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A method for inversion of layered shear wavespeed azimuthal anisotropy from Rayleigh wave dispersion using the Neighborhood Algorithm 被引量:4
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作者 Huajian Yao 《Earthquake Science》 CSCD 2015年第1期59-69,共11页
Seismic anisotropy provides important constraints on deformation patterns of Earth's material. Rayleigh wave dispersion data with azimuthal anisotropy can be used to invert for depth-dependent shear wavespeed azimuth... Seismic anisotropy provides important constraints on deformation patterns of Earth's material. Rayleigh wave dispersion data with azimuthal anisotropy can be used to invert for depth-dependent shear wavespeed azimuthal anisotropy, therefore reflecting depth-varying deformation patterns in the crust and upper mantle. In this study, we propose a two-step method that uses the Neighborhood Algorithm (NA) for the point-wise inversion of depth-dependent shear wavespeeds and azimuthal anisotropy from Rayleigh wave azimuthally anisotropic dispersion data. The first step employs the NA to estimate depth- dependent Vsv (or the elastic parameter L) as well as their uncertainties from the isotropic part Rayleigh wave dispersion data. In the second step, we first adopt a difference scheme to compute approximate Rayleigh-wave phase velocity sensitivity kernels to azimuthally anisotropic parameters with respect to the velocity model obtained in the first step. Then we perform the NA to estimate the azimuthally anisotropic parameters Gc/L and Gs/L at depths separately from the corresponding cosine and sine terms of the azimuthally anisotropic dispersion data. Finally, we compute the depth-dependent magnitude and fast polariza- tion azimuth of shear wavespeed azimuthal anisotropy. The use of the global search NA and Bayesian analysis allows for more reliable estimates of depth-dependent shear wavespeeds and azimuthal anisotropy as well as their uncertainties.We illustrate the inversion method using the azimuthally anisotropic dispersion data in SE Tibet, where we find apparent changes of fast axes of shear wavespeed azimuthal anisotropy between the crust and uppermost mantle. 展开更多
