基于增强型Dijkstra算法的无信号灯交叉路口智能车辆调度研究

针对车辆在通过无信号灯交叉路口时存在等待时间长、通行效率低等问题,提出了一种基于增强型Dijkstra算法的优化调度方案。以智能车辆为研究对象,在将交叉路口网格化的基础上,综合考虑车辆在每个网格中的方向权值、安全权值和优先级权值,制定了动态网格权值赋值原则,进而搜索通行时间最短的路径。相比Dijkstra算法,提出的增强型Dijkstra算法实现了智能车辆在动态网格权值下最短路径的全局搜索,可以根据实际车辆环境灵活调整每个车辆的行驶轨迹。仿真结果表明,增强型Dijkstra算法不仅能够保持较低的冲突次数,还能有效减少车辆总通行时间。在100 m×100 m的双向六车道的交叉路口环境下,车辆平均停车延误减少1.5 s,冲突率下降13%。

混合增强型机器学习算法在稀土供应链金融中评价中小企业信用风险的研究

稀土是支撑高端技术创新和新能源产业发展的关键原材料之一,研究解决稀土供应链中小企业融资困难的问题,做强我国稀土产业链,更好地维护国家战略利益是当务之急。供应链金融作为创新型融资方式成为实现中小企业融资授信的一种主要手段,但其中信用风险问题成为融资决策中需解决的最关键问题之一。本文提出了一种混合增强型机器学习算法,首先采用动态透镜成像反向学习改进的海洋捕食者算法(IMPA)对支持向量机算法(SVM)进行优化,再采用AdaBoost算法对优化后的SVM进行集成,建立AdaBoost-IMPA-SVM模型。采用该模型对供应链金融风险进行评价,重新建立供应链金融风险体系指标,通过相关性分析进行特效选取,并从计算机通信及其他制造业选取52家中国上市中小企业2019—2021年期间140个样本作为特征变量输入模型。仿真实验结果验证了该模型相较于其他信用风险评价模型具有更好的分类识别性能。

基于增强型麻雀搜索算法的孤岛微电网低碳调度

针对孤岛微电网的环保性与经济性协同优化问题,提出一种基于增强型麻雀搜索算法(ESSA)的孤岛微电网低碳调度优化方法。首先,建立含碳捕获装置的孤岛微电网优化模型,解决现有模型碳排放量高的问题;其次,在标准麻雀搜索算法中加入精英反向学习与黄金正弦策略,解决原算法中种群多样性低与局部搜索能力差等不足,选取CEC2017中的6个典型基准测试函数验证了ESSA的优越性能;最后,将提出的ESSA应用于孤岛微电网低碳调度优化问题,并与6种先进的鸟类群体智能优化算法进行对比。结果表明:含碳捕获装置的孤岛微电网模型能有效降低碳排放量,增强型麻雀搜索算法更适用于求解微电网低碳调度优化问题。

基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法

移动机器人在复杂环境下沿Dijkstra算法规划的路径运动时,由于所规划的路径存在转折点多、部分转折角度小等问题,导致移动机器人不得不频繁转向,甚至要暂停才能完成转向,严重影响机器人的工作效率。利用几何拓扑学方法,结合实际场景信息,提出一种基于Dijkstra算法的平滑路径规划方法。根据应用场景获取连续化地图,将连续化地图离散化后随机生成离散点阵,计算各点之间的欧氏距离,选取与各离散点距离较近、且连线不跨越障碍的多个点,将其连接并生成离散图。在离散图中利用Dijkstra算法搜索最优路径作为引导路径。当移动机器人沿引导路径运动时,结合实际场景信息,采用几何拓扑学计算出移动机器人每一时刻应该采取的最佳动作和运行路线。实验结果表明:所提方法能够有效减少移动机器人运动中的累计转弯角度,增大最小平均转折角度,提高所规划路径的平滑度,从而缩短移动机器人的运动时间,提升机器人的工作效率。

裂缝泡沫流动特征及改进Dijkstra算法优势通道预测

泡沫在复杂缝网中的流动规律尚不明确,利用多种组合可视化裂缝模型,观察了泡沫在裂缝中的流动特征,采用改进的Dijkstra算法确定裂缝网络节点的加权图,预测了泡沫流动路径。结果表明,泡沫体积分数为90%时其流动阻力达到最大,泡沫在不同开度的平行裂缝流动时,优先在大开度裂缝中流动,在小开度的裂缝中存在气体滞留。在复杂缝网模型中,基于泡沫流体的波及范围和调堵机制对Dijkstra算法进行改进,模拟结果能够在一定程度上与实验结果进行拟合。这些发现验证了泡沫在裂缝型油藏中流动时考虑裂缝的必要性。

基于改进Dijkstra算法的民机信号敷设路径规划方法

针对规划电气原理信号在全机布线网络中敷设路径时存在不兼容线束通道、计算效率低、敷设路径长等问题,设计了一种基于改进Dijkstra算法的信号敷设方法。由全机布线网络建立敷设通道模型,在信号端接点处采用映射扩展连接,综合布线网络形成整体计算结构,并根据待敷设信号的隔离代码与余度动态定义线束通道的权值大小。结合Blender建模软件与某机型数据进行实例分析,结果表明:改进的Dijkstra算法能够准确地将信号敷设至兼容的线束通道中,路径搜索耗时更短,同时在信号数量较大的情况下能够得到总长度与质量更小的敷设结果。

