面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.

带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题研究

针对带时间窗的时间依赖型同时取送货车辆路径问题(Time Dependent Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup-Delivery and Time Windows,TDVRPSPDTW),本文建立以车辆固定成本、驾驶员成本、燃油消耗及碳排放成本之和为优化目标的数学模型;并在传统蚁群算法的基础上,利用节约启发式构造初始解初始化信息素,改进状态转移规则,引入局部搜索策略,提出一种带自适应大邻域搜索的混合蚁群算法(Ant Colony Optimization with Adaptive Large Neighborhood Search,ACO-ALNS)进行求解;最后,分别选取基准问题算例和改编生成TDVRPSPDTW算例进行实验。实验结果表明:本文提出的ACO-ALNS算法可有效解决TDVRPSPDTW的基准问题;相较于模拟退火算法和带局部搜索的蚁群算法,本文算法求解得到的总配送成本最优值平均分别改善7.56%和2.90%;另外,相比于仅考虑碳排放或配送时间的模型,本文所构建的模型综合多种因素,总配送成本平均分别降低4.38%和3.18%,可有效提高物流企业的经济效益。

多中心半开放式同时送取货的车辆路径问题研究

研究了带软时间窗约束的多配送中心半开放式同时送取货的车辆路径问题,所有客户点均存在送取两种需求,并采用同一辆车同时提供送取服务.车辆服务完路线上所有客户点后,不一定返回起始配送中心,可就近返回任意配送中心.在此条件下,构建了以车辆运输成本、车辆租赁成本、时间窗惩罚成本等总和最小为目标的优化模型.根据问题特征,设计了自适应精英遗传算法对该问题进行求解,引入自适应机制,根据个体的适应度动态地调节交叉和变异概率,采用精英保留策略将优秀个体进行遗传保留,不仅增强了算法的全局优化能力,还均衡了算法的局部搜索能力.通过案例仿真,验证了模型和算法的可行性和有效性.研究成果丰富了车辆路径问题的相关研究,为物流企业提供了一种决策参考.

DCS算法求解带软时间窗的送取货一体化VRP

为求解带软时间窗的送取货一体化车辆路径问题,提出一种离散布谷鸟(DCS)搜索算法。该算法在基本布谷鸟搜索算法基础之上,对莱维飞行获取新鸟巢和以一定概率抛弃鸟巢的迭代公式进行重新定义;同时设计客户序列和车辆序列双倍体鸟巢,并对客户序列采用交换、逆序、插入操作和对每辆车的访问路线采用2-Opt操作。通过5个算例的仿真实验和相关文献比较,结果表明所提DCS算法行之有效。

基于深度学习的增强装配智能人机交互方法

针对增强装配系统智能化水平低、系统与用户交互性差的问题,提出一种基于深度学习的零件拾取感知方法。采用目标检测算法提取手部和零件的类别与位置信息,并通过区域相交判定方法获取图像感兴趣区域。搭建分类网络以识别单帧深度图像中零件的拾取状态,以此为基础,提出连续帧状态识别方法消除单帧识别结果误差。实验结果表明,在航空发动机零件装配过程中,所提方法单帧感知速度在0.031 s内,连续帧下准确率可达100%,满足现场识别准确率和速度要求。

铲齿-齿滚式花生捡拾装置捡拾动力学分析与试验

两段式收获是我国花生机械化收获的主要方式,捡拾装置是花生捡拾联合收获机核心部分之一。针对传统的弹齿滚筒凸轮滑道式捡拾装置存在的花生植株“壅堆”“冲击”和“抛起”而造成荚果损失问题,在花生植株条铺捡拾特性研究基础上,发明并研制了一种新型铲齿-齿滚式花生捡拾装置。通过捡拾性能试验表明:花生植株条铺地面捡拾作业时,铲齿划入地表将花生植株条铺从地面铲起,捡拾齿完成花生植株后续的捡拾作业,但不划入地表。通过对花生植株在铲拾、挑拾、推送阶段的运动状态与受力分析,获得了影响运动状态的主要参数,以此为依据设计了铲齿、捡拾齿、护板等关键捡拾元件的总体结构。在此基础上建立了捡拾齿运动的数学模型,确定了影响捡拾齿运动轨迹的关键参数,并结合ADAMS运动仿真分析获得了捡拾工作参数配比范围。根据设计结果制作样机并进行运转试验,花生捡拾性能试验结果表明:新型铲齿-齿滚式花生捡拾装置用于花生捡拾过程中,不存在植株“壅堆”与“抛起”问题;通过响应面分析法及样机试验,获得捡拾装置最优工作参数为:前进速度Vm为48.0 m·min^(-1),转速N为45.3 r·min^(-1),离地高度H为-18 mm。在花生植株含水率15%~17%的两段收获条件下,花生植株捡拾率为98.9%,掉果损失率为2.8%。根据试验观察,捡拾过程中花生植株主要呈现横向捡拾、倾斜捡拾、纵向捡拾3种捡拾状态,能够适应果朝一侧的整齐放铺与散乱放铺捡拾作业,为今后两段式花生捡拾收获机捡拾装置的设计提供技术支撑。

