多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究

为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题。首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大－最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最大－最小蚁群算法的优点,能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围,避免基本蚁群算法易陷于早熟和“局部最优”以及求解速度慢的不足;最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比。实验结果表明：自适应的最大－最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势。     

多约束下多车场车辆路径问题的蚁群算法研究

为节约物流配送费用,提出一类多约束条件下的多车场车辆路径问题.首先建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题的数学模型;然后提出了一种自适应的最大-最小蚁群算法,算法结合自适应方法和最大-最小蚁群算法的优点,能适时地控制蚁群算法中的信息素更新过程,扩大搜索范围,避免基本蚁群算法易陷于早熟和"局部最优"以及求解速度慢的不足;最后通过一个实例与禁忌搜索算法进行了对比.实验结果表明:自适应的最大-最小蚁群算法在车辆数、路径长度、路径时间和计算速度方面具有优势.     

开放式带时间窗车辆路径问题及变邻域搜索算法

针对配送服务中开放式带时间窗车辆路径问题,构建了最小化车辆行驶成本的集分割模型,并提出变邻域搜索算法进行求解.该算法包括抖动和邻域搜索两个阶段,其中,抖动阶段通过当前解与种群历史最优、与个体历史最优之间的路径重连来实现,邻域搜索阶段通过同一条路径内以及不同路径间的交换、插入、2-opt三个操作算子来实现.通过与已有文献进行对比,结果表明该算法在求解开放式带时间窗车辆路径问题时,能得到更高质量的解,而且算法的收敛性和稳定性均较好.由此验证了该算法的可行性和有效性.     

基于改进蚁群算法求解带软时间窗的车辆路径问题

针对带软时间窗的车辆路径问题(VRPSTW),建立以配送成本为优化目标的混合整数规划模型，提出一种改进蚁群算法(IACO)求解该问题。在传统蚁群算法(ACO)的基础上，改进蚂蚁状态转移概率公式，通过自适应调整信息素挥发系数改进信息素更新策略，设计插入算子和交换算子嵌入变邻域局部搜索，并设置开始和退出局部搜索的条件，更新当前局部最优解。选取Solomon标准测试集里3类不同规模的算例，测试算法改进效果，以客户规模为100的C类算例验证所提算法求解较大规模算例的可行性，并与传统蚁群算法以及其他文献中的算例结果进行对比。实验结果表明，改进蚁群算法的寻优能力高于其他算法，求解得到的最优配送方案能够实现更低的车辆配送成本，从而验证了改进蚁群算法的有效性。     

一种改进的蚁群路径规划算法

针对传统蚁群算法在路径规划中搜索时间长,迭代速度慢等问题,提出了一种改进的蚁群优化算法。首先建立了启发函数自适应调整机制,增强了算法在搜索过程中对终点的指向性;其次加入了局部最优方向引导机制,并提出了局部方向因素强度系数、局部方向因素衰减系数,以提高局部最优方向在算法初期的引导能力,降低局部方向在算法后期的影响,并构建了新的路径选择概率。仿真结果表明,改进的蚁群算法在二维环境的路径规划中有较高的收敛速度。     

基于改进遗传算法的带硬时间窗车辆路径问题研究

建立了带硬时间窗车辆路径问题数学模型。针对传统遗传算法在局部搜索能力上存在不足这一问题,根据相关文献将爬山算法的思想融入遗传算法中,构造了求解该问题的改进遗传算法。仿真结果表明,该算法在局部搜索过程中能够避免早熟,一定程度上克服了传统遗传算法在局部搜索能力上的不足。     

带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合离散粒子群优化算法

为了同时实现总配送成本最低、车辆数最少和车辆行驶距离最短等目标,考虑车辆指派成本及运输路径成本的相对重要性,建立了带时间窗装卸一体化车辆路径问题的混合整数规划模型。针对该问题搜索空间的离散性和求解算法的局部收敛性,提出了一种混合离散粒子群求解算法。算法基于客户排列的直观无分段大路径解表示法,采用改进深度优先搜索分割法对问题解进行解码与评价;嵌入一种变邻域下降搜索程序并在个体粒子每次迭代时以一定概率选择执行,利用混合粒子群算法在多邻域深度搜索和在全局空间广度搜索进行寻优,同时应用模拟退火思想和比例选择性变异最差个体来改善个体搜索停滞现象。采用两个不同目标算例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。     

