检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：郑贺安徽理工大学

学位级别：硕士

我国政府制定了“力争在2030年实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的目标。实现“双碳”目标有利于促进能源结构和产业结构转型升级,加快推进生态文明建设,改善生态环境质量,对于促进高质量的发展和建设美丽中国具有不可忽视的推动作用... 详细信息

我国政府制定了“力争在2030年实现碳达峰、2060年前实现碳中和”的目标。实现“双碳”目标有利于促进能源结构和产业结构转型升级,加快推进生态文明建设,改善生态环境质量,对于促进高质量的发展和建设美丽中国具有不可忽视的推动作用。在“双碳”的战略背景下,我国物流业正面临着巨大的机遇和挑战。物流作为能源密集型和高碳排放的行业,在实现双碳目标的过程中起着非常重要的作用。合理的物流选址和优化的配送路径对于降低物流成本和提高物流效率等方面都具有重要作用。本文研究了物流中的配送中心选址和路径优化问题,具体内容如下。 (1)研究物流配送中心选址问题时,针对某一区域,先通过“手肘”法确定具体聚类数目,再使用K-means聚类对区域进行划分,然后使用重心法分别对各区域求出配送中心,最后使用聚类-重心法确定的多配送中心与单独使用重心法求得的单配送中心进行对比。通过实证分析发现在总配送距离和总配送费用上,使用聚类-重心法求得的多配送中心要远优于单独使用重心法求得的单配送中心,并结合实际交通状况进行分析,验证了所选配送中心的合理性。 (2)研究物流配送路径优化问题时,先建立考虑了碳排放成本和软时间窗下的惩罚成本等成本的物流总成本最小化模型,再通过制定蚂蚁状态转移规则,改进信息素,并插入变邻域局部搜索操作来改进蚁群算法求解模型,帮助算法跳出局部最优。最后,通过实证分析,将本文改进的蚁群算法与传统的蚁群算法在总配送距离和总配送成本上进行对比,并对比考虑碳排放的情况和未考虑碳排放的情况以及不同碳税情况下物流总配送成本的变化。结果验证了本文模型和算法的有效性和可行性,证实了本文的模型和算法可用于求解低碳物流路径优化问题。另外,还发现考虑碳排放因素能够减少物流的总配送距离,因此,在研究低碳物流路径优化问题时,考虑碳排放因素是十分重要的。最后,发现碳税与总配送费用成正比,碳税对总配送成本有着至关重要的影响,考虑碳约束意味着配送过程中可以节约更多的成本。所以在物流业的发展中需要提高对碳税的重视,能够实现更低的二氧化碳排放量,进一步节约物流配送成本。图21表13参94

关键词：低碳物流 K-means聚类重心法改进的蚁群算法选址路径优化

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改进的蚁群算法在制造车间调度中的应用研究

改进的蚁群算法在制造车间调度中的应用研究

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作者：黄宇大连交通大学

学位级别：硕士

在科技发展迅速的今天,制造业也开始依托计算技术向智能化制造方向转变。智能优化算法可以帮助企业快速找到符合生产需求的调度方案,解决车间生产效率低的问题,节约企业的生产成本。以往的基础算法在应对生产背景复杂的制造车间调度问题... 详细信息

在科技发展迅速的今天,制造业也开始依托计算技术向智能化制造方向转变。智能优化算法可以帮助企业快速找到符合生产需求的调度方案,解决车间生产效率低的问题,节约企业的生产成本。以往的基础算法在应对生产背景复杂的制造车间调度问题时,常常难以找到全局最优解,求解时计算时间过长。为了找到更有效的解决办法,近年的学者开始尝试从不同角度改善基本算法的缺点。本文以柔性作业车间为研究背景,提出了一种改进的蚁群算法,采用新的状态转移规则与信息素更新方式,提高算法的快速寻优能力。本文主要工作如下:首先使用遗传算法处理初始种群,选取部分优良个体完成交叉变异操作,将得到的信息素再进行二次处理后作为蚁群算法的初始信息素。并在初始阶段按机器属性对机器优先级排序,节省算法搜索时长。采用自适应随机比例规则修改先验参数值,修改蚁群算法的状态转移规则,配合算法在不同阶段的需求情况;设计新的启发函数,在其中加入修正函数,解决蚂蚁在备选节点差异不明显时的盲目搜索情况,增强信息素的引导作用。设计新的全局更新规则,通过修改信息素更新策略,扩大优势路径与劣势路径的差距;使用最大—最小蚂蚁系统处理信息素的浓度,增强算法后期在快速向最优解收敛的能力,减少算法寻优时间。本文给出了解决柔性车间调度问题的具体流程并构建算法数学模型。在数学软件MATLAB中运行本文设计的算法,采用两组经典算例做仿真实验,将所得数据结果与其他相关文献的数据进行分析比较,验证本文设计的算法在寻优精度和收敛速度上均有提升。将算法应用在车间调度管理系统中,求解实际的调度车间问题,结果表明本文设计的算法具有良好的稳定性与实用性。