关键词 Azimuthal anisotropy Shear wavespeed Rayleigh wave neighborhood algorithm
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A Multiple-Neighborhood-Based Parallel Composite Local Search Algorithm for Timetable Problem
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作者 颜鹤 郁松年 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 CAS 2004年第3期301-308,共8页
This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can... This paper presents a parallel composite local search algorithm based on multiple search neighborhoods to solve a special kind of timetable problem. The new algorithm can also effectively solve those problems that can be solved by general local search algorithms. Experimental results show that the new algorithm can generate better solutions than general local search algorithms. 展开更多
关键词 multiple neighborhoods PARALLEL composite local search algorithm timetable problem.
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山区城市高铁快运末端无人机协同车辆配送优化 被引量:1
3
作者 田志强 王子楷 +3 位作者 宋琦 刘斌 甘海枫 杨向飞 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第3期361-376,共16页
针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题,创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式,重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型,运用拉格朗日... 针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题,创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式,重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型,运用拉格朗日对偶次梯度算法求解选址方案;同时建立多目标无人机协同车辆配送优化模型,对于小规模节点场景利用Gurobi求解器进行求解并获取Pareto前沿解集,筛选时间、成本最优解,对于大规模节点场景,利用自适应大邻域搜索算法(ALNS)求解。通过设计以重庆北南广场为一级物流中心,周围辐射9个站点的高铁快运末端无人机协同车辆配送物流网络,结果表明,决策出了龙头寺、观音桥、较场口、朝天门4个二级物流中心,找到了车辆、无人机配送的最优路径以及运输时间、成本消耗的最优解,该模式较传统配送方式配送时间缩短约33.5%,成本降低约8.59%,进一步扩大场景节点规模实验表明,构建的模型及算法在100节点的场景下仍能保持稳定的求解性能。为高铁快运“最后一公里”提供了新的快运模式和配送方法,这种将高铁、公路、无人机运输结合的联运模式突破了山区地形对物流效率的限制,显著降低了时间和成本为后续研究高铁快运末端配送模式及方法提供了新的方向。 展开更多
关键词 综合交通运输 高铁快运末端配送 无人机协同车辆 拉格朗日对偶次梯度算法 自适应大邻域搜索算法 Gurobi 多目标优化
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面向洪灾搜救与配送任务耦合的水陆空交通协同优化研究
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作者 龚英 周愉峰 刘长石 《安全与环境学报》 北大核心 2026年第4期1497-1508,共12页