一种新的求解多目标随机需求车辆路径问题的算法

为优化带时间窗的随机需求车辆路径问题,建立了基于模糊满意度的多目标数学规划模型,并提出了一种基于量子进化算法和粒子群算法分段优化的方法求解Pareto解。第一阶段使用量子进化算法获得一定规模和精度的Pareto候选解,提出了概率选择最优解和可变旋转角改进变异算子;第二阶段通过转换将候选解映射到连续空间,利用粒子群算法继续搜索Pareto最优解。引入了节点交换策略进行邻域搜索,避免算法早熟。为保持Pareto解的分散性,提出了一种自适应网格算子。通过对benchmark仿真与非支配排序的遗传算法的比较,验证显示了算法的有效性。     

基于改进蚁群算法的带时间窗废品收集车辆路径问题

建立了以最小化燃油消耗为优化目标的带时间窗、司机休息时间以及多个中转处理中心的废品收集车辆路径问题模型。提出了一种改进最大最小蚁群算法,针对时间窗特点,设计了两类满足时间窗约束的动态候选列表以提高算法的搜索效率。在最大最小蚁群算法的概率状态转移规则中引入了带距离限制的最近邻域搜索。10个基准实例中的9个实例比当前文献的最优解更好,从而验证了该模型和算法的可行性和有效性。     

多车场车辆路径问题的新型聚类蚁群算法

在对多车场带时间窗的车辆路径问题进行详细阐述的基础上,以车辆运输总费用最少为目标函数,建立了问题的数学模型。提出了先采用聚类蚁群算法将多车场带时间窗的车辆路径问题分解为若干个单车场车辆路径问题,然后对各单车场问题应用改进蚁群算法进行优化的求解思路。最后通过一个实例将这种新型聚类蚁群算法与就近分配禁忌搜索算法和K-均值算法的优化能力进行了对比。试验结果表明,该算法对优化多车场带时间窗的车辆路径问题的求解结果是相当令人满意的。     

车辆路径问题的捕食搜索算法研究

针对车辆路径问题存在的NP难题，设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法进行求解。该算法利用搜索空间限制的大小，定义算法的局域搜索和全局搜索，并通过调节搜索空间的限制，以实现局域搜索和全局搜索之间的转换，它具有较好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力。通过测试实例的计算，并与已有相关算法进行比较，结果表明该算法简洁而行之有效，是求解车辆路径问题的一个较好方法。     

求解作业车间调度的变邻域细菌觅食优化算法

针对最小化最大完工时间的作业车间调度问题,提出一种基于变邻域趋化操作的细菌觅食优化算法。邻域搜索是一类改进型局部搜索算法,在每一步迭代过程中通过搜索当前解的邻域得到一个改进的解,利用邻域搜索可大大提高局部最优解的精确度。本算法采用基于操作的编码,使得细菌觅食优化算法适用于作业车间调度求解;将3种不同的邻域结构引入趋化操作中,以便扩大可行解的搜索空间,细菌个体按照自适应学习策略根据邻域的各自贡献率选择搜索方式,减少陷入局部极小的机会;同时使用自适应步长更新各邻域内趋化操作的位置,根据适应度值动态调整搜索精度,避免早熟收敛。典型算例试验表明,该算法具有一定的鲁棒性,并有效地提高了搜索精度和收敛性。     

Optimal design of four-bar mechanisms using a hybrid multi-objective GA with adaptive local search

Responding to an increasing demand for mechanism synthesis tools that are both efficient and accurate, this paper presents a novel approach to the multi-objective optimal design of four-bar linkages for path-generation purposes. Three, often conflicting criteria including the mechanism's tracking error, deviation of its transmission angle from 90° and its maximum angular velocity ratio are considered as objectives of the optimization problem. To accelerate the search in the highly multimodal solution space, a hybrid Pareto genetic algorithm with a built-in adaptive local search is employed which extends its exploration to an adaptively adjusted neighborhood of promising points. The efficiency of the proposed algorithm is demonstrated by applying it to a classical design problem for one, two and three objective functions and comparing the results with those reported in the literature. The comparison shows that the proposed algorithm distinctly outperforms other algorithms both quantitatively and qualitatively (from a practical point of view).     