关键词：改进的蚁群算法单目标优化柔性车间调度遗传算法

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基于改进蚁群算法的无人机遥感影像森林类型分类

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激光与光电子学进展 2022年第16期59卷 409-416页

作者：赵桂玲李鹏年郭泉荣谭茂林辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

针对单一分类器在森林分类中分类精度低的问题,提出一种改进的蚁群算法结合支持向量机的分类模型(ACOSVM)。该模型通过在蚁群搜索中加入部分有限搜索避免局部极值,并在信息素更新中引入时变函数,将动态更新策略与支持向量机结合,对径向... 详细信息

针对单一分类器在森林分类中分类精度低的问题,提出一种改进的蚁群算法结合支持向量机的分类模型(ACOSVM)。该模型通过在蚁群搜索中加入部分有限搜索避免局部极值,并在信息素更新中引入时变函数,将动态更新策略与支持向量机结合,对径向基核函数参数进行优化。将该模型用于无人机可见光遥感影像森林类型分类,得到的实验结果为:在光谱特征影像分类中,对比ABC-SVM、GA-SVM、单纯的SVM模型,所提ACO-SVM在森林类型分类中效果最优,分类总体精度为81%,Kappa系数为0.7500;引入不同的纹理特征后,基于灰度共生矩阵特征对大兴安岭根河林区进行分类,总体分类精度为85%,Kappa系数为0.8063;引入Gabor纹理特征后,总体分类精度为87.5%,Kappa系数为0.8438。

关键词：森林分类改进的蚁群算法支持向量机径向基核函数

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基于改进蚁群算法的有效率衰减的救援路径规划问题研究

基于改进蚁群算法的有效率衰减的救援路径规划问题研究

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作者：佟显智东北财经大学

学位级别：硕士

灾后应急救援的调度至关重要,而策划一场有效的救援行动不能只关注时间成本,而忽略了其他影响因素,如救援效率、物资消耗、人员伤亡等。本文研究了在自然灾害发生后短时间内,多支救援队在人力和物资有限的情况下,面对单个城市区域内分... 详细信息

灾后应急救援的调度至关重要,而策划一场有效的救援行动不能只关注时间成本,而忽略了其他影响因素,如救援效率、物资消耗、人员伤亡等。本文研究了在自然灾害发生后短时间内,多支救援队在人力和物资有限的情况下,面对单个城市区域内分布的多个待救援地点,如何规划行动路线以最大化救援效率的问题,旨在建立一个更加全面和实用的考虑救援效率衰减的应急救援路径规划模型,以提高救援效率,减少灾害损失,并设计了改进的蚁群算法求解该模型。在模型的构建方面,本文采用对抗型交叉效率模型评估救援效率,该模型能够有效整合多种影响因素,并以投入产出比的形式,从多个角度交叉量化评估救援效率。基于最小偏差最大化原则对交叉评估的结果进行集结,这种方法与对抗型交叉效率模型都具有增大决策单元区分度的作用。同时,模型考虑了救援效率衰减的情况,引入威布尔生存函数和指数生存函数预测可获救人员数量和安全隐患点数量的变化趋势,进而描绘出救援效率的衰减。通过融合VRP模型,本文将对抗型交叉效率模型的决策单元定义为待救援地点之间的路段,而非地点本身或整条路径。这样,模型就能够有效减少需要进行评价的路径数量,降低计算复杂度,尤其是能够降低在考虑救援效率衰减的情况下,求解最佳救援方案的计算复杂度,从而提高模型实用性。为求解上述模型,本文设计了改进的蚁群算法。算法引入了动态信息素更新策略,能够根据算法的收敛状况动态调整信息素的更新量,避免算法陷入局部最优。此外,算法还引入了惩罚函数和信息素破坏策略,以提高解的质量和可接受度。最后通过数值实验验证了模型和算法的有效性。结果表明,与传统的蚁群算法相比,改进的蚁群算法能够更快地找到高质量的解,并有效避免陷入局部最优。从灵敏度分析的结果中可以发现,在救援队数量相同、待救援地点位置相同的情况下,如果减少待救援地点,最终的救援效率也会有所减小,说明算法对于不同算例的响应是稳定和可预测的,也说明上述模型和算法能够应对一定程度的不确定性,在救援队需要调整救援方案时,算法仍然可用。本文提出的模型和算法能够有效解决考虑救援效率衰减的应急救援路径规划问题,为应急救援行动的组织者提供决策支持。