快速搜救被困人员与高效配送应急物资是洪灾应急救援的两项关键性工作。传统研究多关注应急配送或人员搜救的单一问题,缺乏搜救与配送的集成优化研究,且对客货车、冲锋舟与直升机的协同优化模型与算法研究尚存不足。为此,提出一种面向... 快速搜救被困人员与高效配送应急物资是洪灾应急救援的两项关键性工作。传统研究多关注应急配送或人员搜救的单一问题,缺乏搜救与配送的集成优化研究,且对客货车、冲锋舟与直升机的协同优化模型与算法研究尚存不足。为此,提出一种面向洪灾应急的多载具协同搜救与配送路径集成优化问题,构建了以搜救与配送总时间最短为目标的混合整数非线性规划模型,设计了一种改进的自适应大邻域搜索(Improved Adaptive Large Neighborhood Search, IALNS)算法,通过数值分析验证了模型和算法的有效性。结果表明:IALNS具有明显优势,传统遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法与IALNS的平均目标值差距分别为124.63%、311.71%和39.36%;提升冲锋舟与直升机速度及适度增加载重量,有利于缩短搜救配送时间。研究成果可为应急管理部门优化被困人员搜救和应急物资配送策略提供决策参考。 展开更多
关键词 公共安全 应急配送 车辆路径 邻域搜索算法 应急响应 多载具协同
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考虑时变速度的混合车队冷链物流联合配送路径问题优化
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作者 初良勇 林明秀 +1 位作者 杨子豪 张一鸣 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第6期354-366,共13页
针对时变速度下燃油车与电动车混合车队协同配送的多中心车辆路径问题,基于实际路况,引入加速度建立速度-时间依赖函数;结合车辆时变速度与积分理论分析电动车与燃油车的能耗,建立相应的非线性能耗测度模型。在此基础上,综合考虑客户服... 针对时变速度下燃油车与电动车混合车队协同配送的多中心车辆路径问题,基于实际路况,引入加速度建立速度-时间依赖函数;结合车辆时变速度与积分理论分析电动车与燃油车的能耗,建立相应的非线性能耗测度模型。在此基础上,综合考虑客户服务时间窗、车辆载重和里程限制等因素,以冷链物流总成本最小化为目标构建了考虑时变速度的燃油车-电动车协同配送的多中心路径优化模型。根据问题特征,设计两阶段法产生初始解,提出一种混合的改进蚁群-自适应大邻域搜索算法,通过改进状态转移规则、引入4种移除算子和2种插入算子增强全局探索与局部开发能力。采用Cordeau算例验证了算法的有效性,并选取了Solomon VRPTW基准算例进行实验,分析不同配送模式、路网特性和车辆载重对配送方案的影响。研究成果丰富了VRP的研究领域,也为企业合理调度运输资源、优化配送方案提供了决策参考。 展开更多
关键词 时变速度 混合车队 多中心联合配送 混合改进蚁群-自适应大邻域搜索算法
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煤矿井下无轨胶轮车多目标优化调度方法研究
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作者 姚军 吴邦民 贺耀宜 《矿业研究与开发》 北大核心 2026年第2期280-287,共8页
针对煤矿井下无轨胶轮车人工调度成本高、车辆利用率低的问题,通过构建智能化调度模型协同优化运输效率与环保性能。首先,建立融合硬时间窗、货物禁忌和里程约束的MT-CVRPTW模型。其次,构建以总成本与碳排放最小化为目标的双目标优化模... 针对煤矿井下无轨胶轮车人工调度成本高、车辆利用率低的问题,通过构建智能化调度模型协同优化运输效率与环保性能。首先,建立融合硬时间窗、货物禁忌和里程约束的MT-CVRPTW模型。其次,构建以总成本与碳排放最小化为目标的双目标优化模型,并提出基于并行遗传算法(PGA)和自适应大邻域搜索(ALNS)的PGA-ALNS混合优化框架。仿真试验结果表明,该算法通过PGA的全局搜索与ALNS动态邻域优化的双层协同机制,结合时间敏感权重策略和精英保留机制,使碳排放成本保持最低,相较于遗传算法和模拟退火算法,其运输总成本分别降低了11.1%和7.6%,总距离分别降低了10.7%和4.7%,求解时间分别缩短了40.2%和36.1%。采用PGA-ALNS算法优化后的调度方案,其车辆平均实载率达94.16%。该方法有效提升了井下运输的经济性与环保性,为智能矿山建设提供了技术路径。 展开更多
关键词 无轨胶轮车 多目标优化 并行遗传算法 自适应大邻域搜索 低碳运输
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基于改进双向A^(*)算法的移动机器人路径规划研究
