遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型
基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型
作者：唐健， 史文中， 孟令奎
作者单位：唐健(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红磡)， 史文中(香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红
磡)， 孟令奎(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079)
刊名：
武汉大学学报（信息科学版）
英文刊名：GEOMATICS AND INFORMATION SCIENCE OF WUNAN UNIVERSITY
年，卷(期)：2008，33(8)
引用次数：1次
参考文献(11条)
1.Gendreau M,Potvin J Y.Dynamic Vehicle Routing and Dispatching[C].Fleet Management and Logis-
tics,Kluwer,Boston,1998
2.Yang Jian,Jaillet P,Mahmassani H.Real-time Mul-tivehicle Truckload Pickup and Delivery
Problems[J].Transportation Science,2004(38):135-148
3.Fabri A,Reeht P.On Dynamic Pickup and Delivery Vehicle Routing with Several Time Windows and Waiting Times[J].Transportation Research Part B,2006(40):335-350
4.Fleischmann B,Gnutzmann S,Sandvoss E.Dy-namic Vehicle Routing Based on Online Traffic In-formation[J].Transportation Science,2004 (38):420-433
5.李兵,郑四发,曹剑东,等.求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法[J].交通运输工程学报,2007,7(1):106-110
6.Malandraki C,Daskin M S.Time-Dependent Vehi-cle Routing Problems:Formulations,Properties,and Heuristic Algorithms[J].Transportation Sci-ence,1992(26):185-200
7.Picard J C,Queryranne M.The Time-Dependent Traveling Salesman Problem and Its Application to the Tardiness Problem in One-Machine Scheduling[J].Operations Research,1978(26):86-110
8.Fox K R,Garish B,Graves S C.A n-Constraint Formulation of the (Time-Dependent) Traveling Salesman Problern[J].Operations Research,1980(28):1 018-1 021
9.Lucena A.Time-Dependent Traveling Salesman Problem-the Deliveryman Case[J].Networks,1990(120):753-763
10.Wiel R J V,Sahinidis N V.Heuristic Bounds and Test Problem Generation for the Time-Dependent Traveling Salesman Problem[J].Transportation Science,1995(29):167-183
11.Cheung B K S,Choy K L,Li C L,et al.Dynamic Routing Model and Solution Methods for Fleet Management with Mobile Technologies[J].Interna-tional Journal of Production Economics,2008,113 (2):694-7O5
相似文献(0条)
引证文献(1条)
1.胡明伟.唐浩时相关旅行时间车辆路径高效启发式算法[期刊论文]-深圳大学学报（理工版） 2009(3)
本文链接：https://www.360docs.net/doc/792799057.html,/Periodical_whchkjdxxb200808027.aspx
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遗传算法在机器人路径规划中的应用
