基于蚁群算法的智能运输调度问题的研究

在智能运输调度问题的整体法求解思路的基础上,给出了整体法求解智能运输调度问题的数学模型。针对车辆调度问题是个多项式复杂程度的非确定性(Non-determ inisti cPolynomial,NP)难题,在整体法的基础上引入了蚁群算法,给出了整体法求解智能运输调度问题的蚁群算法,并对模型进行了实验分析。

基于态势感知的露天矿智能运输调度应用研究

设计了基于态势感知的露天矿智能运输调度系统,基于物联网、边缘计算、信息分布式采集与融合技术,对矿山生产工艺链信息进行全方位采集、衔接、整合,实现了对整个矿区安全生产态势的感知,形成了基于大数据的动态预见能力,改善了运输调度提前规划的准确度。通过引入调度模型人性化因子,降低了实时智能调度的随机性,提高了适应性和管理协调性,改善了智能调度的实用性和接受度。

智能运输调度系统模型库构造与管理

根据最近的研究和未来展望 ,从系统设计的角度对 V RSP( Vehicle Routing and SchedulingProblem s)的模型按结构进行了分类 ,给出了模型类的知识表示 ;详细地讨论了 VRSP模型类的父类、子类、多项式派生子类、相似类、多项式派生超子类、等价类 ;研究了模型类的并、交、补运算 ,从而深刻地揭示了模型类之间的关系 .提出了 VRSP模型库及其管理系统一个框架设计 .本文的研究虽然是针对智能运输调度系统进行的 。

多智能体运输调度系统协商机制的研究

针对大型企业运输调度问题，采用多智能体技术，提出了一个多智能体运输调度系统模型，将汽车资源构造为具有自主能力的汽车智能体，从而提高了系统问题求解的能力，并对系统中多智能体之间的协商机制进行了探讨。