基于聚类-Floyd-遗传算法的“车辆+无人机”城市物流配送路径优化

为了提高城市环境下物流配送效率,以配送时间和配送成本为优化目标,建立“车辆+无人机”路径优化数学模型,提出一种基于聚类-Floyd-遗传算法的三阶算法。实验结果表明,该算法通过多阶数据处理,可有效降低运算量,克服了遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。对无人机容量进行灵敏度分析表明,无人机的配送能力随载重量增大而显著提升,载重量和最大航程同步提升能更好地发挥无人机的配送能力。和单纯车辆配送的方式相比,“车辆+无人机”配送模式总配送成本降低36.1%,总配送时间减少34.5%。证明了该算法在城市物流配送方面具有一定实用价值。

基于Floyd算法的5G基站区域储能分配策略

由于5G集中在人群密集区域配置,需要的基站数量多且能耗大,因此,运营商需要支付的购电成本很多。为了降低运营商的购电成本,本文提出一种基于Floyd算法的5G基站区域储能分配策略。首先,将供电网络中的5G基站区域储电站等效为一系列节点,并根据节点之间的距离信息计算出传输损失率矩阵;其次,对各节点的储能情况进行分析,并根据其储能情况将节点分为供能节点与需求节点;最后,基于Floyd算法来合理调配该储能网络中的能量。仿真结果表明,在不引入外部供电和引入外部供电两种情况下,本文所提出的系统在运行2 a或150 d后分别达到稳定状态,系统不再需要额外从公用电网购电,减轻了电网供电压力的同时,降低了运营商的购电成本。

利用Floyd算法优化设计旅游路线——以苏州市为例

旅游业是近代以来发展最迅速的产业之一。旅游路线规划时应注重提升旅游全程的游行比,即游览过程成本与旅游全程成本之比。交通成本是旅行成本中最具优化价值的成本因素之一。Floyd算法是一种寻找给定加权图中顶点间最短路径的算法。首先从地理学角度对Floyd算法的数据选取进行改进;再提出Floyd边权值矩阵数据处理方法;最后利用Floyd算法对苏州市旅游路线进行优化设计。结果表明,串联苏州市各5A级景区的成本最优旅游环线为:拙政园→留园→虎丘山风景名胜区→金鸡湖景区→同里古镇→周庄古镇→太湖景区→尚湖风景区→拙政园。

Floyd多源最短路径算法的并行化研究

首先对现有的Floyd多源最短路径算法进行分析,指出了该算法执行效率低下,无法在数据量大的稠密图上高效运行这一问题。为解决这一问题,从并行计算的角度着手研究,将算法中插入点给定时进行一次矩阵迭代并逐条刷新所有当前最短路径的顺序过程优化为基于并行计算的同步刷新过程。该优化使得Floyd算法的时间复杂度由原来的立方阶降低为线性阶,从理论上提高了算法的执行效率,使该算法对数据量大的稠密图顺利进行计算和求解成为了可能。

融合路径生成过程的改进Floyd算法的最短路径问题研究

为了解决传统Floyd算法生成路径中出现的结点遗漏问题,提出三种构造路径的方法对Floyd算法进行改进。首先,使用代数方法推演了三种方法构造路径的过程,分别证明了三种方法的正确性;然后,证明了基于“递归法+后继顶点法”组合方法在增减序列存在“zz”“zjz”或“jzj”其中一种子串的条件下,Floyd算法生成的路径中存在结点遗漏的情况,解答了出现结点遗漏的原因;最后,对Floyd算法的正确编写方法给出建议。实验结果表明,基于Floyd算法改进的三种构造路径的方法能够生成不遗漏结点的最短路径。

基于Floyd算法的双流机场滑行路径优化研究

随着大型机场航班量不断扩大,机场的运行效率成为了急需解决的关键问题,而航空器滑行时间减少可以直接有效地提高机场整体运行效率。论文围绕机场航空器滑行路径优化这一目标展开研究,针对双流机场为实例进行研究分析。首先对机场场面运行进行了介绍与分析,进而利用Floyd算法针对滑行过程中的冲突进行最短滑行路径优化分析,最后基于SIMMOD仿真软件对Floyd算法计算的考虑冲突情况下的最短滑行路径进行仿真分析,得到优化前的航班运行总时间为4164s,优化后的航班滑行时间为3788s,总的运行效率提高了9%。