中国网络大学CHINESE NETWORK UNIVERSITY 毕业设计(论文) 院系名称：百度网络学院 专业：百度 学生姓名：百度 学号：123456789 指导老师：百度 中国网络大学教务处制
2019年3月1日
遗传算法在机器人路径规划中的应用 摘要 移动机器人路径规划作为自主式移动机器人技术的一个重要组成部分，是研究移动机器人技术较为活跃的课题之一，吸引了国内外大批的研究学者。随着各种新方法和新技术的不断出现，对路径规划的研究有了更广阔的天地。我国在智能移动机器人研究方面虽然已经取得了一定的成果，如地面自主导航车、水下自主机器人和飞行机器人等。但由于起步较晚，在研究和应用方面都落后于一些西方国家，而且还没有达到完全实用。因此，进行这项研究，具有一定的理论和工程应用意义。首先从移动机器人的历史和现状出发，对比了国内外的不同发展状况，对移动机器人领域的研究方向进行了综述。着重介绍了移动机器人路径规划中常用的方法，对栅格法、遗传算法等进行了逐一的分析阐述。 应用于机器人路径规划的有很多传统的优化方法，本文主要介绍的最基本的一种算法-遗传算法在机器人路径规划中的应用。遗传算法（简称GA）是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化的搜索算法，它将“适者生存”这一基本的达尔文进化理论引入串结构，并且在串之间进行有组织但又随机的信息交换，伴随着算法的进行，优良的品质被逐渐保留并加以组合，从而不断产生出更佳的个体，也就是不断地接近于最优解。 本文采取了栅格法对机器人工作空间进行划分，用序号标识栅格，并以此序号作为机器人路径规划参数编码。同时引入间断无障碍路径概念以简化初始种群产生，而且采用了遗传算法操作对初始路径进行寻优，这里遗传算法操作主要指的是选择操作、交叉操作、变异操作；寻优主要是选取适当的个体评价函数及适应函数对路径进行寻优。最后采用MATLAB对机器人路径进行仿真，静态显示进化过程中生成的路径并显示机器人在障碍物存在情况下避障的运动过程。对不同参数设置下的路径进行比较，不同种群大小的适应度值进行统计分析，并将不同环境下的最佳路径与最差路径作比较。传统优化方法在机器人路径规划这类复杂非线性优化问题中缺乏足够的鲁棒性。遗传算法是国际上80年代中期以来获得广泛应用的一种新型参数优化方法，它基于自然选择原理和群体进化机制，有许多区别于传统优化方法的特点，对机器人路径寻优效果更明显。 关键词 遗传算法，机器人，路径规划，优化
小车自动避障及路径规划样本
第3章系统总体结构及工作原理 该系统主要以超声波测距为基本测距原理, 并在相应的硬件和软件的支持下, 达到机器人避障的效果。 3.1机器人总体硬件设计 3.1.1传感器的分布要求 为了全方位检测障物的分布状况, 并及时为机器人系统提供全面的数据, 可将所需的八个传感器均匀排列在机器人周围, 相邻每对传感器互成45度角。为了避免相互干扰, 八个传感器以程序运行周期为周期, 进行循环测距。传感器排列示意图如下: 图3.1.1 传感器分布图
图3.1.2 硬件设计总体框架图 上图为支持机器人运行实用程序的硬件部分的总体设计框架图, 由负责相关任务的同学提供。在超声波信号输入单片机以后, 由存储在单片机中的主程序调用避障子程序, 根据输入信号执行避障指令, 并使相关数据返回主程序, 转而提供给电机和LED显示器的驱动程序使用, 最后, 由电机执行转向指令, 结果则显示在LED显示器上。
图3.1.3 软件总体框架图 由上图可知, 本文作者负责的超声波避障程序为软件总体设计中的子程序部分。在主程序运行过程中, 若调用超声波避障程序, 机器人在自行轨迹规划后, 将程序处理所得数据送给电机处
理成立程序, 控制电机动作。具体的避障程序设计将在第4章进行。 3.2超声波测距原理 测距原理: 超声波是指频率高于20KHz的机械波。为了以超声波作为检测手段, 必须产生超生波和接收超声波。完成这种功能的装置就是超声波传感器, 习惯上称为超声波换能器或超声波探头。超声波传感器有发送器和接收器, 但一个超声波传感器也可具有发送和接收声波的双重作用。超声波传感器是利用压电效应的原理将电能和超声波相互转化即在发射超声波的时候, 将电能转换, 发射超声波; 而在收到回波的时候, 则将超声振动转换成电信号。[8] 超声波测距的原理一般采用渡越时间法TOF( time of flight) 。首先测出超声波从发射到遇到障碍物返回所经历的时间, 再乘以超声波的速度就得到二倍的声源与障碍物之间的距离, 即: [8] D=ct/2 其中D为传感器与障碍物之间的距离, 以m计, c为超声波速度, 这里以340m/s计, t为超声波从发送到接收的总时间, 以s计。
车辆路径问题及遗传算法
