基于改进遗传算法的货箱机器人拣选路径规划

针对智能仓库中新型“货箱到人”拣选模式下多个货箱机器人拣选路径规划问题,给出了一种新的优化模型和改进遗传算法。基于货箱机器人的拣选方式及特点,将其转化为非对称车辆路径问题,以机器人总拣选路径最短和完成时间最少为双目标建立混合整数规划模型,设计改进的混合遗传算法对模型进行求解,并通过大规模算例验证了算法的有效性与稳定性。算例计算结果表明:所建模型及算法提高了货箱机器人的拣选效率,降低了运行成本。

基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划

基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生,研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标,考虑定位误差校正约束与航迹约束,建立混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法与回溯算法的特点,设计启发式深度优先搜索+回溯算法来求解问题,并在此算法基础上加入模拟退火机制对解的质量进行优化。以某飞行区域的数据为例进行仿真实验,结果表明启发式深度优先搜索+回溯算法可以快速有效地求解考虑定位误差的无人机航迹规划问题。

教学楼内人员应急疏散模型和优化研究

针对教学楼内人员的紧急疏散问题,在合理的假设下,对人员的疏散方式进行确定,而后建立了以总疏散时间最小为目标的疏散模型,最后以某高校教学楼为例,运用MATLAB编程求得目标最优值,通过分析变量对目标值的影响,针对影响较大的变量进行优化,并在相关方面提出几点建议。

小型无人机在配送服务中的应用

在快件收派服务中,近年来也不时出现无人机的身影。如:美国的谷歌、亚马逊、UPS等科技、物流公司,德国的DHL邮政巨头以及中国的顺丰快递公司之前所曝光的“无人机快递”项目的研究项目或者实验,目前顺丰无人机的配送误差已经控制到了2米以内。尽管目前的实验都还停留在运载、操控等层面,其“无人机快递”系统的搭建也还属于探索阶段。