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[期刊] 物流技术
[作者]
李志鹏 李明
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题，提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划，通过改进初始信息素，提高了算法初期的寻径效率；通过改进启发式函数，减少了算法收敛的时间；通过改进信息素更新规则，同时考虑了路径长度和能耗，增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合，增加了动态窗口法中的评价函数，使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划，令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明，改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快，转弯次数更少，融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划，充分证明了该融合算法的可行性。
[期刊] 物流技术
[作者]
李志鹏 李明
针对传统蚁群算法中初期路径搜寻盲目、启发式函数作用较小、信息素更新规则单一、动态窗口法缺少全局性指导等问题，提出了基于改进蚁群算法的全局路径规划，通过改进初始信息素，提高了算法初期的寻径效率；通过改进启发式函数，减少了算法收敛的时间；通过改进信息素更新规则，同时考虑了路径长度和能耗，增加了路径的优越性。之后将改进后的蚁群算法与动态窗口法相融合，增加了动态窗口法中的评价函数，使动态窗口法沿改进蚁群算法最优路径进行实时的局部路径规划，令路径的静态全局最优和动态实时规划得到了兼容。仿真实验表明，改进后的蚁群算法相较传统算法迭代速度更快，转弯次数更少，融合后的算法在复杂环境中可以精确地实时路径规划，充分证明了该融合算法的可行性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
原新 苑新伟 刘志林
为了更好解决移动机器人路径规划中的最优路径及动态避障问题,提出了一种蝙蝠算法与动态窗口法相结合的混合路径规划方法。针对基本蝙蝠算法存在后期收敛速度慢、收敛精度低等问题,首先提出基于对数递减策略和柯西扰动的改进蝙蝠算法。在此基础上,将多个路径指标作为适应度函数,实现了基于蝙蝠算法的全局路径搜索。最后,将全局路径规划的路径节点依次作为动态窗口法的局部目标点,实现了全局路径规划与局部动态避障的结合。实验结果表明,改进的蝙蝠算法具有更好的寻优性能,动态窗口法与蝙蝠算法结合后,在保证路径长度尽可能短的同时,实现了动态避障。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘澜 吴金卓 胡鸿
根据城市交通限制和客户软时间窗要求对快递配送业务的影响，提出交通惩罚成本和时间惩罚成本两个概念，将这两项成本与ＶＲＰ问题相结合，提出ＶＲＰＴＲＳＴＷ问题。根据ＶＲＰＴＲＳＴＷ问题描述构建ＶＲＰＴＲＳＴＷ数学模型，该模型包含固定成本、距离成本、交通惩罚成本和时间惩罚成本四项优化目标。依据ＶＲＰＴＲＳＴＷ模型求解要求，改进蚁群系统的蚂蚁转移概率公式和信息素更新规则。通过实际案例对改进的蚁群算法求解ＶＲＰＴＲＳＴＷ问题的有效性加以验证。
[期刊] 物流技术
[作者]
吴延峰 韩鹏飞 田凯
针对带有并行时间窗的车辆路径问题，提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法，克服了目前蚁群算法无法求解初始时间窗发生冲突的局限性。首先，建立以路径最短为优化目标的VRPPTW数学模型，对并行时间窗问题进行了定义。其次，针对传统蚁群算法的缺点，提出改进蚁群算法，该算法首先对硬时间窗进行排序，接着通过初始时间窗重复的个数确定初始蚂蚁数量，并行的多只蚂蚁并行共享访问列表，依据订单顺序计算每只蚂蚁前往下一站的概率。最后，针对某企业物流数据，编写Python程序，借助百度地图API批量获取各地间的实地距离，运用改进的蚁群算法分别求出5个接驳点车辆集货最短路径，得出了最优路径规划方案，证实了算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张建同 宋玉坚 叶春明
为提升集装箱运输系统的运输效率,以进口港口为背景,研究了多堆场集装箱卡车运输路径规划问题。通过图建模将问题转化为非对称多旅行商问题,建立了带时限约束的以最小化总工作时间为目标的线性混合整数规划数学模型。鉴于问题的复杂性,提出了给定序列的动态规划分割算法以及生成序列的改进蚁群算法,以此构造了求解该问题的混合蚁群算法。数值实验表明,混合蚁群算法在优化性能上明显优于禁忌算法和遗传算法,是求解该类问题的有效算法。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张建同 宋玉坚 叶春明
为提升集装箱运输系统的运输效率,以进口港口为背景,研究了多堆场集装箱卡车运输路径规划问题。通过图建模将问题转化为非对称多旅行商问题,建立了带时限约束的以最小化总工作时间为目标的线性混合整数规划数学模型。鉴于问题的复杂性,提出了给定序列的动态规划分割算法以及生成序列的改进蚁群算法,以此构造了求解该问题的混合蚁群算法。数值实验表明,混合蚁群算法在优化性能上明显优于禁忌算法和遗传算法,是求解该类问题的有效算法。
[期刊] 工业工程
[作者]
谢勇 郑绥君 程念胜 朱洪君