车辆路径问题优化算法 美国物流管理学会(Council of Logistics Management，CLM)对物流所作的定义为：“为符合顾客的需要，对原料、制造过程中的存货与制成品以及相关信息，从其起运点至最终消费点之间，做出的追求效率与成本效果的计划、执行与控制过程。” 而有关资料显示，物流配送过程(包含仓储、分拣、运输等)的成本构成中，运输成本占到52%之多。因此，如何在满足客户适当满意度的前提下，将配送的运输成本合理地降低，成为一个紧迫而重要的研究课题，车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。 2.1车辆路径问题的定义 车辆路径问题可以描述为：给定一组有容量限制的车辆的集合、一个物流中心（或供货地）、若干有供货需求的客户，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过所有的客户，在满足一定的约束条件（如需求量、服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等）下，达到一定的目标（如路程最短、费用极小、时间尽量少、使用车辆数尽量少等）。[4] 因此研究车辆的路径问题，就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线，使运输车辆依照最短的行驶路径或最短的时间费用，依次服务于每个客户后返回起点，总的运输成本实现最小。车辆路径问题已被证明是NP-Hard问题，因此求解比较困难。然而，由于其在现实生活中应用非常广泛，使得它无论在理论上还是在实践上都有极大的研究价值。 Penousal Machado等人[5]指出车辆路径问题(vehicle routing problem，简称VRP)是一个复杂的组合优化问题，是古老的旅行商问题和背包问题的综合。实际上，车辆路径问题通常可被分解或转化成一个或几个已经研究过的基本问题，再采用相应比较成熟的基本理论和方法，以得到最优解或满意解。 这些与车辆路径问题相关的常用基本问题有；旅行商问题、运输问题、背包问题、最短路问题、最小费用最大流问题、中国邮路问题、指派问题等。 旅行商问题可被描述为：一个推销员欲到n个城市推销商品，每2个城市之间的距离是已知的。如何选择一条路径使推销员依次又不重复地走遍每个城市后，回到起点且所走的路径最短。 运输问题关心的是（确实的或是比喻的）以最低的总配送成本把供应中心（称为出发地，sources）的任何产品运送到每一个接受中心（称为目的地，destinations）。运输问题需要的数据仅仅是供应量、需求量和单位成本。 背包问题是指有一只固定容量的背包和若干体积、重量不等的物品，背包的容量不允许装下这所有的物品，那么如何选择适当的物品装入背包，使得背包的装载量（所装物品的重量之和）最大。 最短路径问题解决的是在一个网络中，如何寻找两点之间的最短路径。这两点之间通常没有直接的通路可达，但可经由若干中间结点相通。 最小费用流问题主要解决如何以最小成本在一个配送网络中运输货物。最小费用流问题又称为网络配送问题。 最大流问题和最小费用流问题一样，也与网络中的流有关。但是它们的目标不同，最大流问题不是使得流的成本最小化，而是寻找一个流的方案，使得通过网络的流量最大。 中国邮路问题是由我国管梅谷同志在1962年首先提出的，它可描述为：一个邮递员负责某一个地区的信件投递。每天要从邮局出发，走遍该地区所有的街道再返回邮局，问应该怎样安排送信路线可以使所走的路程最短。 指派问题解决将n件工作安排给m个人完成的问题。已知不同人完成不同工作的效率（或成本）不同，指派问题要求以最高的效率（或最小的人工成本）完成工作的安排。 2.2车辆路径问题的分类
第二章物流配送车辆路径问题
第二章物流配送车辆路径问题 2.1 问题的描述及各组成部分特点 2.2 车辆路径问题的分类 2.3 车辆路径问题的研究现状和发展趋势 * 2.1 问题的描述及各组成部分特点 配送活动中的配送车辆行驶线路优化确定问题，是近二十多年来国际运筹学界的研究热点之一。 运筹学界将此类问题统称之为车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP），或车辆调度问题（Vehicle Scheduling Problem, VSP）。 一般描述是：对一系列给定的客户点，确定配送车辆行驶路线，使其从配送中心出发，有序地对它们进行服务，并在满足一定的约束条件下（如车辆载重量、客户需求量、服务时间限制等），使总运输成本达到最小（如使用车辆数最少、车辆行驶总距离最短等）。 一般把最小化车辆使用数作为第一优化目标，而最小化车辆行驶距离作为第二优化目标。* 车辆路径问题的特点 1. 道路网（road network） 弧表示路段，点表示道路交叉点、配送中心和客户。 弧的权cij表示其距离或行驶时间。 * 2. 客户（customer） 用图上的小圆点表示； 需运送或收取的货物量（需求量）di (或di和pi )； 要求提供服务的时间段，即时间窗（time window） 在客户点所花费的服务时间si； 能用于服务该客户的车辆集合。 3. 配送中心（车场）（distribution center，depot） 用图上的小方点表示； 车辆行驶路线开始并终止于配送中心或某一个客户点； 其特征由所配备的车辆种类和数量、以及所能处理的货物总量来描述。 * 4. 车辆（vehicle） 车辆是自备还是外租，完成任务后是否返回； 车辆的装载能力; 车辆使用费; 可用于进行货物装卸的设备. 5. 驾驶员（driver） 给驾驶员安排取送货任务时，必须符合工作时间方面的有关规定。 6. 路径编排中的限制条件 车辆的当前负载不能超过车辆的装载量； 客户只要求送货、取货、或取送货兼有； 在客户所要求的时间窗和驾驶员的工作时间内提供服务； 访问客户的顺序要求。 *
基于改进遗传算法的路径规划MATLAB实现
基于改进遗传算法的路径规划MATLAB实现