7
作者 张学锋 胡伟鹏 +1 位作者 石军花 姜兴龙 《重庆工商大学学报(自然科学版)》 2026年第2期146-155,共10页
目的针对复杂环境下,解决传统A^(*)算法在复杂环境中搜索效率低、路径拐点多等问题,提出改进的双向A^(*)算法。方法该算法采用正向和反向动态扩展目标点,使用动态启发式函数,并将搜索领域从8邻域改进为24邻域的8个方向。为优化路径,引... 目的针对复杂环境下,解决传统A^(*)算法在复杂环境中搜索效率低、路径拐点多等问题,提出改进的双向A^(*)算法。方法该算法采用正向和反向动态扩展目标点,使用动态启发式函数,并将搜索领域从8邻域改进为24邻域的8个方向。为优化路径,引入多次三阶贝塞尔曲线进行路径平滑。结果在多障碍和复杂地图情境下,改进算法表现更高效。在路径规划中,快速找到优化路径,减少搜索节点和路径拐点,实验数据指标提升超过85%。结论改进的双向A^(*)算法具有更好的适应性和灵活性,适用于各类复杂环境的路径规划。其性能优势使其成为处理大规模、高复杂度地图的理想选择,为路径规划领域提供强有力的支持。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 贝塞尔曲线 启发函数 24邻域
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基于双步构造策略的多无人机覆盖路径规划方法
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作者 陆健强 王量 +7 位作者 王卫星 熊万杰 陈祖城 周正扬 童海洋 邹创威 吴龙国 曹云娥 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期27-37,共11页
针对多无人机在草地、大田等复杂场景下协同覆盖作业时面临的路径规划复杂度高、区域边界复杂及机具资源闲置等问题,本文提出了一种高效、负载均衡的多无人机覆盖路径规划框架。首先提出递归分解+变邻域模拟退火算法双步构造策略。该策... 针对多无人机在草地、大田等复杂场景下协同覆盖作业时面临的路径规划复杂度高、区域边界复杂及机具资源闲置等问题,本文提出了一种高效、负载均衡的多无人机覆盖路径规划框架。首先提出递归分解+变邻域模拟退火算法双步构造策略。该策略以子多边形宽度和最小为阶段性目标,首先利用凹多边形凸分解特性设计递归分解方法使宽度和局部最小;进而,通过将递归分解嵌入可变邻域改进的模拟退火算法,实现宽度和全局最小化。同时提出一种基于无人机性能指数的任务分配方法,该方法依据无人机速度和旁向间距计算性能指数,据此分派作业区域块并结合续航能力规划多架次路径,旨在均衡各机飞行任务时长。仿真试验表明:所提双步构造策略在所有测试案例中均能找到宽度和全局最小凸分解方案,且在5、6、7个凹顶点测试案例中,宽度和较改进遗传算法分别降低9.072、5.169、2.869%;基于性能指数的任务分配方法所得任务时长的变异系数低至4.02%~7.33%,可有效实现飞行任务时长均衡。 展开更多
关键词 多无人机覆盖路径规划 递归分解 变邻域模拟退火算法
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铁路物流中心成件包装区货位分配优化研究 被引量:1
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作者 万雪杰 张玉召 +1 位作者 冀璇 祁冠亚 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第1期111-123,共13页
随着铁路物流网络规模化、货物运输高效化及供应链智能化的快速发展,铁路物流中心作为多式联运的核心枢纽,传统经验式货位分配模式难以应对高频次、大批量的货物动态到发,亟需通过智能化货位分配方法优化仓储资源利用率,缩短货物中转时... 随着铁路物流网络规模化、货物运输高效化及供应链智能化的快速发展,铁路物流中心作为多式联运的核心枢纽,传统经验式货位分配模式难以应对高频次、大批量的货物动态到发,亟需通过智能化货位分配方法优化仓储资源利用率,缩短货物中转时间。以两台夹一线布局及包含平面中转货位、立体仓储货位的混合存储模式为例,首先构建了混合存储规划模型,以最小化同去向货物的存储距离方差、叉车转运作业量及中转货位平均停留时间为目标,同时考虑铁路物流特有的时间窗约束、货物品类聚集度及动态到发特性。模型通过引入曼哈顿距离量化搬运成本,并采用反正切函数归一化处理多目标权重,以平衡不同优化目标的冲突。针对模型求解的复杂性,设计了一种结合模拟退火算法(SA)与自适应邻域搜索算法(ALNS)的混合算法。该算法使用定制化的铁路物流场景算子,通过“概率性跳出−定向搜索”的协同机制,能有效解决铁路物流系统中大批量、重计划、强动态的货位分配难题。选取某二级铁路物流中心为例,对比传统先到先服务(FCFS)策略与提出的动态分配方法。实例分析表明:优化后同去向货物聚集度提升51.59%,叉车转运作业量减少30.37%,中转货位平均停留时间缩短1.36%,加权目标函数值整体降低19.61%。研究结果表明,该方法能够有效提高同去向货物在货位分配中的聚集度,减少叉车装卸作业量,提高中转货位的利用率,通过对实例的分析验证了模型的实用性和算法的有效性,为铁路物流中心成件包装区的货位分配提供了优化思路和实践参考。 展开更多