一种基于PPNet的地震直达P波到时拾取方法

针对现有地震直达P波到时拾取网络精度低、误差大等问题,结合UNet++编码、解码器,融入特征过滤器设计一种具有地震震相特征分析与融合能力的轻量级P波到时拾取网络PPNet,实现对地震P波的高精度、低误差拾取。首先,该网络在编码器模块采用大卷积核、低通道数的卷积层,对输入的地震信号进行深度特征提取;其次,在解码器模块的特征还原过程中加入特征融合机制,补全特征信息,避免序列特征污染问题;最后,仅对编码器后三个下采样模块添加特征过滤器,深入挖掘特征序列,通过细化P波到时特征,提升到时拾取精度。实验结果表明,提出的网络在0.1 s、0.2 s、0.3 s误差阈值下P波拾取率分别为80.73%、94.01%、97.81%,平均绝对误差0.078 s,均方误差0.021,与现有P波拾取传统方法和深度学习算法相比性能更优。

铲齿-双滚筒组合式花生捡拾装置研制

两段收获是国内花生机械化收获主要方式。大中型花生捡拾收获机所配置的弹齿滚筒式捡拾装置结构复杂且易损坏,捡拾过程中不仅存在植株抛起、壅堆、漏捡和掉果等问题,弹齿弹出地面时也会造成扬尘,严重制约了花生收获作业效率、增加花生损失,加剧环境污染。针对上述问题,该研究在分析弹齿滚筒捡拾花生过程基础上,提出了由铲齿、拨秧滚和捡拾滚(简称双滚筒)构成的花生捡拾机构,研制出相应的捡拾装置样机并进行田间性能试验;基于Box-Behnken中心组合设计原理,以植株捡拾率和荚果落果率为试验指标以机组前进速度,捡拾速比和铲齿半径为试验因素进行了正交试验,并对试验因素进行优化。试验结果表明,铲齿-双滚筒组合式花生捡拾装置作业中不存在植株抛起、壅堆和弹齿扬尘等问题;在田间试验条件下,作业速度为1.2 m/s、捡拾速比为1.2、铲齿半径为498 mm时,花生植株捡拾率均值为99.22%,落果率均值为1.84%,均优于花生捡拾作业标准要求。铲齿-双滚筒研究结果对解决国内花生捡拾收获机存在的捡拾问题具有重要意义。

丘陵山地桑叶采收机取袋机构优化设计与试验

针对丘陵山地桑叶采收机收集装置自动取袋过程实现困难的问题,通过桑叶取袋装袋过程运动学分析,对取袋机构进行了优化设计与试验.首先通过分析整机结构与取袋机构工作原理,建立了取袋机构运动学分析模型;以最大横向取袋距离和取袋瞬间角度为目标,建立了优化设计模型,并开发了辅助分析设计软件,确定了取袋机构参数的取值范围;采用带基因策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型求解,获得最优设计参数.其次根据最优设计参数建立了三维模型,利用ANSYS进行运动学仿真分析,结果表明取袋机构末端执行器位移图像和速度曲线与设计要求一致,可满足取袋机构设计要求.最后研制出桑叶采收机与取袋机构样机,对取袋机构样机开展高速摄像试验,验证了取袋机构运动轨迹与理论仿真结果基本一致.以曲柄转速、吨口袋种类、磁吸石外圆尺寸为试验因素,取袋开袋成功率为指标开展桑叶取袋开袋正交试验,并根据最优组合进行验证试验.试验结果表明:曲柄转速为0.1 r/s、吨口袋形状与尺寸为方体550 mm、磁吸石外圆尺寸为20 mm时,取袋开袋成功率为97.50%,表明该机构能完成取袋作业,可实现桑叶采收机的取袋开袋功能.

火星弓激波上游高能拾起氧离子实例分析

火星外逸层中的氧原子(O)经光致电离、电荷交换或电子碰撞产生氧离子(O^(+)),新生O^(+)随即被太阳风拾起,进而被对流电场加速.这些O^(+)被称为“拾起”O^(+).2018年11月17日08∶54∶00—10∶24∶00 UT期间,火星大气和挥发物演化任务(Mars Atmosphere and Volatile EvolutioN,MAVEN)卫星从上游太阳风进入磁鞘中,持续观测到背离太阳运动的高能拾起O^(+)(约30 keV),在相空间呈现为初速度不为零的部分环分布.分析表明:这部分高能O^(+)的初始能量较高,回旋半径较大,位于摆线运动的高能区域,穿越火星弓激波进入磁鞘,离子在该范围内能量变化不显著,只是使得相应环分布在穿越弓激波后发生偏转.这些结果有助于进一步认识火星空间高能拾起O^(+)的产生与运动轨迹.