基于遗传算法的路径规划MATLAB实现 主程序： clear all; close all; t=23; %过程点个数=t－1 s=500; %种群规模 pc=0.90; %交叉概率 pm=0.20; %变异概率 pop=zeros(s,t); for i=1:s pop(i,1:t-1)=randperm(t-1); end for k=1:1:2000 %进化代次数k if mod(k,10)==1 k end pop=lujingdis(pop); c=15;%选择淘汰个数 pop=lujingselect(pop,c); p=rand; if p>=pc pop=lujingcross(pop); end if p>=pm pop=lujingmutate(pop); End end pop min(pop(:,t)) J=pop(:,t); fi=1./J;
[Oderfi,Indexfi]=sort(fi); %安排fi从小到大 BestS=pop(Indexfi(s),:); %使BestS=E(m),m即是属于max(fi)的Indexfi I=BestS; x=[2 3 6 10 14 17 22 20 23 25 30 28 25 21 29 16 18 15 9 11 6 5 ]; y=[5 26 14 29 27 24 28 22 26 30 30 17 13 15 4 13 3 1 6 2 2 7]; %过程点坐标 % x=[1 2 3 4 6 9 11 10 8 9 6 4]; %12个过程点的坐标 % y=[1 2 3 4 8 10 11 9 5 2 1 2]; for i=1:1:t-1 x1(i)=x(I(i)); y1(i)=y(I(i)); end x(t)=x(I(1)); y(t)=y(I(1)); a = [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
基于遗传算法的配送路径优化研究开题报告
北京师范大学珠海分校 本科生毕业论文（设计）开题报告
理论和实践的意义及可行性论述 (包括文献综述) 理论和实践的意义：当前，现代物流是企业继续降低物资消耗、提高劳动生产 率后的第三利润源泉。但我国物流企业的运输成本普遍偏高。其中很重要一个 原因就是对配送车辆运输路线规划不科学。要想降低运输成本，离不开对配送 路线的优化和配送车辆的合理安排。对物流配送车辆行驶路径进行优化，可以降低物流成本，节约运输时间，是提高物流经济效益的有效手段。 可行性论述：配送路径优化问题是典型的优化组合问题，具有很高的计算复杂 性。但遗传算法解决作为一种有效的全局搜索方法具有隐并行性和较强的鲁棒性，在解决非线性的大规模复杂问题上具有很好的适应性，适合于对VPR问 题进行优化求解。标准遗传算法虽然未必每次都能找到最优解，但通过对标准 遗传算法进行改进，完全可以在有限时间内对较复杂的VPR问题计算出次优 解或可行解。因此，用遗传算法来解决物流车辆调度问题还是完全可行的。 文献综述： [1]朱剑英?非经典数学方法[M].武昌：华中科技大学出版社，2001 [2]李敏强，寇纪淞，林丹，李书全?遗传算法的基本理论与应用[M].北京：科 学技术出版社，2002 [3]孙丽丽?物流配送中车辆路径算法分析与研究[D].上海：上海海事大学，2007 [4]盖杉.基于遗传算法的物流配送调度系统 [D].长春：长春理工大学，2007 [5]高运良，基于免疫遗传算法的物流配送V RP 求解[D].武汉：武汉科技大学， 2007 论文撰写过程中拟采取的方法和手段 本论文主要采用遗传算法作为解决物流配送路径优化问题的主要算法。但由于标准遗传算法具有“早熟收敛”的缺陷，有可能使算法陷入局部最优解。论文还将尝试通过把其他算法和遗传算法相结合，来有效控制早熟现象的发生。为了快速得到任意两个配送点之间的最优路线。本论文还拟采用佛洛依德 算法构造配送路线的地理数据库的方式来对路线网络进行预处理。从而减少整 个算法的时间复杂度和空间复杂度。
粒子群优化算法车辆路径问题
粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题，一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车，容量均为1，由这三辆车向7个需求点配送货物，出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======， 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程，求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离，用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径，就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群，将初始的适应值作为每个粒子的个
遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型
