检索结果-内蒙古大学图书馆

甘肃科学学报 2018年第3期30卷 15-18页

作者：刘楠陕西工业职业技术学院陕西咸阳712000

为求解带有时间周期约束和任务均分的多旅行商问题(MTSP),根据图论基本原理,借助最短距离树,结合贪婪算法和几何启发式算法,采用哈密顿圈分割覆盖的方法,建立了任务均分的巡检路线安排优化模型,设计了求解近似最优解的算法步骤,计算出... 详细信息

为求解带有时间周期约束和任务均分的多旅行商问题(MTSP),根据图论基本原理,借助最短距离树,结合贪婪算法和几何启发式算法,采用哈密顿圈分割覆盖的方法,建立了任务均分的巡检路线安排优化模型,设计了求解近似最优解的算法步骤,计算出近似最优的巡检人数和巡检路线安排,并计算了每位巡检人员的实际工作时间、巡检冗余时间和平均工作时间。进一步分析了不休息、休息、用餐等不同情形下的人员安排、巡检路线和工作量等情况。

关键词：多旅行商问题周期约束任务均分哈密顿圈优化模型

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基于改进遗传算法的多无人机协同任务规划

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舰船电子对抗 2020年第4期43卷 44-47页

作者：赵民全解放军92785部队辽宁葫芦岛125208

多无人机协同侦察与攻击是现代信息化战争的一种重要军事行动方式,对多无人机协同来说,任务规划技术至关重要,也是一个复杂的决策与优化问题。考虑多无人机的任务执行能力、能源资源和所受威胁等约束,采用多旅行商问题建立了多无人机协... 详细信息

多无人机协同侦察与攻击是现代信息化战争的一种重要军事行动方式,对多无人机协同来说,任务规划技术至关重要,也是一个复杂的决策与优化问题。考虑多无人机的任务执行能力、能源资源和所受威胁等约束,采用多旅行商问题建立了多无人机协同任务规划问题的组合优化模型,并采用改进的遗传算法对模型进行修正求解。仿真结果验证了该算法的有效性。

关键词：多旅行商问题遗传算法模拟退火算法协同决策与控制任务规划

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多无人机协同任务规划

多无人机协同任务规划

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杭州电子科技大学第九届研究生IT创新学术论坛

作者：谢军耿家利张萍张安杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院浙江杭州 310018 杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州 310018 杭州电子科技大学理学院浙江杭州 310018 杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院浙江杭州 310018

研究了无人机协同任务规划中的航线规划与轨迹优化问题,建立了数学模型和求解方案.以攻击方无人机在雷达探测区域的总滞留时间为优化目标,提出了基于多旅行商问题(MTSP)的混合遗传算法.通过该算法产生初始航迹,在考虑到无人机生存率和... 详细信息

研究了无人机协同任务规划中的航线规划与轨迹优化问题,建立了数学模型和求解方案.以攻击方无人机在雷达探测区域的总滞留时间为优化目标,提出了基于多旅行商问题(MTSP)的混合遗传算法.通过该算法产生初始航迹,在考虑到无人机生存率和轨迹合理性基础上进一步做航线平滑和轨迹优化处理,并比较了初始解和最终解.

关键词：无人机协同任务规划多旅行商问题混合遗传算法

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基于QPSO的双机器人同步焊接路径规划研究

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工业仪表与自动化装置 2015年第5期 78-82页

作者：顾平灿徐月同浙江海洋学院船舶与海洋工程学院浙江舟山316100 浙江大学机械工程系杭州310027

手动液压搬运车是重要的物流搬运设备,其车架是由异型钣金件焊接而成。为了提高焊接质量和生产效率,降低劳动强度,主焊工位采用双机器人同步焊接加工势在必行。在充分考虑焊接变形和运动干涉的基础上,采用量子行为粒子群优化建立双机器... 详细信息

手动液压搬运车是重要的物流搬运设备,其车架是由异型钣金件焊接而成。为了提高焊接质量和生产效率,降低劳动强度,主焊工位采用双机器人同步焊接加工势在必行。在充分考虑焊接变形和运动干涉的基础上,采用量子行为粒子群优化建立双机器人同步焊接数学模型,仿真求解了全局最优焊接路径的近似解,并将粒子群优化与量子行为粒子群优化做了仿真对比试验。结果表明,量子行为粒子群优化能更好地搜索整个解空间,在一定程度上有效解决了搬运车车架主焊工序双机器人同步焊接问题。

关键词：双机器人同步焊接路径规划量子行为粒子群优化多旅行商问题

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應用基因演算法於累計飛行時數下考慮機隊規劃與排程

應用基因演算法於累計飛行時數下考慮機隊規劃與排程

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作者：陳昆逸成功大學

学位级别：碩士

机队规划与排程问题为航空公司营运管理上占重要一环，其目的为根据航线来选择合适机种与航机再分配至各航班达到最低成本或最大获利。由於这类问题规模较大，传统做法则分为机队规划与航机维修排程两方面求解，然而求得的解并非全域最... 详细信息

机队规划与排程问题为航空公司营运管理上占重要一环，其目的为根据航线来选择合适机种与航机再分配至各航班达到最低成本或最大获利。由於这类问题规模较大，传统做法则分为机队规划与航机维修排程两方面求解，然而求得的解并非全域最佳解。本篇研究着重於整合机队规划与航机维修排程，其目标为在考虑各不同机型的航机在选择较好的累加飞行时数下来最大化获利。本研究则应用多旅行商问题(MTSP)模型来描述机队中的航机指派各航班的状况及排序。在模型架构上，则以不同的累加飞行时数下来决定维修航班节点的存在或消失，并依此来连接航班节点。在研究方法方面，我们采用基因演算法(GA)为基础，在部分修改为适合求解该整合性问题。在结果模拟方面，我们使用航空公司的资料来展现本研究所提出的方法。

关键词：飛行時數累加機隊規劃與排程基因演算法多旅行商問題

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