求最短路径的Dijkstra形式模型与算法

计算模型(概念模型、形式模型)是计算学科最基础的概念,针对传统算法类教学存在的忽视计算模型的问题,以最短路径求解的Dijkstra算法为例,探讨如何构造其形式模型,给出基于模型的算法,以及算法的正确性证明、复杂性分析和算法实现,介绍用抽象、理论和设计3个学科形态拆分该算法求解问题的整个过程,以达到控制和降低问题求解复杂性,提高学生求解复杂问题能力的目的。

增强支持向量机和遗传算法的WSN安全研究

针对开放式WSN连接到互联网上的智能设备数量和多样性迅速增加而导致的入侵检测误报和入侵检测准确性等问题,提出一种基于增强型支持向量机(Enhanced Support Vector Machine,ESVM)分类和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)特征选择的智能轻量级物联网入侵检测算法。该算法进行预处理以将入侵数据集的复杂流量转换为SVM的可读格式,采用交叉和变异算子智能选择信息量最大的流量特征以降低无线网络流量的维数,使用ESVM算法执行分类以更有效地识别入侵攻击检测。实现结果表明,该算法在选择最优流量和提高检测精度方面均有明显改善。

基于Dijkstra算法的工业园区应急疏散路径规划

针对工业园区道路状况和气体泄露风险,并基于扩散模型泄漏范围的预测,应用Dijkstra算法提出了液体泄漏蒸发后的应急疏散路线规划方法。针对泄漏蒸发事故危险区域内外不同的情况生成相应的应急疏散路线。实际案例分析表明,该方案可以为工业园区提供泄漏蒸发情况下安全的疏散路线。

融合改进Dijkstra算法和MPC的单舵轮机器人路径规划

为提高单舵轮机器人在路径规划性能和路径跟踪精度,提出一种融合改进Dijkstra算法和MPC的路径规划算法。首先,对比Dijkstra算法和A^(*)算法两种方法获得的路径规划轨迹长度;随后,改进Dijkstra算法,替换与障碍物碰撞的子路径段,并对路径进行平滑优化处理;再者,建立单舵轮机器人数学模型,基于优化后的MPC算法,分别以直线和圆弧路径跟踪进行仿真。仿真实验结果表明,跟踪直线速度从1.19 m/s平稳到达1.91 m/s,角加速度为1 rad/s^(2),跟踪圆弧速度从1.19 m/s增加至2 m/s,角速度平稳变化;最后,通过样机实验结果表明,MPC算法能够使得单舵轮移动机器人运动高度贴合改进的Dijkstra算法路径规划的轨迹,且行驶平稳。

融合改进Dijkstra算法和动态窗口法的移动机器人路径规划

为解决移动机器人在智能制造车间的全局路径规划和局部动态避障问题,提出一种融合改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法,对传统Dijkstra算法的路径进行平滑优化,使得路径轨迹更加平滑,动态改变DWA算法中速度评价权重函数,提高避障效率。仿真结果表明,改进Dijkstra算法路径平滑优化后,平均路程缩短比例为0.65%,平均偏航角震荡次数减少了67.70%,改进后的DWA算法运行路程缩小9.68%,路径转折次数降低了33%,运行时间缩短3.88%。基于改进的Dijkstra算法和改进的DWA算法提出一种融合算法,仿真和样机实验结果表明:面对静态、动态障碍物,机器人运行线速度平缓,轨迹光滑,角速度波动明显,证明机器人运动稳定,实时调整方位,具有良好的避障能力。并且多次机器人循环定点实验中机器人纵向(X轴方向)平均误差≤30 mm,横向(Y轴)平均误差≤30 mm,定位精度满足工业需求。

基于Dijkstra算法的变电站三维电缆最优敷设模型

为了规划最短、最优电缆敷设路径,针对变电站环境复杂、空间三维避障效果较差的问题,研究基于Dijkstra算法的变电站三维电缆最优敷设模型。通过GIM软件搭建包含设备、桥梁、土建结构以及电缆通道与其连接点五大部分的变电站三维电缆敷设空间模型,经空间划分与批量埋管处理后,采用分网格法进行电缆敷设路径规划空间建模,并以电缆敷设过程中容积率限制、转弯数减少以及夹角处扇形搜索为前提,应用Dijkstra算法在路径规划空间模型中规划电缆敷设路径,获取电缆最优敷设路径。将该路径导入三维电缆敷设空间模型,获得变电站三维电缆最优敷设模型。实验结果证明:该模型可获取电缆最优敷设路径,不受变电站实地环境影响,敷设路径短且转折点少,电缆敷设避障效果好。