基于遗传算法的时相关动态车辆路径规划模型 作者：唐健， 史文中， 孟令奎 作者单位：唐健(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079;香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红磡)， 史文中(香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港九龙红 磡)， 孟令奎(武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 刊名： 武汉大学学报（信息科学版） 英文刊名：GEOMATICS AND INFORMATION SCIENCE OF WUNAN UNIVERSITY 年，卷(期)：2008，33(8) 引用次数：1次 参考文献(11条) 1.Gendreau M,Potvin J Y.Dynamic Vehicle Routing and Dispatching[C].Fleet Management and Logis- tics,Kluwer,Boston,1998 2.Yang Jian,Jaillet P,Mahmassani H.Real-time Mul-tivehicle Truckload Pickup and Delivery Problems[J].Transportation Science,2004(38):135-148 3.Fabri A,Reeht P.On Dynamic Pickup and Delivery Vehicle Routing with Several Time Windows and Waiting Times[J].Transportation Research Part B,2006(40):335-350 4.Fleischmann B,Gnutzmann S,Sandvoss E.Dy-namic Vehicle Routing Based on Online Traffic In-formation[J].Transportation Science,2004 (38):420-433 5.李兵,郑四发,曹剑东,等.求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法[J].交通运输工程学报,2007,7(1):106-110 6.Malandraki C,Daskin M S.Time-Dependent Vehi-cle Routing Problems:Formulations,Properties,and Heuristic Algorithms[J].Transportation Sci-ence,1992(26):185-200 7.Picard J C,Queryranne M.The Time-Dependent Traveling Salesman Problem and Its Application to the Tardiness Problem in One-Machine Scheduling[J].Operations Research,1978(26):86-110 8.Fox K R,Garish B,Graves S C.A n-Constraint Formulation of the (Time-Dependent) Traveling Salesman Problern[J].Operations Research,1980(28):1 018-1 021 9.Lucena A.Time-Dependent Traveling Salesman Problem-the Deliveryman Case[J].Networks,1990(120):753-763 10.Wiel R J V,Sahinidis N V.Heuristic Bounds and Test Problem Generation for the Time-Dependent Traveling Salesman Problem[J].Transportation Science,1995(29):167-183 11.Cheung B K S,Choy K L,Li C L,et al.Dynamic Routing Model and Solution Methods for Fleet Management with Mobile Technologies[J].Interna-tional Journal of Production Economics,2008,113 (2):694-7O5 相似文献(0条) 引证文献(1条) 1.胡明伟.唐浩时相关旅行时间车辆路径高效启发式算法[期刊论文]-深圳大学学报（理工版） 2009(3) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/792799057.html,/Periodical_whchkjdxxb200808027.aspx 下载时间：2010年4月8日
遗传算法与机器人路径规划
遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法
基于遗传算法的物流配送路径优化分析
毕业设计
题目基于遗传算法的物流配送路径优化分析学生姓名 学号 专业 班级 指导教师 二 0 0 九年十月