求解柔性作业车间调度问题的两阶段参数自适应蚁群算法

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种新的两阶段蚁群算法求解方案。在算法前期,采用细菌觅食趋化聚类技术判断蚁群所处的状态,自适应调整蚁群算法的参数,使算法快速收敛到全局最优解附近;在算法后期,利用混沌的随机性和遍历性特点来调整参数,有利于算法跳出局部最优。实验结果验证了该两阶段法的有效性。     

基于改进粒子群算法的无人直升机航路规划

针对山区环境下无人直升机航路规划的问题,提出了一种改进粒子群算法.首先建立航路规划数学模型,将路径长度、飞行高度和威胁指数引入适应度函数;然后采用惯性权重因子调节算法的全局和局部搜索能力,利用选择操作和杂交操作增加种群的多样性,避免陷入局部最优;最后当种群陷入局部极值时,采用变异算子跳出局部最优解.将该算法和传统粒子群算法比较,仿真结果表明,该算法可以避免陷入局部最优,缩短搜索时间,较快得到全局最优路径.     

车载图像跟踪系统中电子稳像算法的研究

提出了一种新的稳像方法。首先,采用了一种由粗到精、由局部匹配到全局配准的高效配准策略。在粗配准时,提出基于灰度投影均值的SSDA改进算法,用于快速模板匹配;精配准时,将改进的联合直方图区域计数法用于车载图像序列,在保证精度的同时摆脱大量浮点运算。其次,详细阐述了自适应均值运动滤波法。通过自适应选取滑动窗口的大小,一方面对运动曲线进行平滑以降低抖动,另一方面防止了过稳现象的发生。实验结果表明:该方法能准确、快速实现车载图像配准,且配准精度达到了"亚像素"水平,满足了车载图像跟踪系统对电子稳像技术的实时性及精度要求。     

改进烟花算法计算热态轴类锻件内圆柱体空洞缺陷深度

针对高温状态下热态轴类锻件内部产生的圆柱体空洞缺陷测量困难的问题，提出基于改进的烟花算法检测空洞深度方法。根据锻件的内部微元模型和瞬态温度场传热微分方程推导圆柱体空洞温度场与空洞半径关系的微分方程，利用分离变量法求解；对烟花算法进行改进，以提高圆柱体空洞深度检测精度；构造缺陷深度的目标函数进行测试，得到最优解的相对误差为2.5%。最后，运用所提方法、PSO算法和传统的烟花算法于同一深度的空洞分别进行检测，验证所提方法的可行性。     

基于种子点传播的快速立体匹配

针对计算机视觉中的对应点误匹配问题,提出了一种基于种子点传播的快速局部立体匹配算法来进一步提高匹配算法的运行效率。该算法首先利用Canny算子提取图像边缘,结合边缘信息构造动态匹配窗口,以克服固定窗口对匹配带来的不利影响;然后利用AD-Census联合匹配代价在动态窗口上进行代价聚集,用WTA搜索策略得出初始视差图,对视差值进行筛选以确定种子点;随后利用像素间颜色差异将种子点的视差值传递给周围非种子点;最后采用区域投票和局部校正方式对视差值求精,进而获取精确的稠密视差图。实验结果表明,该算法可对Middlebury测试图生成高质量的视差图。与目前较新的局部立体匹配算法相比,其运行速度提高了1.8倍,满足了实际应用对速度和精度的要求,具有较高的实用价值。     

Real-Time Front Vehicle Detection Algorithm Based on Local Feature Tracking Method

This paper proposes an algorithm that extracts features of back side of the vehicle and detects the front vehicle in real-time by local feature tracking of vehicle in the continuous images.The features in back side of the vehicle are vertical and horizontal edges,shadow and symmetry.By comparing local features using the fixed window size,the features in the continuous images are tracked.A robust and fast Haarlike mask is used for detecting vertical and horizontal edges,and shadow is extracted by histogram equalization,and the sliding window method is used to compare both side templates of the detected candidates for extracting symmetry.The features for tracking are vertical edges,and histogram is used to compare location of the peak and magnitude of the edges.The method using local feature tracking in the continuous images is more robust for detecting vehicle than the method using single image,and the proposed algorithm is evaluated by continuous images obtained on the expressway and downtown.And it can be performed on real-time through applying it to the embedded system.