基于Floyd和改进遗传算法的丘陵地区农田遍历路径规划

[目的/意义]本研究针对丘陵地区的农田环境下农业机器人遍历多个田块的遍历路径问题,提出了一种Floyd算法与改进遗传算法相结合的遍历路径规划方法。[方法]首先建立田块间的连通关系以及路网图;然后利用Floyd算法获得任意两个田块间覆盖路径端点距离,再将该距离代价作为变量带入改进遗传算法进行求解,最终得到优化后的田块遍历顺序以及每个田块的进出口分布。[结果和讨论]仿真结果表明,与传统遗传算法相比,本研究提出的改进遗传算法平均最短路径缩短13.8%,算法收敛迭代次数更少,并表现出较好的跳出局部最优解的能力。利用真实的农田数据和田间作业参数进行仿真试验,通过本研究方法得到的田块遍历顺序和进出口的排布能够有效地减少转移路径的长度和路径的重复率。[结论]本研究在农机多田块遍历路径规划上的优越性和可行性,算法输出的轨迹坐标能为农机驾驶员或无人农机在大面积作业时提供路径参考。本研究可为农业机器人遍历路径规划提供技术支持。

基于改进Floyd算法的生鲜农产品冷链运输路径优化

文中基于生鲜农产品冷链运输的发展现状,发现路况和冷链管理对冷链运输效率有显著影响,于是利用Lasso回归分析对路况和冷链管理中的主要影响因素进行筛选和验证,将不确定因素通过量化的方式考虑在最优路径的规划中建立优化模型,提高Floyd算法的兼容性,并建议企业重视动态路况因素并利用改进Floyd算法优化配送站点布局,进一步缩短延误时间,节省冷链成本。

Floyd算法实现地铁乘车指引与优化

为了解决当下时常拥挤的地铁站点对少数特殊群体的乘车造成不便以及潜在安全隐患的问题,本文提出了一个利用Floyd算法模拟实现地铁个性化乘车导航系统的设计思路,对利用算法模拟导航功能的基本流程和个性化功能实现优化导航路线提出了具体的设计方案。系统最终测试的结果表明,采用该方案设计的地铁个性化乘车导航系统基本能够实现为少数群体优化乘车路线的功能。

基于改进Floyd算法的物流运输路径规划

当站点较多时,物流运输路径规划存在困难,传统Floyd算法路径规划的时间复杂度过高.鉴于传统Floyd算法规划时间复杂度高是因节点数量过大导致,提出一种结合改进K-means聚类算法的Floyd算法,该算法在节点数量较大情况下,运用改进K-means聚类算法分割物流区域,降低规划所需考虑节点数量,从而降低Floyd算法的时间复杂度.在复杂环境下进行传统Floyd算法和改进算法的对比实验,仿真分析结果表明,改进算法可以在更少的时间内找到一条较优的路径.

基于OpenMP的Floyd并行算法研究

Floyd算法是求解两点之间最短路径的算法之一,但因其时间复杂度较高,在面对大规模的图数据求解最短路径时效率并不高.通过使用OpenMP编程模型对Floyd算法进行并行优化,使其在求解最短路径时可以充分利用多核CPU资源,发挥多核性能,降低时间代价.与依赖于特定硬件的算法相比,基于OpenMP的Floyd并行算法具有更高的通用性和可移植性,可以在各种通用计算平台上实现,包括普通的多核CPU和共享内存系统.相较依赖于特定平台的算法,基于OpenMP实现的Floyd并行算法更具有普适性,可以让更多的研究人员和开发者受益.实验结果表明,并行优化后的Floyd算法在执行效率上得到了显著提升.

基于Floyd算法的最短路径优化研究

通过研究,在不改变时间复杂度的情况下,依然能对Floyd算法进行优化改进,提高运算速度,降低空间复杂度.并提出相应的Floyd改进优化算法.此改进算法不仅能够大大减少计算量,甚至在相同复杂路径下,能够减少10%~20%的运算时间.

