基于改进H-R双边匹配算法的定制公交合乘优化

为了使定制公交车辆更好地服务乘客,本文构建了基于H-R双边匹配算法的定制公交合乘优化模型.通过对问题的描述和分析,建立了双边匹配的定制公交合乘优化模型,得到乘客-车辆的偏好列表和效用矩阵,并采用改进H-R双边匹配算法得到了稳定的解方案;经实例验证,结果表明:本文提出的双边匹配定制公交合乘优化方法在保证乘客出行需求的前提下,可以有效缩短定制公交总体运行距离,节省运营成本,同时也减少了乘客的平均等待时间,提高了公交服务水平和乘客满意度.

基于竞争与协同效应的复杂制造任务一对多双边匹配模型

为了增强智慧云平台上匹配方案的稳定性、降低云任务匹配问题的复杂性,通过构建任务竞争关联网络和服务协同网络,提出基于竞争与协同效应的一对多双边匹配问题。运用期望效用理论计算双方满意度,提出基于竞争关联的任务间满意度和基于社会网络的服务间满意度聚合方法。以最大化任务满意度、服务满意度、任务间满意度和服务间满意度为目标,构建任务双向匹配多目标优化模型,运用改进非支配粒子群算法和加权TOPSIS求解得到最佳方案。通过汽车智慧制造实验验证了模型和算法的有效性,并与传统双向匹配、只考虑任务竞争、只考虑服务协同的3类匹配模型进行比较,分析不同应用场景下模型所获最优方案的差异,证明了所提模型在竞争与协同环境下的优势,获得了贴近真实情景的最优满意稳定匹配。

基于改进SIFT算法的胃部图像拼接方法研究

针对医疗胶囊机器人采集的图片倾角和旋角变化差异大、视野范围窄等问题,提出了一种基于改进尺度不变特征变换(SIFT)算法的胃部图像拼接方法。首先,设计了算法的总体框架,研究了基于双边滤波算法的胃部图像相似性特征增强方法。其次,改进了基于改进图像金字塔的尺度空间构建方法,提出了一种图像特征点描述符生成的方法,降低了描述符生成的计算量,完成了胃部图像的配准和融合操作。最后,对拼接图像进行了客观指标评价,并进行了仿真试验。试验结果表明:改进后的算法配准精度提高了8.88%,运行效率提高了16.8%,且改进后的算法图像拼接质量优于原算法的拼接质量。

多搬运任务下考虑碰撞避免的AGV路径规划

为提升自动导引小车在“货到人”仓库中的运行效率,针对AGV-托盘任务分配、单AGV路径规划及多AGV碰撞避免三个子问题的研究,以最小化AGV行驶距离为目标构建数学模型。首先,根据AGV与托盘的双边匹配问题特点设计改进的匈牙利算法求解匹配结果。其次,提出一种二维编码机制的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA),采用一种局部搜索算子代替原变异操作,在提高算法搜索性能的基础上使其成功应用于单AGV路径规划问题。然后,利用时空数据设计一种三维网格冲突检测方法,并根据商品SKU数量设定AGV的优先级以降低多AGV执行任务时的碰撞概率。最后,在32 m×22 m的仓库中针对不考虑碰撞与考虑碰撞两种情形进行AGV路径优化分析,给出合理的行驶距离和碰撞次数。IGA与标准遗传算法的对比结果显示,IGA能够在合理的时间内获得更高质量的解,行驶距离减少约1.74%,算法求解时间缩短约37.07%。此外,针对AGV数量灵敏度分析,在不同目标托盘规模下测试不同数量的AGV对行驶距离和碰撞次数的影响,发现14~16台AGV数量是最佳配置,验证了模型的可行性和算法的有效性。

基于城市配送平台的订单与车辆匹配优化策略

对于货物配送过程中零担订单与配送车辆的匹配问题,由于传统的人工匹配模式会导致较高的运输成本和空载率。针对此问题,根据实际业务情况,将订单体积与重量作为约束条件,以平台利润最大化为优化目标建立0-1整数规划模型。根据平台实际业务设计出GAPVR (Genetic Algorithm based on Price-Volume Ratio)算法,并将该算法与CPLEX和平台目前的业务操作采用的FCFS(First Come First Service)算法进行对比。通过在不同订单量下进行数值模拟分析,结果表明在大规模订单量下,设计的GAPVR算法可以有效节约17.24%的运输成本,并在此前提下,可以进一步将空载率降至平均4.73%,比平台当前FCFS算法的空载率降低50%,证明了模型的有效性,对平台的实际运营具有一定的指导意义。