关键词：救援路径规划对抗型交叉效率模型生存函数改进的蚁群算法

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基于改进蚁群算法的低碳冷链物流路径优化

基于改进蚁群算法的低碳冷链物流路径优化

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作者：吕勇强安徽理工大学

学位级别：硕士

在民众生活水准提升与市场流通渠道扩展的当下,冷链产品的需求日益增长,这一趋势给冷链配送系统带来很大挑战。由于冷链物流需求的激增,进而导致运输周转量、物流配送车辆乃至碳排放量等相关数据的大幅上升。特别是碳排放量的增长会加... 详细信息

在民众生活水准提升与市场流通渠道扩展的当下,冷链产品的需求日益增长,这一趋势给冷链配送系统带来很大挑战。由于冷链物流需求的激增,进而导致运输周转量、物流配送车辆乃至碳排放量等相关数据的大幅上升。特别是碳排放量的增长会加重环境负荷,这与我国在双碳政策下倡导的低碳理念和经济模式背道而驰。因此,本研究以四川省Z冷链物流公司为研究对象,选取其四个配送中心和三十一个客户点的冷链物流配送网络进行多配送中心下的车辆配送路径优化研究。充分考虑碳排放量与配送时间窗的制约,旨在达成降低总体配送成本、碳排放量及提升客户满意度等多重优化目标。首先,本文构建了一个基于四重成本限制的冷链物流车辆路径优化模型。模型在设计时为了确保问题求解过程中的全面性,综合纳入了运输的固定成本、变动成本,时间窗违规的惩罚成本,以及碳排放成本。时间窗约束的引入,旨在保证冷链货物在客户指定的时间窗口内送达,提高客户满意度。同时,将碳排放成本纳入优化目标,符合低碳政策的导向,有助于实现绿色物流。其次,鉴于传统蚁群算法在解决此类问题时表现出的收敛速率迟缓、易于陷入局部最优等弊端,本研究从三个维度对算法实施了改进。一是使用粒子群算法优化初始信息素分布,以增强算法的全局搜索能力;二是引入时间窗偏离因子和时间窗宽度因子,以更好地处理时间窗约束;三是从减少蚂蚁留存信息素量和增大信息素挥发速率两个方向对信息素更新策略进行优化,以提高算法的收敛速度和对模型求解的质量。最后,本文将优化后模型与改进后的蚁群算法应用于Z公司的冷链物流配送网络中,利用MATLAB软件进行了实例仿真验证,仿真结果得到了Z公司车辆配送的最优路径方案。通过与改进前的算法进行对比分析,结果显示改进后的蚁群算法在收敛速度有显著提升,验证了算法改进的有效性。研究成果对于Z物流公司优化冷链物流配送网络、降低运营成本、提升竞争力具有一定的现实参考意义。图13表16参84

关键词：低碳冷链物流路径优化时间窗改进的蚁群算法

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基于改进蚁群算法的低碳冷链配送路径优化研究

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商展经济 2024年第3期 118-121页

作者：吕勇强安徽理工大学经济与管理学院安徽淮南232001

本文研究了冷链物流的优化问题,这是一项系统工程,旨在确保易腐产品在整个加工、储存、运输等环节维持低温状态,以保质减损。考虑到冷链物流产品的特性,本文建立了多目标函数模型,综合考虑了运输距离、配送时间、变质风险、运输成本、... 详细信息

本文研究了冷链物流的优化问题,这是一项系统工程,旨在确保易腐产品在整个加工、储存、运输等环节维持低温状态,以保质减损。考虑到冷链物流产品的特性,本文建立了多目标函数模型,综合考虑了运输距离、配送时间、变质风险、运输成本、制冷成本、碳排放成本及时间窗惩罚成本,并对蚁群算法进行改进,引入轮盘赌法和遗传算法的选择算子,以提高种群多样性和优化解的质量。通过MATLAB软件的仿真对比表明,改进的蚁群算法在有效性和降低配送成本方面优于传统蚁群算法和遗传算法。本研究仅供参考。

关键词：冷链物流多配送中心碳排放改进的蚁群算法技术创新产业升级

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基于改进蚁群算法的二维MUSIC多谱峰搜索研究

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声学技术 2021年第1期40卷 128-133页

作者：陈宇王彪江苏科技大学江苏镇江212003

针对二维基于特征分解的多重信号分类(Multiple Signal Classificaion,MUSIC)算法在多谱峰搜索时计算量大、估计失败率高以及传统蚁群算法在进行二维多谱峰搜索时无法同时搜索多个谱峰的问题,将蚁群算法进行改进,同时与聚类思想相结合,... 详细信息