目录 （空一行） 摘要 (ⅰ) 一、引言（问题的提出） (1) 二、物流配送路径优化问题的数学模型……………………………X 三、物流配送路径优化问题的遗传算法……………………………X （一）遗传算法的差不多要素………………………………………X （二）物流配送路径优化问题的遗传算法的构造……………………X 四、实验计算与结果分析…………………………………………X 五、结论…………………………………………………………X 参考文
献…………………………………………………………X 致谢………………………………………………………………X
摘要：论文在建立物流配送路径优化问题的数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用遗传算法进行物流配送路径优化，能够方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。 关键词：物流配送；遗传算法；优化 Study on the Optimizing of Physical Distribution Routing Problem Based on Genetic Algorithm Abstract：On the basis of establishing the optimizing model on physical distribution routing problem, this paper presents a genetic algorithm for solving this problem, and make some experimental calculations. The experimental calculation results demonstrates that the optimal or nearly optimal solutions to the physical distribution routing problem can be easily obtained by using genetic algorithm. Keywords：physical distribution；genetic algorithm；optimizing
城市配送车辆路径模型和算法研究
城市配送车辆路径模型和算法研究 摘要：本文主要从多配送中心联合配送的车辆动态调 度模型、城市配送路线优化的智能算法以及实时监控的城市配送车辆调度动态管理方案的研究进行阐述，以期为解决车辆的配送线路问题提供参考资料。 关键词：城市配送车辆路径模型算法研究社会商业化和经济全球化的时代的到来,让服务商和物 流商清楚地认识到物流配送车辆优化调度的重要意义,既可 以降低商品物流成本,更能提高客户服务水平，可谓一举两得，也是对物流企业品牌树立和生存发展至关重要的。 、多配送中心联合配送的车辆动态调度模型的研究提高配送网络的运行可靠性和有效可达性，是物流配送 运输网络优化的主要目标，因此，以物流配送运输网络畅通可靠度最大为目标进行建模。笔者根据现在很多城市物流配送的多品种、小批量、多批次和短周期等特点，主要考虑以 约束条件：各条配送路线的货物总量不得超过车辆容积及载重量的限制；在物流中心现有运力允许的范围内；在配送过程中，每个配送点只能访问一次，且必须访问一次；每辆车只能服务一条线路，且每辆配送车从配送中心出发，最后必须回到配送中心；配送费用应当控制在一定水平下。遵循
上述约束条件，建立优化模型如下： [maxZ=maxp =n=1NE n 书n] [s.t 书n=n 书 yqn??QnN??Mi=Onxij=1(j=1,2,…， n)j=0nxij=1(i=1,2,…， n)i=1nxoi=i=1nxio=Ni=Onj=Oncijxij??A] 式中：书n为网络中第n条配送线路的畅通可靠度；q为 第n条线路所安排车辆的载重；q为第n条线路上所有配送车辆数；Ci j 为节点i 至节点j 的费用，[xij1 车辆线路经过弧 点货物总量；N 为配送线路的总体数目；M 为物流中心配送i,j)0 车辆线路不经过弧( i,j)] A 为某种确定水平下的费用定额，为常数，可根据经验 值确定。 二、城市配送路线优化的智能算法的研究城市配送中的多配送 中心，多种类货物的车辆调度问题 是NP－Hard 问题的组合，是多目标优化问题。根据物流配送网络系统的具体情况，笔者选择蚁群算法进行系统优化的研究分析。 所谓蚁群算法，就是人类在观察自然界真实蚂蚁觅食的 过程中总结出来的仿生优化算法，它在短短的十余年的发展历程中展现出顽强的生命力，成功地应用于解决旅行商问题 (traveling salesman problem , tsp)，车间作业调度问题(job-shopscheduling problem ，j s p ) ，车辆路径问题等组合优化问题。 我们用蚂蚁替代车辆，当下一个要服务的配送点会使运 载总量超出汽车载重量，就返回到配送中心，表示这辆车完成此次运输。然后换一辆车接着出发服务其余配送点，直到所有配送点都得到
车辆运输路径规划问题的几点建议
