可按多个指定地点自主规划路径无人驾驶智能车

物联网和信息科技的快速发展,推动着自动送货和无人驾驶相关行业蓬勃兴起。特别疫情持续巨大影响全球的环境下,研发一款沿途无接触货物配送智能货物小车,可以根据多个不同的送货地点,能够及时自主规划路径,并沿着该路径无人驾驶配送货物。探究了如何利用激光雷达感知电磁波测距原理,以及如何利用全球定位系统(Global Positioning System,GPS)进行经纬度解算的物理原理、路径规划算法和自动避障、自动驾驶原理。

多点物流配送车辆路径问题(VRP)优化与实证分析

本文应用扫描算法对多点物流配送车辆路径问题进行优化,借助计算机编程实现多目标、动态车辆调度和线路优化。以河北快运为例进行实证分析,结合实例进行测试和结果分析,证明其可行性,使该算法设计更好地适应实际的需要。

考虑多投递的带无人机车辆路径规划问题研究

研究一种考虑多投递的带无人机车辆路径规划问题(VRPD-MD),针对该问题,以执行任务车辆行驶总时间最短为目标函数,建立混合整数规划模型。为对该模型进行求解,提出一种基于遗传思想的自适应启发式算法AAGM,在该算法中,设计访问节点交叉算子和交会节点变异算子这两类邻域搜索算子,分别用于调整车辆与无人机的结合点以及车辆与无人机并行路径的访问点。此外,在AAGM算法中加入算子自适应选择机制与基于Metropolis规则的劣解接受机制,在避免算法陷入局部最优的同时加快模型收敛速度,提升算法的求解质量。基于改进的CVRP数据集对模型与算法进行验证,实验结果表明,多架次多投递的无人机配送模式较多架次单投递、单架次多投递模式更具优势,且AAGM算法能够有效求解VRPD-MD,相比NAAGM算法,增加自适应机制后的AAGM算法的平均求解时间与平均求解质量分别提高30%与1.83%。

带时间窗的C—W节约法在农产品物流中的应用

分析中国农产品物流的现状和特点,提出农产品物流的研究意义及其需要解决的问题。针对关键问题,借鉴现代物流的先进理论,采取科学合理的方法确定运输线路,在保证安全可靠的前提下,节约运输的时间成本和经济成本。论文着重研究城市路网下运输路线选择,在加入宽时间窗约束的条件下,建立模型,选择C—W节约法算法求解。进行仿真实验,得出合理的运输路线和节约路程量。