法派遣可移动节点,并对修复路径进行优化,使可移动节点修复栅栏间隙的移动距离总和最短。仿真实验结果表明该方法能够花费较小代价完成栅栏间隙的修复工作。     

无线传感器网络可生存路由算法

提出基于功率控制的分布式可生存路由算法,通过节点分布密度确定初始发射功率,利用转发数据进行实时反馈以动态调整节点覆盖范围,引入专用转发簇头减少普通节点的能耗。实验证明,该算法在节点分布不均、部分节点失效等情况下仍能保证低能耗和可靠传输,具有良好的可生存性。     

基于Cayley图的三维六度环面网络研究

提出了一种三维六度环面Cayley图网络模型.针对该网络模型,给出了一种简单的三维节点编址方案,并利用该编址方案得到了任意两个节点间的最短距离公式;开发了一种简单的分布式最优路由算法,该算法可以运行于网络中的任意节点,可以建立任意两点之间的最短路由路径;基于陪集图(coset graph)理论,给出了一种新型的广播通信算法,并对该算法的效率进行了分析;给出了三维六度环绕网络模型直径的界限值.     

RDD上扩展索引层优化的分布式K-means算法

K-means是经典的聚类算法,为了适应大规模数据,很多研究利用分布式计算提高其扩展性。但传统基于磁盘的分布式系统仍然存在大量I/O消耗,在基于内存的Spark系统上实现,在继承Spark平台低读写消耗和良好容错性等优点的基础上,扩展了Spark的机器学习MLlib库,在此之上增加一个索引层,引入包含多种策略的基于RDD的双级索引机制,采用新的数据划分方式,对空间距离相近的点的信息进行预处理,利用索引存储其对应的点集的概括信息,以便在K-means算法中对搜索空间剪枝,从而达到对K-means算法的优化。实验结果表明,索引层能够剪枝搜索空间达40%以上,相对无优化的分布式K-means,提升效率达21%,具有较好的可扩展性。     

基于误差加权的三维双曲线定位算法

为了减小三维空间中对未知节点定位的误差,提高三维DV-Hop算法的定位精度,提出一种基于误差加权和三维双曲线定位的三维DV-Hop改进算法.改进算法首先采用误差加权的方法处理未知节点的平均每跳距离,然后分类选择未知节点与锚节点之间的跳段距离,最后将二维双曲线法扩展到三维空间计算未知节点的坐标.仿真实验结果表明,改进算法在三维WSN环境中可以对未知节点进行有效的定位,平均定位误差和定位精度显著优于三维DV-Hop算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且锚节点密度和通信半径对平均定位误差和定位精度的影响较小.     

基于OpenStreetMap最短路径算法的分析与实现

随着计算机网络技术和地理信息科学的发展,最短路径问题无论是在交通运输,还是在城市规划、物流管理、网络通讯等方面,都发挥了重要的作用。文中旨在阐述如何基于OSM运用Dijkstra算法计算两联通节点之间的最短路径。首先介绍了开放式OSM的特点以及地图数据文件中道路图像元素的数据结构;然后运用正则表达式算法从OSM数据中提取出交通道路信息,并选择合适的结构进行存储;最后通过将道路信息抽象成路径拓扑图,并以道路的地理距离作为路径权值,运用Dijkstra最短路径算法求解出两连通节点之间的最短路径。     

改进的DV-Hop算法在节点定位中的应用研究

基于传统DV-Hop算法的定位技术,通过分析该算法误差产生的主要原因,提出了节点间跳数的修正方法。通过在广播通信中采用双通信频率,将节点间的跳数缩减为0.5 R,减少了平均跳距的误差。通过Matlab软件的实验验证,本算法可以提高节点定位精度和网络通信频率,可进一步提高定位精度,定位结果达到了预期的目的。