关键词 铁路物流中心 成件包装区 动态货位分配 多目标优化 模拟退火算法 自适应邻域搜索
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考虑夹具的双资源约束柔性作业车间调度研究
10
作者 葛师语 王玉芳 +1 位作者 张毅 华晓麟 《现代制造工程》 北大核心 2026年第1期1-14,24,共15页
考虑工件加工需要夹具固定以及夹具切换所产生的设置时间,以最小化最大完工时间为优化目标构建考虑夹具的双资源约束柔性作业车间调度模型,并提出了一种自适应大邻域搜索遗传算法求解该问题。为提高算法的进化起点,设计了一种两阶段初... 考虑工件加工需要夹具固定以及夹具切换所产生的设置时间,以最小化最大完工时间为优化目标构建考虑夹具的双资源约束柔性作业车间调度模型,并提出了一种自适应大邻域搜索遗传算法求解该问题。为提高算法的进化起点,设计了一种两阶段初始化策略,提高初始种群的质量,加快算法的收敛速度。考虑夹具的频繁切换,设计多种邻域结构进行局部搜索,减少夹具切换的设置时间,从而减小最大完工时间。为了减少冗余计算,设计自适应大邻域搜索策略,针对性地选取邻域结构,提高算法的进化效率,加快算法的收敛速度。通过消融实验验证改进策略的有效性,与4种类似问题的算法在测试算例中进行对比,验证该算法的优越性。 展开更多
关键词 夹具切换 设置时间 柔性作业车间调度 自适应大邻域搜索遗传算法
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重载铁路长短交路混用模式下机车周转优化研究
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作者 董俊强 倪少权 +2 位作者 陈钉均 吕苗苗 宋宗莹 《铁道经济研究》 2026年第1期48-59,共12页
随着国家能源运输需求持续增长,重载铁路集疏运系统面临严峻压力,特别是线路衔接站因承担大量机车换挂与解编作业,已成为限制全线通过能力的关键瓶颈。针对这一现实问题,通过聚焦于相邻集疏运线路条件存在差异的重载铁路双区段,研究机... 随着国家能源运输需求持续增长,重载铁路集疏运系统面临严峻压力,特别是线路衔接站因承担大量机车换挂与解编作业,已成为限制全线通过能力的关键瓶颈。针对这一现实问题,通过聚焦于相邻集疏运线路条件存在差异的重载铁路双区段,研究机车长短交路混用模式下的机车周转优化方法,旨在通过科学调度提升机车运用效率,同时合理控制长交路开行带来的额外运营成本。通过构建重载铁路机车接续时空网络模型,该网络通过定义区间运行弧、折返接续弧、整备接续弧及跨区段接续弧,完整刻画了机车在不同交路模式下担当列车任务、完成技术作业及实现跨线运行的全过程。在此基础上,建立了以最小化机车总接续时间为核心目标、同时引入长交路开行惩罚项的双目标整数规划模型,模型严格考虑了机车流平衡约束、牵引力需求匹配、交路兼容性规则以及基于走行里程的周期性整备要求,确保了优化方案的实际可操作性。针对这一复杂组合优化问题。通过设计针对机车交路循环结构的大规模邻域搜索算法,该算法采用实数编码表示机车交路循环,通过贪婪策略构造初始可行解,并运用“同交路内部重构”与“大规模任务释放-重新分配”相结合的邻域搜索机制,在解空间中进行高效探索,同时采用多优质解并行演化策略避免早熟收敛,显著提升了求解质量与计算效率。为验证模型与算法的有效性,通过选取某重载铁路相邻集疏运线路的基本运行计划作为算例,该算例包含共85对/d万吨级及2万吨级重载列车运行任务,全面反映了真实的运输密度与作业场景。通过设置重载铁路机车长交路合理的接续作业时间参数,优化计算得到显著结果:在长短交路混合运用模式下,优化方案最终形成2个跨线长交路周转循环、6个集运本线交路周转循环和7个疏运本线交路周转循环,机车总接续时间较传统纯短交路模式减少了4320 min,优化幅度达到6.25%;即使计入长交路开行成本,混用模式下的综合目标函数值仍更优,证明了混合交路模式的整体优越性。针对重载铁路机车长交路优化参数进一步分析表明,惩罚权重的设定对长交路开行比例具有明确的调节作用,验证了模型参数设置的合理性与稳健性。实例分析验证了模型的科学性与算法的高效稳定,证明了科学规划并引入跨线机车长交路,能够在成本可控的前提下显著提升机车周转效率、缓解枢纽节点压力,为实现重载铁路机车长交路规模化开行提供理论依据。 展开更多
关键词 重载铁路 机车长交路 机车周转 时空接续网络 大规模邻域搜索算法
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考虑护理人员工作满意度与灵活性的社区居家养老资源调度研究