理论探讨 1、车辆运输路径规划问题及其分类 在当前的车辆运输路径规划中存在的问题主要包括:发货点和收货点,车辆的调用,规划适当的路线,使运输车辆能够有序的通过计划中的地点以及完成货物需求量与发货量,并且满足交货时间、车辆可载量限制、形式时间、里程等方面的要求与限制,达到实现最短时间内、最短运输成本下完成相应的目标。 在实际的车辆运输路径规划中,需要引入VRP并且按照不同的原则进行分类,再分配出的不同种类之间又存在着不同的取值,所以就形成了不同类型的问题。例如,在实际的车辆运输任务中,当车辆装载状况取值为非满载,配送中心取多配送中心,时间限制为硬时间窗并且车型数目采取单车时,就需要取值为不确定的需求信息值,这样的一个问题就属于载重量限制下的各种条件随机需求的VRP问题。而需要考虑的属性越多时,相对的问题就越复杂。在当前车辆运输路径规划中主要研究的问题类型有:多供货点问题、带有时间窗的问题、随机问题、回程时集货的问题、分批交货问题、集货供货一体化问题等等方面。 2、模型形式以及特点 在当前所研究的车辆运输路径规划模型分为,网络图模型和数学模型两类。 2.1 网络图模型 在经典的VRP定义图G--(V,E)上,对供货点使用vo表示,Q代表载重量相同的车辆,而m代表着已知的或者变化的车辆数目,其次对于不同的需求量、客户点、路段情况、费用等都采取相关的字母代表。在相关变量与控制量确定的条件下,求解运输路径的最小成本。在求解的过程中要注意,在每条路径的起点以及重点都是供货点,并且途径的客户只能被访问一次,车辆的总载重量必须能够满足每条路径中所有客户的总需求量。因此,这样的经典VRP模型定义是需要一定的前提条件作保障,就是所有的集货以及供货都是需求,并非是集货供货一体化。在这样的网络图模型中,具备着直观性强、容易理解的优点,但是也存在着参数容量小、有效地解法不多的缺点。因此,在需要较为具体的表达复杂问题时,往往规避此种模型。 2.2数学模型 随着我国不断地进行VRP的深入研究,有效地应用数学模型以后,能够针对不同问题条件而建立不同的模型形式。其中最具代表性的,就是以车流或者物流为基础的数学模型,并且具体的模拟了针对单车型、具有装载能力限制以及带硬时间窗等约束条件的车流变量数学模型以及针对多车型、最长行驶距离、集货送货一体化的物流变量数学模型。在数学模型中,其最大的特点就是容量大、灵活性高、通用性强。能够容纳任何大规模的问题,并且能够随着问题条件的变化而发生变化,如需增加或者减少一些约束条件,只需要操作相对应的内容。其次,在VRP在抽象成数学模型的过程中,失去了它本身问题的特征,简单的求解过程只是单纯的数据操作,结果不含有其他相关领域的数据以及信息,如若使其成为用户能够理解的形式,还需要进行建模的假定含义,导致整个过程非常的复杂。 3、车辆路径规划问题求解算法概述 在传统的求解算法中,常常将车辆运输路径问题构造成整数规划模型或者图论等,这些算法之间也存在着必然的联系。但是,总结起来说任何模型都可以看成是以车流为基础、以物流为基础、集覆盖等模型的变换组合得到。在求解方法上,我们常常以分枝定界法、线性规划法、切平面法、匹配理论、动态规划法、线搜索技术、状态空间松弛技术、概率分析、统计分析、经验分析等等为依托,应用优化算法和启发式算法两种方式。但是优化算法相对来说求解时间过长,并且其算法效率比较低,不适用于求解大规模的车辆运输路径规划,因此在实际的应用中得不到发展。启发式算法具备较快的求解速度,并且其结果相对比较固定,能够有效地逼近最优解,在实际的应用中得到了有效地发挥。 3.1传统启发式算法 经过相关研究发现,传统启发式算法分为先分组后安排线路方法、先安排线路后分组的方法、节约插入算法这三种方式。能够较快的求解出计算结果,并且得到最稳定的结果。通过三种不同的方式,无论是先进性分组还是先进行线路安排,都能够将每一组中的每一个点都考虑到,达到最节约的方式来进行线路规划,实现最大程度的节约构型。 3.2巨集启发式算法 所谓的巨集启发式算法,实质上是在传统启发式算法基础上经过改进和交换之后得到的。在实际的计算中先构建一个初始解,然后经过贪婪算法进行线路优化。这种算法能够始终保持求解的可行性,经过更加详细的求解来获取最佳的答案,并且有效地结合遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火法、蚁群算法等等方法。 3.3混合启发式算法 混合启发式算法是基于数学规划的一种算法,将车辆运输路径规划问题直接模拟成一个数学问题,再根据其特殊的构型来进行技术分解。将车辆运输线路有效地构成一个广义分派问题,在进行相应的数学规划、建模,最终得到相关费用。在经过交互式优化法进行人力优化,让具备高水平的决策者确定和修改相关参数,在优化模型中有效地融入主观估计,实现最优化的线路设计。 4、结语 本文针对车辆运输路径规划的实际特点和相关问题进行详细的探究,并提出具有针对性的建议。作为物流系统中最为关键的环节,车辆运输路径规划越来越受到社会的关注,相关研究部门应该从模型与算法、模型知识化和智能化、算法改进、VRP决策支持系统等方面进行优化与改进,为车辆运输路径规划的发展提供有效保障。 参考文献 [1]黄华芳,王以忠,李达果.蔬运输车辆路径再规划.《农业机械学报》.2012年4期. [2]孙莹,连民杰．基于改进蚁群算法的地下矿车辆生产调度路径优化研究.《金属矿山》.2010年2期. 车辆运输路径规划问题的几点建议 高永新 新疆天业节水灌溉股份有限公司 新疆 石河子 832014 【摘 要】车辆运输路径的规划是物流配送或者人、物运输过程中的最重要环节,这一环节的好坏将直接的影响对客户需求的响应速度,以及企业运输的成本效益。为了更好地解决车辆运输路径的规划问题,有效地提高车辆运输的迅速性与高效性,可以通过建立合理有效的路径模型等方法进行。本文笔者主要针对车辆运输路径规划的问题进行讨论,并提出相关可行性建议。 【关键词】车辆运输 路径规划 问题 探讨 建议 466 Economic Vision2014. 3