针对二维基于特征分解的多重信号分类(Multiple Signal Classificaion,MUSIC)算法在多谱峰搜索时计算量大、估计失败率高以及传统蚁群算法在进行二维多谱峰搜索时无法同时搜索多个谱峰的问题,将蚁群算法进行改进,同时与聚类思想相结合,加上动态调整搜索范围,使得改进后的蚁群算法可以进行二维MUSIC多谱峰搜索,同时可以分辨出相距较近的信号源的波达方向。通过仿真验证了改进后的蚁群算法在一定信噪比下进行谱峰搜索成功率高,鲁棒性强,且不受信号源距离大小的影响,证明了该算法适合进行多谱峰搜索的任务。

关键词：波达方向估计谱峰搜索改进的蚁群算法群智能算法

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基于改进蚁群算法的无人机路径规划

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计算机与数字工程 2022年第3期50卷 538-543页

作者：陈礼琪上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

为了提高蚁群算法对于无人机的路径规划,提出了一种改进的蚁群算法,利用栅格地图法,改变蚁群算法的转移概率,加入死区判断,可以有效的减少“无效蚂蚁”。并对更新信息素进行改进,增强每一代蚂蚁的最优路径的信息素,其他保持不变。同时... 详细信息

为了提高蚁群算法对于无人机的路径规划,提出了一种改进的蚁群算法,利用栅格地图法,改变蚁群算法的转移概率,加入死区判断,可以有效的减少“无效蚂蚁”。并对更新信息素进行改进,增强每一代蚂蚁的最优路径的信息素,其他保持不变。同时舍去每一代蚂蚁的最长路径,用历史最短路径代替。此外,为避免在蚁群算法中陷于局部最优,再通过蚂蚁行走过程中的前后节点分别对目的地进行距离判断,利用正态分布函数对更新后的信息素进行增益。实验结果表明,论文提出改进的蚁群算法可以寻找到更短的路径,同时加快了算法的收敛速度。对比传统的算法,该算法在寻找最优路线更加的稳定。

关键词：改进的蚁群算法路径规划增益函数栅格法信息素

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基于改进蚁群算法的低碳冷链物流配送模型优化与应用

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保鲜与加工 2022年第3期22卷 83-90页

作者：郑兴无齐琪格中国民航大学经济与管理学院天津300300 中国民航大学交通科学与工程学院天津300300

实现持续低碳化发展是冷链物流技术创新与优化的重要方向。基于成本约束视角,将冷链物流存储、配运、交付诸环节的运营成本和碳排放成本纳入企业总成本目标函数,构建冷链物流配送路径优化模型,使用蚁群算法与遗传算法变异算子结合求解,... 详细信息

实现持续低碳化发展是冷链物流技术创新与优化的重要方向。基于成本约束视角,将冷链物流存储、配运、交付诸环节的运营成本和碳排放成本纳入企业总成本目标函数,构建冷链物流配送路径优化模型,使用蚁群算法与遗传算法变异算子结合求解,提高了算法迭代收敛速度。以医药冷链物流配送为例进行算法仿真优化与分析,验证了降低物流成本与节能减排可协同优化,获得良好的经济效益。模型和算法对环境可持续视角下的冷链物流配送路径问题有理论和实践意义。

关键词：冷链物流低碳化改进的蚁群算法变异算子医药

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基于改进的蚁群算法的移动机器人路径规划

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河北工业科技 2019年第6期36卷 390-395页

作者：张苏英赵国花郭宝樑于佳兴刘慧贤河北科技大学电气工程学院

针对移动机器人路径规划中的传统蚁群算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进蚁群算法。首先,对算法的转移概率进行改进,加入转向代价,减少不必要的转折,并针对启发函数启发性能不够强,对路径启发信息进行改进;然后,提出一... 详细信息

针对移动机器人路径规划中的传统蚁群算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出一种改进蚁群算法。首先,对算法的转移概率进行改进,加入转向代价,减少不必要的转折,并针对启发函数启发性能不够强,对路径启发信息进行改进;然后,提出一种自适应的参数调整伪随机状态转移策略,动态改变参数值,避免过早陷入搜索停滞,增强搜索的全面性,同时对信息素更新方式进行改进,调整信息素挥发系数,保持蚂蚁发现最优路径的能力;最后,通过Matlab与其他算法进行对比分析。仿真结果表明,改进的蚁群算法收敛速度快,且路径长度和算法迭代次数有明显减少,能得到全局最优路径。改进蚁群算法具有可行性、有效性,在移动机器人路径规划中有一定的应用价值。

关键词：机器人控制信息素路径规划改进的蚁群算法自适应参数调整

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