摘要:从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

摘要:在静态栅格地图中,针对传统蚁群算法进行AGV (Automated Guided Vehicle,自动引导车)路径规划收敛慢且搜索结果容易陷入局部最优的问题,提出一种融合跳点搜索(Jump Point Search,JPS)和双向并行蚁群搜索的改进算法.首先,对实际研究环境进行栅格化建模,使用改进的跳点搜索算法生成双向搜索的初始次优路径,为双向蚁群搜索提供初始搜索方向参考.其次,在双向并行蚁群搜索过程中采用改进的转移概率启发函数,该函数在确定下一个转移节点时考虑了避免AGV与障碍物碰撞的因素,同时通过设计信息素共享机制并结合改进的信息素增量及浓度两种融合模型,共享和更新全局信息素浓度,以更好地探索和优化路径,保证双向路径连结.最后,与传统蚁群算法进行实验结果对比,验证了改进算法的全局搜索能力、效率和安全性.

摘要:针对基于传统手工设计的电缆敷设存在误差大和效率低等问题,将蚁群算法优化的计算机辅助设计应用到电缆敷设路径规划中.利用蚁群算法在复杂线路中多端点的线路计算优势,解决电缆敷设的最短路径问题.同时,本文将电缆敷设路径平面化,进一步利用Gompertz函数从信息素限定和挥发因子自适应调整两方面进行优化,提高了蚁群算法的收敛速度和全局性.仿真实验表明,优化的蚁群算法在变电站数字化三维电缆敷设过程能够快速得出最短电缆敷设路径,节省人力物资成本,提高了设计精度.

摘要:针对蚁群算法收敛速度慢、效率低、容易陷入局部最优解的不足，本文提出一种自适应变化信息素总量的方式，使算法获得较快收敛速度.通过对启发函数的改进，增加蚁群搜索的目的性，降低陷入局部最优解的概率.仿真结果表明，改进的蚁群算法提高了搜索能力和收敛速度，验证了算法的有效性和优越性.