11基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码【精品毕业设计】(完整版)
基于遗传算法的机器人路径规划MATLAB源代码 基本思路是：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和终点限制在各路径点上，利用最短路径算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到终点Pn的最短路径。上述算法使用了连接线中点的条件，因此不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi (i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。 function [L1,XY1,L2,XY2]=JQRLJGH(XX,YY) %% 基于Dijkstra和遗传算法的机器人路径规划 % GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 % 欢迎访问GreenSim团队主页→https://www.360docs.net/doc/792799057.html,/greensim %输入参数在函数体内部定义 %输出参数为 % L1 由Dijkstra算法得出的最短路径长度 % XY1 由Dijkstra算法得出的最短路径经过节点的坐标 % L2 由遗传算法得出的最短路径长度 % XY2 由遗传算法得出的最短路径经过节点的坐标 %程序输出的图片有 % Fig1 环境地图（包括：边界、障碍物、障碍物顶点之间的连线、Dijkstra的网络图结构） % Fig2 由Dijkstra算法得到的最短路径 % Fig3 由遗传算法得到的最短路径 % Fig4 遗传算法的收敛曲线（迄今为止找到的最优解、种群平均适应值） %% 画Fig1 figure(1); PlotGraph; title('地形图及网络拓扑结构') PD=inf*ones(26,26); for i=1:26 for j=1:26 if D(i,j)==1 x1=XY(i,5); y1=XY(i,6); x2=XY(j,5); y2=XY(j,6); dist=((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)^0.5; PD(i,j)=dist; end end
数学建模供应链网络物流配送与车辆路径问题
供应链网络物流配送与车辆路径问题
配送是指对局域范围内的客户进行多客户、多品种、按时联合送货活动。配送活动是指根据一定区域范围内各个客户所需要的各个品种要求，对配送中心的库存物品进行拣选、加工、包装、分割、组配、分装上车，并按一定路线循环依次送达各个用户的物流活动。物流配送是供应链网络中一个重要的直接与消费者相连的环节，是货物从物流节点送达收货人的过程。配送是在集货、配货基础上，按货物种类、品种搭配、数量、时间等要求所进行的运送，是“配”和“送”的有机结合。配送的实质是现代送货，是以低成本、优质服务为宗旨，是一种先进的物流形式。 供应链网络的物流配送过程主要包括：从生产工厂进货并集结的集货作业；根据各个用户的不同需求，在配送中心将所需要的货物挑选出来的配货作业；考虑配送货物的质量和体积，充分利用车辆的载重和容积的车载货物的配装及路线的确定。随着供应链管理系统的集约化、一体化的发展，常将配送的各环节综合起来，核心部分为配送车辆的集货、货物装配及送货过程。进行配送系统优化，主要是配送车辆优化调度，包括集货线路优化、货物配装及送货线路优化，以及集货、货物配装和送货一体化优化。物流配送车辆优化调度，是供应链系统优化中关键的一环，也是电子商务活动不可缺少的内容。对配送车辆进行优化调度，可以提高供应链管理的经济效益、实现供应链管理科学化。
配送车辆优化调度实际上也就是车辆路径问题（V ehicle Routing Problem ，简称VRP ），是Dantzig 和Ramse ]80[于1959年提出来的，该问题被提出来之后，很快就引起了运筹学、应用数学、组合数学、图论、网络分析、物流学、管理学、以及计算机科学等学科专家和运输计划制订者的极大重视，成为了运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点问题。各学科专家对该问题进行了大量的理论研究及实验分析，取得了很大的进展。 车辆路径问题是径旅行商问题（Travel Salesman Problem ，简称TSP ）衍生而出的多路TSP 问题，即为K-TSP 。VRP 的一般定义为]81[：对一系列送货点和（或取货点），组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等），达到一定的目标（如路程最短、费用最少、使用车辆数最少等）。见图1。