基于Dijkstra算法的搬运车省时路径规划研究

近年来,制造业快速向着自动化、智能化发展,智能搬运车逐渐映入我们的眼帘。随着智能搬运车的普及,其路径规划的重要性也被重视。Dijkstra算法是经典的路径规划算法之一,而传统的Dijkstra算法只能保留一条最短路径。本文对Dijkstra算法进行改进,使其能够保留所有最短路径,再将保留的所有路径进行行驶时间的计算,经计算对比筛选出耗时最短的路径。达到不仅路程短,还耗时少的目标,可以有效地节省工作时间,提高效率。

基于Dijkstra算法的震后路径规划软件设计

针对地震后救援人员的路径规划问题,设计一款基于Dijkstra算法的多应急配送中心、多应急需求点震后路径规划软件。该软件能够自动规划灾区救援路线,对多个需求点的物资进行合理分配,并且可根据震后路网信息的变化实时调整路线,从而减少救援时间,提高救援效率。

基于ArcGIS和Dijkstra算法的疏散路径优化选择

在应对紧急情况时,高效的疏散路径规划至关重要。为了积极应对水库溃坝风险,从受灾区到安全区预先为居民规划最优逃生路径具有重要的现实意义。文章基于ArcGIS在地理空间数据处理和分析方面的强大功能,以及Dijkstra算法在寻找最短路径上的原理和优势,探讨了如何将数据与Dijkstra算法相结合,以实现疏散路径的优化计算。考虑到灾害等级不同对路网的破坏程度不同,文章将路网的破坏程度划分为轻度、中度和重度3个等级,路段通行时间离散成基于灾害等级的随机变量。为了避免拥堵,将路面宽度刻画为路段通行能力作为约束,以最小通行时间为目标函数建立疏散路径优化模型,设计改进的Dijkstra算法求解模型。将该模型算法应用于福建省新罗区水库下游居民区的结果表明,该算法能够快速找到高质量解。

基于Dijkstra算法的移动机器人最短路径规划设计研究

本研究针对移动机器人的路径规划问题,结合Dijkstra算法进行了深入探讨。设计了一套针对移动机器人的最短路径规划系统,该系统全面考虑了机器人的运动约束、环境信息以及目标位置等关键因素。在此基础上,提出了一种基于Dijkstra算法的路径规划方案,旨在实现高效且精准的路径规划,为移动机器人的自主导航提供有力支持。

基于层次决策模型和改进Dijkstra算法的地下停车场车辆引导方法研究

本文提出一种用户层次决策和改进Dijkstra引导相结合的地下停车场车位引导方法。首先采用改进Dijkstra算法搜索距离电梯口的距离最近的3个车位供用户选择;然后根据用户对停车位需求,采用层次化决策方法选出满足需求的目标停车位;最后采用Dijkstra算法,将车辆按照最短路径的方法引导到目标停车位。仿真结果表明,该引导方法实现了让用户根据需求参与选择最短路径的目标停车位,并将车辆从地下停车场入口引导到目标停车位,不仅减少了搜索车位数量和引导路径,提高了停车效率,而且实现了停车场车位引导的智能化和人性化。

一种基于Dijkstra的物流配送路径优化算法设计

在物流配送过程中,物流配送路径的选择是决定快递时效的关键因素。针对传统Dijkstra算法在大规模数据求解过程中效率低、耗时长的问题,文中对其进行了深入的改进和优化。在算法运行过程中,通过使用多标号模型对遍历过程进行了优化。同时,在运算过程中采用并行求解的模式来提升模型处理速度。实验测试结果表明,文中设计的路径优化算法相比传统Dijkstra算法,大规模数据的求解时间缩减了50%以上,算法并行加速比在大规模数据求解时达到了1.75倍,证明了所提算法的并行求解效率较高,具有良好的工程应用价值。

基于自动化码头的改进Dijkstra算法路径规划研究

针对自动化码头多路径规划中Dijkstra算法存有路径冲突的问题,引入时间窗防冲突判断模型对其进行改进。在Dijkstra算法从源节点向其他各节点逐步遍历的过程中,将时间窗冲突判断模型加到各路径节点上。通过改变规划中的路径节点向量,将每一个节点的所有前节点记录在路径节点向量中,在所有的路径中,搜索出一条最短路径,保证此最短路径与其他路径无冲突。在计算机上运用Matlab仿真软件进行算法验证,仿真结果显示,算法经过改进后,在规划多路径任务中能够得到预期效果。

基于改进Dijkstra算法的水平循环类立体车库存取车辆路径优化模型

为缩短水平循环类立体车库车辆存取运行时间和用户平均等待时间,设计了一种改进Dijkstra算法的存取车辆运行路径优化模型。基于水平循环类立体车库存取车辆工作逻辑,在构建存取车辆路径运行时间模型的基础上,建立了立体车库的排队模型;以车辆平均排队队长和车辆排队等候时间为评价指标,在搜索方向、搜索范围及动态节点变化方面引入双向扇形动态Dijkstra算法进行优化。研究结果表明:相比于传统Dijkstra算法,改进Dijkstra算法提升了目标节点的搜索效率,且能弥补其缺乏动态搜索能力的缺陷,输出源节点与目标节点之间的最短路径,有效缩短存取车辆运行时间和用户平均等待时间,提升水平循环类立体车库服务效率。