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作者 卢丽妍 梁昌勇 +1 位作者 冯雨婷 赵稳 《工程管理科技前沿》 北大核心 2026年第2期10-19,共10页
人口老龄化不断加深,社区居家养老服务需求剧增,但护理人员短缺导致供需不匹配问题突出,亟需合理调度优化资源配置,以提升养老服务质量。现有研究在考虑护理人员满意度及多等级匹配机制方面仍显不足。本文以提升护理人员工作满意度为核... 人口老龄化不断加深,社区居家养老服务需求剧增,但护理人员短缺导致供需不匹配问题突出,亟需合理调度优化资源配置,以提升养老服务质量。现有研究在考虑护理人员满意度及多等级匹配机制方面仍显不足。本文以提升护理人员工作满意度为核心,构建工作时长满意度函数,提出两种工作均衡方法,并建立以等级弹性匹配、预约时间窗与资源限制为约束,以最小化运营与旅行成本为目标的混合整数规划模型。为高效求解模型,提出融合动态邻域调整与多样性控制的自适应大邻域搜索算法。数值实验表明,该算法在效率与均衡性方面优于Gurobi、TS(禁忌搜索算法)、SA(模拟退火算法)和ACO(蚁群算法)。案例分析验证了等级弹性匹配在成本控制与平均满意度提升上的有效性。本文为社区居家养老服务调度提供兼顾效率与人本关怀的解决方案。 展开更多
关键词 社区居家养老护理 工作满意度 等级弹性匹配 自适应大邻域搜索算法
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多模式联动预约出行与动态响应协同优化
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作者 马军平 吴芳 《交通科技与经济》 2026年第2期17-24,共8页
针对地铁高峰期客流拥挤导致的出行效率低下及供需失衡问题,提出多模式联动预约出行与动态响应模型。该模型考虑乘客需求、列车容量和列车动态调度等约束,构建以乘客出行时间成本、地铁与公交运营成本最小化为目标的多目标混合整数规划... 针对地铁高峰期客流拥挤导致的出行效率低下及供需失衡问题,提出多模式联动预约出行与动态响应模型。该模型考虑乘客需求、列车容量和列车动态调度等约束,构建以乘客出行时间成本、地铁与公交运营成本最小化为目标的多目标混合整数规划模型,采用变邻域搜索算法(VNS)与CPLEX求解器协同的混合优化策略进行模型求解。为验证模型和算法的有效性,以某城市地铁线路实际运营数据为例进行求解,结果表明:相比无预约和单一地铁预约出行,多模式联动预约出行协同方案使乘客平均等待时间降低24.94%,运营成本减少12.39%,多模式联动预约出行将乘客线下排队转变为线上等待,出行时间更加灵活,可有效缓解高峰期大客流车站的客流管控压力,提升乘客出行效率。 展开更多
关键词 城市交通 联动预约 动态响应 混合整数规划 变邻域搜索算法
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综合负载均衡下市域-城轨贯通运营开行方案优化
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作者 杨雯雯 孟学雷 +4 位作者 韩立刚 方立海 付艳欣 康茜 王保灵 《控制与决策》 北大核心 2026年第2期351-361,共11页
针对市域铁路与城市轨道交通贯通运营中系统负载不均衡与多制式协同不足问题,提出一种基于“区间-全网”两维综合负载均衡的多编组列车开行方案,旨在实现局部区间与全网整体负载均衡的协同优化.构建以乘客出行成本、企业运营成本及综合... 针对市域铁路与城市轨道交通贯通运营中系统负载不均衡与多制式协同不足问题,提出一种基于“区间-全网”两维综合负载均衡的多编组列车开行方案,旨在实现局部区间与全网整体负载均衡的协同优化.构建以乘客出行成本、企业运营成本及综合负载均衡度最优为目标,考虑贯通列车折返能力、可用车辆数等约束的多目标优化模型.针对模型特征,设计结合变邻域搜索机制与分层扰动策略的自适应变邻域麻雀搜索算法.运用算例验证模型与算法的有效性,结果表明,与贯通短编组、贯通长编组及换乘多编组模型相比,贯通多编组模型在降低乘客与企业成本的同时,可提升区间-全网综合负载均衡性;与麻雀搜索算法和粒子群算法相比,所提出算法在求解质量上分别提高3.37%和6.98%,计算效率更优,可为多制式轨道交通贯通运营的列车调度优化提供参考. 展开更多
关键词 贯通运营 市域铁路 城轨交通 开行方案 自适应变邻域麻雀搜索算法 综合负载均衡
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基于遗传邻域算法的资源紧约束空地协同应急调度研究
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作者 王茵 宁雨欣 申亮 《陕西科技大学学报》 北大核心 2026年第2期227-236,共10页