针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题，以最小化总行程时间为目标，建立多AGV路径规划模型，提出一种基于动态决策的改进DQN算法。算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型，指导AGV的学习探索方向，提前规避冲突与障碍物，加快算法收敛。同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略，从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题。最后，建立无人仓栅格地图进行仿真实验。结果表明，本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升13.3%，平均损失值降低26.3%。这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突，减少多AGV总行程时间，对提高无人仓作业效率具有重要指导意义。
[期刊] 物流技术
[作者]
夏田 王娜
为实现ＡＧＶ完成作业任务行驶距离最短，建立了路径调节解决冲突的模型。分析蚁群算法的突出缺陷后，应用改进蚁群算法完成对多ＡＧＶ系统的优化调度。最后以某车间内物料搬运多ＡＧＶ调度优化为实例，利用ｍＡｔｌＡｂ软件针对蚁群算法和改进蚁群算法进行实验对比，验证了改进蚁群算法在多ＡＧＶ调度优化中的有效性。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张玉春 余炳 申风平
物流配送车辆路径优化作为一个涉及多影响因素、多目标需求的组合优化问题,其中带时间窗约束的物流配送车辆路径优化问题更是一个NP难题,较难得到最优解。文章分析带时间窗约束的车辆路径问题并建立相应数学模型,提出将变异和动态信息更新的改进蚁群算法应用于解决这类优化问题,同时仿真实验结果表明该算法能快速收敛于全局最优解,能有效地解决有时间窗约束下的物流配送车辆路径优化问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
蒋萍 唐天兵
针对蚁群算法的一些缺点提出改进的策略,包括状态转移和信息素更新策略,进一步提高了算法的计算能力。对蛙跳算法提出改进策略,包括高斯变异及柯西变异策略,然后提出蛙跳-蚁群算法的混合框架。最后将蛙跳算法与蚁群算法进行结合并进行实验验证,实验结果表明混合算法有效。
关键词：
蚁群算法 蛙跳算法 融合 旅行商问题
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
李文峰 徐蕾 杨琳琳 刘文荣 潘坤 李超
摘要：［目的］针对丘陵地区因田块碎片化和障碍物影响农业机器人作业的情况。本研究旨在提出一种基于改进蚁群算法和A*算法相结合的多田块路径规划方法。［方法］通过无人机构建农田遥感影像，利用栅格法对农田进行环境建模，再进行子区的划分与合并，在蚁群算法中引入区域启发函数，对不同区域内的移动代价作区分，并通过人工增加最优路径中的信息素浓度和建立自适应信息素挥发系数，对信息素更新方法进行改进，以此求解作业子区间的最优遍历顺序，利用具有启发式搜索功能的A*算法进行子区连接路径规划，最终实现多田块路径规划。［结果］MATLAB仿真试验结果表明，在子区数量为40时，采用改进蚁群算法进行规划的平均路径长度比传统的蚁群算法减少了3.19%，平均迭代收敛次数减少了79.5%；在路径遍历仿真试验中，农业机器人遍历路径覆盖率能达到100%，路径重复率为6.48%。利用农田无人机遥感影像和田间作业参数进行自然环境的仿真试验，进一步验证了该方法的有效性。［结论］本研究提出的方法能有效解决丘陵地区农业机器人多田块路径规划问题，可为丘陵地区农业机器人大面积作业提供路径参考与技术支持。
[期刊] 海洋渔业
[作者]
张寒野 凌建忠
分别以遗传算法与蚁群算法对２３个站位的海洋渔业资源调查路径进行规划，寻找其最优路径。求解结果表明，遗传算法和蚁群算法都能找到同样的最短路径，比实际路径缩短了８．３２％的里程。蚁群算法求得的平均路径长度小于遗传算法，但所耗时间比遗传算法多一倍左右。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于佳 朴在林 刘美菊 孙荣国
电网优化规划是一个复杂的非线性组合优化问题,目前对于该问题的求解仍存在计算速度和收敛性问题。为解决这个问题,提出了一种通过动态调整信息素挥发因子ρ来控制其正反馈过程的改进蚁群算法,提高了网络优化规划过程中得到全局最优解的概率和收敛速度。算例分析结果表明:规划结果符合实际,并在相同参数下,改进蚁群算法的迭代次数减少约一半,充分验证了该方法的实效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
蔡婉君 王晨宇 于滨 杨忠振 姚宝珍
周期性车辆路径问题(PVRP)是标准车辆路径问题(VRP)的扩展,PVRP将配送期由单一配送期延伸到T(T>1)期,因此,PVRP需要优化每个配送期的顾客组合和配送路径。由于PVRP是一个内嵌VRP的问题,其比标准VRP问题更加复杂,难于求解。本文采用蚁群算法对PVRP进行求解,并提出采用两种改进措施——多维信息素的运用和基于扫描法的局部优化方法来提高算法的性能。最后,通过9个经典PVRP算例对该算法进行了数据实验,结果表明本文提出的改进蚁群算法求解PVRP问题是可行有效的,同时也表明两种改进措施可以显著提高算法的性能。
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