最短路问题的Floyd加速算法与优化

Floyd算法是求解网络中任意两点之间最短路的高效算法,文章给出了在不含负回路的网络中Floyd加速算法及优化方法,并构造了求解最短路径的序号矩阵。算法分析和计算实例表明,优化后的Floyd加速算法迭代速度快,计算量大大减少,路径寻找简单、直观。

基于Floyd算法的移动机器人最短路径规划研究

最短路径规划是一种点对点的路径规划方式,移动机器人最短路径规划研究即是实现始点和终点间最短路径规划问题的研究。首先采用栅格地图的方式对移动机器人工作环境建模,在建模的基础上,以垂线法方式选择移动机器人路径中的关键节点,确定关键节点的位置和权值关系,并根据所选节点,基于Floyd算法进行移动机器人的最短路径规划,以及对规划的路径算法进行简化改进,通过实验证明,改进的Floyd算法能实现移动机器人路径的最短和用时的相对减少。

基于Floyd算法的多重最短路问题的改进算法

路径分析是网络分析最基本的问题,其核心是对最短路径的求解。Floyd算法是一种求取最短路的经典算法。分析发现,两点间可能存在多条权重相同的最短路径,而这一点Floyd算法没有涉及。以无向联通图为研究对象,设计了基于Floyd求解多重等价最短路算法,并分析计算了一个实际算例。计算结果表明,基于Floyd的多重等价最短路算法可以有效解决多重等价最短路问题。

Floyd最短路径算法的动态优化

根据Floyd最短路径算法的三层循环,设计了动态优化新算法。动态优化新算法设计了独特的动态AV集合、可发表B和可达表A,分别对原算法的外层循环、中层循环和内层循环进行极小化的运算。在极小化的处理过程中,为保证可发表B和可达表A中不存在重复元素,引入了仅一次插入矩阵M。动态优化新算法的时间复杂度为O(n2+｜AV｜×e2/n2)(｜AV｜!n),使得算法能够根据点数、边数和边的实际分布动态调整自身的性能。

基于改进Floyd算法的城市交通网络最短路径规划

Floyd算法能胜任求解任意两节点之间最短路径任务,但随着节点数的增加,冗余计算也随之增加,文中总结分析了现有研究成果,对Floyd算法进行改进,去除非必要中间节点路径计算,降低计算量,有效提高Floyd算法计算效率。城市交通道路多节点的特点使得Floyd算法在最短路径规划过程中计算繁杂,运用改进Floyd算法进行交通节点间最短路径规划,改进算法将原计算复杂度由O(n^3)降低为O(1/2n^3),有效降低了计算复杂度,提高计算效率,在不包含负回路城市交通网络中完成最短路径规划。

基于Floyd算法的灵活航迹规划方法

针对支持卫星通信的巡航导弹预存多个目标打击航迹的特点,给出了一种基于Floyd算法的灵活目标打击航迹规划方法。该方法通过在代价函数中引入高程代价和风险代价,使得Floyd算法能够充分利用地形和威胁信息;通过在算法搜索中考虑导航图的对称性,减少了算法的搜索时间;通过对规划的航迹进行平滑计算,保证了航迹的可行性。给出了灵活航迹的规划步骤和算法复杂性分析,仿真计算结果表明了该方法的有效性。

基于Floyd算法的校园最短路径问题分析与实现

利用ArcGIS软件创建校园矢量图,并结合Floyd算法,解决校园中各地点间的最短路径问题。对Floyd算法从两个方面简化:对于插入的节点,先对其路径长度进行比较,若其到所求节点路径比所求节点对间路径长,则不需参与计算;引入序号矩阵记录使两顶点间的路径长度变短的中间节点序号。最后,在Matlab软件中编程实现,得出校园各地点间的最短路径,结果表明,该方法具有可行性。

稀疏网络的Floyd动态优化算法

通过对Floyd算法进行研究,提出了一种新的求取任意两点间最短路径的算法:Floyd动态优化算法.该算法通过引入插入数组、可达数组以及可发数组,使得算法在求解最短路径前自动修改能够最小化路径的节点,剔除一些无用的节点,最小化语句执行的次数.算法分析表明,新算法在稀疏网络中比Floyd算法在性能上有较大的提高.