为有效提高应急物资调度效率,综合考虑道路损毁、物资分配公平等情形,立足车辆与无人机协同的调度模式,以总调度时间最短为目标,建立物资供应紧约束下的“调度量-调度模式-调度路线”联合决策模型.针对问题特性,改进遗传邻域算法求解,... 为有效提高应急物资调度效率,综合考虑道路损毁、物资分配公平等情形,立足车辆与无人机协同的调度模式,以总调度时间最短为目标,建立物资供应紧约束下的“调度量-调度模式-调度路线”联合决策模型.针对问题特性,改进遗传邻域算法求解,设计包含调度量、调度模式和调度路线的三段式编码,并优化相应的邻域操作,同时,梳理三个决策间的相互影响关系,设计合适的执行顺序以修复不可行解.基于甘肃积石山6.2级地震实例,生成车辆与无人机协同调度应急策略,验证模型和算法的可行性和有效性,同时,对公平阈值、车辆载重和受灾规模进行了敏感性分析.结果表明:本文求解的协同调度模式较单独车辆调度模式可提高调度效率达7.79%;公平阈值存在最佳取值点,当低于该最佳取值点时,提高分配公平会改善调度效率;使用小车型车辆更能凸显协同调度优势;通过区域划分来组织小规模调度能缩短平均服务用时.研究成果扩展了传统协同调度仅考虑“调度模式-调度路线”决策的局限,丰富了车辆-无人机空地协同应急调度理论体系. 展开更多
关键词 遗传邻域算法 空地协同调度 分配公平 道路损毁
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一种扩展搜索邻域A^(*)算法的机器人路径规划
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作者 葛超 张嘉滨 +1 位作者 王蕾 赵志伟 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期339-343,共5页
针对A^(*)算法在复杂环境下计算时间长、拐点过多、转角过大等问题,提出了一种扩展搜索邻域的A^(*)算法。首先,对A^(*)算法的估计函数f(n)进行改进,使启发函数h(n)的权值紧随路径动态变化;然后,提出一种新型24邻域搜索法,使路径的最小... 针对A^(*)算法在复杂环境下计算时间长、拐点过多、转角过大等问题,提出了一种扩展搜索邻域的A^(*)算法。首先,对A^(*)算法的估计函数f(n)进行改进,使启发函数h(n)的权值紧随路径动态变化;然后,提出一种新型24邻域搜索法,使路径的最小转角调整为π20,搜索方向扩展到24个;最后,增加了凹形障碍物检测函数,使路径能规避障碍物陷阱。通过仿真实验表明,机器人使用该算法规划出的路径长度更短,拐点数量下降和转角角度减少,路径更加平滑,有效提高了机器人路径规划性能。 展开更多
关键词 A^(*)算法 路径规划 扩展搜索邻域 机器人 启发函数 障碍物检测
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异构无人机两级协同配送网络选址-路径联合优化
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作者 耿劭卿 翟一冰 曹允春 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2026年第1期34-44,共11页
针对无人机在复杂地形下进行支线运输与末端配送的瓶颈,本文研究由支线无人机机场与配送中心构成的两级物流网络选址-路径优化问题。现有研究多忽略支线与末端无人机功能与成本异质性。为此,本文构建以设施建设、两级差异化运输和时间... 针对无人机在复杂地形下进行支线运输与末端配送的瓶颈,本文研究由支线无人机机场与配送中心构成的两级物流网络选址-路径优化问题。现有研究多忽略支线与末端无人机功能与成本异质性。为此,本文构建以设施建设、两级差异化运输和时间惩罚成本最小化为目标的混合整数规划模型,联合优化两级设施分布、无人机配送路径和客户服务时效,并设计混合算法,其中,遗传算法用于全局选址与分配,变邻域禁忌搜索用于局部路径优化。通过云南省云龙县实例分析表明,相较于分步决策,所提联合优化方法可使系统总成本降低88.3%;与单级直流网络相比,客户准时送达率提升至91.9%,实现了成本与服务质量平衡。该研究为无人机分布式物流网络规划与运营提供了有效的决策模型与方法。 展开更多
关键词 物流工程 两级选址-路径联合优化 混合整数规划 无人机物流 遗传算法 变邻域搜索
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双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法
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作者 周丰旭 刘飞 范国良 《机电工程》 北大核心 2026年第2期370-381,共12页
双深度多层穿梭车仓储系统普遍存在倒货作业,导致出入库作业时间增加,系统作业效率降低。随着货位占用率的上升,倒货作业调度的难度和复杂度持续增加。针对这一问题,提出了一种双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法。首先,... 双深度多层穿梭车仓储系统普遍存在倒货作业,导致出入库作业时间增加,系统作业效率降低。随着货位占用率的上升,倒货作业调度的难度和复杂度持续增加。针对这一问题,提出了一种双深度多层穿梭车仓储系统倒货策略与作业调度方法。首先,分析了倒货作业过程,提出了随机点倒货策略、最近点倒货策略和固定点倒货策略三种倒货作业策略,建立了倒货作业时间模型和任务调度出库作业时间模型;然后,以出库作业时间最小为目标,建立了出库作业调度优化模型;接着,设计了双种群遗传算法对模型进行了求解,引入了变邻域搜索及双种群重组和协作优化策略,增加了算法寻优能力,提升了算法搜索性能;最后,采用案例分析了倒货策略和作业调度方法的有效性,开展了算法对比分析以验证算法的优越性。研究结果表明:调度任务规模从35提高到100时,算法优化效率从13.28%提升到24.26%,双种群遗传算法的优化效率更高,能够有效缩短出库作业时间。集成倒货策略的调度优化方法能够准确评估倒货作业时间,进而提升双深度多层穿梭车仓储系统作业效率。 展开更多
关键词 双深度多层穿梭车仓储系统 倒货作业 变邻域搜索 遗传算法 随机点倒货策略 最近点倒货策略 固定点倒货策略
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利用自适应大邻域算法的受限航道船舶进出港调度方法
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作者 吴鹏 杨乐添 《福州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期129-136,共8页
为解决港口资源与受限航道双约束下的船舶进出港调度问题,提出一种改进的自适应大邻域搜索(ALNS)算法.首先,构建混合整数线性规划模型,分析问题的复杂性;然后,为高效求解模型,根据问题特点设计随机船舶需求破坏算子和进港次序调整修复... 为解决港口资源与受限航道双约束下的船舶进出港调度问题,提出一种改进的自适应大邻域搜索(ALNS)算法.首先,构建混合整数线性规划模型,分析问题的复杂性;然后,为高效求解模型,根据问题特点设计随机船舶需求破坏算子和进港次序调整修复算子以提高算法的寻优能力;最后,通过福州江阴港典型案例数值实验验证所提模型的正确性和设计算法的有效性.实验结果表明,求解小规模算例时,所提出的改进ALNS算法能在12 s内获得与CPLEX商业求解器相同的解;求解大规模算例时,与现有大邻域搜索算法相比,该算法能获得更高质量解,平均最大船舶延误时间降低3.12%. 展开更多
关键词 水路运输 船舶调度优化 港口资源限制 自适应大邻域搜索算法
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基于邻域粒度条件熵的动态萤火虫特征选择算法 被引量:1
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作者 吴国霞 邱雅茹 江峰 《计算机工程》 北大核心 2026年第1期144-153,共10页
针对传统的萤火虫算法(FA)在处理优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种动态的萤火虫算法,并将该算法与邻域粗糙集相关理论相结合开展特征选择的研究,从而实现对连续型数值的有效处理,并且有效提高特征选择的性... 针对传统的萤火虫算法(FA)在处理优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出一种动态的萤火虫算法,并将该算法与邻域粗糙集相关理论相结合开展特征选择的研究,从而实现对连续型数值的有效处理,并且有效提高特征选择的性能。首先,为了改进萤火虫算法的搜索策略,引入POX(Precedence Operation Crossover)变异策略并采用阈值设置控制萤火虫交叉变异的概率,便于陷入局部最优的个体及时跳出,提出一种动态的萤火虫算法;其次,为了能够同时考虑到知识完备性和知识粒度大小,将邻域粗糙集中的邻域知识粒度与条件熵有机结合,提出一种新的信息熵模——邻域粒度条件熵;最后,提出一种基于邻域粒度条件熵与动态萤火虫算法的特征选择算法FS_NGHFAPOX,该算法采用邻域粒度条件熵来构建适应度函数,进而更好地评价特征子集。在UCI和scikit-learn机器学习库中的内置数据库中部分数据集上进行实验验证,验证结果表明FS_NGHFAPOX算法分类性能最优且所选特征子集数量更少,平均准确率达到0.83,相较于其他特征选择算法最多提高了15%。 展开更多
关键词 特征选择 萤火虫算法 变异策略 适应度函数 邻域知识粒度 邻域粒度条件熵
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