感应电能传输系统多并联拾取模块电流和输出功率均衡方法

大功率感应电能传输系统通常采用多并联拾取模块结构。然而,多并联拾取模块参数不一致,会导致各个拾取模块的电流和输出功率不均衡,从而降低系统效率,严重时会因模块过流而造成系统故障。为解决该问题,文中提出一种基于并联拾取模块补偿电容器的多并联拾取模块电流和输出功率均衡方法。首先,介绍了传统感应电能传输系统与所提出的感应电能传输系统拓扑的特性。然后,分别分析了互感、拾取线圈自感及内阻对电流分布和系统效率的影响。最后,通过4个并联拾取模块的感应电能传输系统实验平台验证了所提方法的有效性。实验结果表明,采用所提方法时多并联拾取模块的电流和输出功率基本一致,并且相比传统感应电能传输系统,系统效率最高提升了2.21%。

葡萄枝条捡拾粉碎收集机设计与试验

针对葡萄枝条修剪量大、资源化利用率低、离园成本高等问题,设计一种集集条、捡拾、粉碎、收集作业为一体的葡萄枝条捡拾粉碎收集机。阐述整机结构和工作原理,并结合葡萄枝条特性,设计与分析集条装置、捡拾喂入装置、粉碎装置等关键部件。性能试验结果表明:在葡萄枝条平均含水率为60.5%的条件下,作业速度为1.4 km/h、粉碎轴转速为2 280 r/min、喂入辊转速为147 r/min时,捡拾率为95.41%,粉碎长度合格率为94.87%,机具作业性能稳定、效果好,满足葡萄枝条粉碎收集的作业要求。

高速铁路快运末端货物取送一体化优化研究

随着我国快递业务量的持续增长和客户对快递服务水平要求的不断提高,传统的航空快递运输成本较高、运输条件限制多,公路快递运输能耗高、排放大的不足越发明显,制约了行业的快速发展。通过使用高速铁路承担快运货物的干线运输任务,优化高速铁路与城市相衔接的末端取送货网络,可以提高快运货物的运输效率和客户满意度。在高速铁路快运末端取送货网络设计的基础上,以最小化运输成本和最大化客户满意度为优化目标,建立上层转运与下层取配的双层多目标优化模型。针对模型多目标的特点,设计基于非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ,并改进,使其适用于求解双层优化问题。对本文所提方法进行验证,求解结果显示,算法平均55.9代收敛,最终得到的Pareto最优解集中包括10个拥挤度在0.5左右的解,高速铁路快运次日达要求满足率最高为97%,最低为92%,平均值为94.3%。

改进野马算法求解低碳开放式送取货选址路径问题

目的针对当前物流背景下普遍出现的送货公司外包、退换货频繁等问题,结合现有的碳排放政策,提出低碳背景下开放式同时送取货选址−路径模型(Low-Carbon Open Location-routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery Problem,LOLRPSPD),并通过改进野马算法进行求解。方法首先设计一种新的解码方式,使得原离散问题可以采用连续算法求解。之后,运用哈尔顿序列生成初始解,改进非线性进化概率因子,使用模拟二进制交叉,增加变异操作,以及精英保留、设置连续失败重新初始化等步骤,改进野马算法。最后,通过6组不同大小的算例将改进野马算法与原始野马算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法进行对比。结果针对中大型算例,改进野马算法远超原始野马算法。针对小型算例,在确保准确率的同时,改进野马算法对比各经典算法也在速度上具有优势。结论提出的LOLRPSD模型具备合理性,改进的野马算法针对选址路径问题具有较好的搜索能力。

客车代运与送提一体下的山区农村寄递网络优化

高效畅通的“最初—最后一公里”是农村寄递物流体系可持续运行的关键。针对山区农村寄递需求量小分散、客运班线空载率高的现实特征,本文构建以总成本最小为目标的客车代运与送提一体模式下的寄递网络优化模型,对中转点和服务站位置、代运车辆以及配送车辆路径进行决策。据此,采用有效不等式和热启动策略设计加强Benders分解(Benders Decomposition,BD)算法进行模型求解。通过四川省青川县某乡镇的实例分析验证了模型和算法的有效性。结果表明:客车代运与送提一体下的网络设计模式更具成本优势,可以带来至少4.91%的总成本节约,加强BD算法的求解时间较传统BD算法平均低66.06%。敏感性分析发现,总成本随着客车可用于装货容量的增加呈现阶梯性的降低趋势;总成本增加幅度随着覆盖半径的减小呈现先减后增的趋势。

基于注意力机制U-Net的复杂地表地震初至拾取方法

地震数据的初至拾取是近地表初至波反演、静校正等工作的基础,是后续地震数据处理中不可或缺的一部分.随着地震数据量的不断增加,近地表条件更为复杂,信噪比越来越低,传统的自动拾取方法逐渐无法满足海量的拾取任务,需要大量的人工校正工作.因此需要一种更为精确的地震数据自动初至拾取方法.本文的贡献主要有以下几点.本文提出将一个注意力机制的U-Net网络应用于信噪比低、强近地表干扰的地区的初至拾取方法.首先将注意力门结构加入到一个标准的U-Net模型中,逐步抑制不相关的背景部分特征,提升拾取的准确性.其次本文提出使用地震波形数据与能量表象(Energy Semblance,ES)作为双通道数据体,可以使U-Net不仅关注相位信息,而且关注到初至的能量属性.此外,我们使用单通道的"0-1"标签作为网络的输出,可以大大缓解标签值分布不均衡的问题,提升预测精度.最后我们提出构建复杂近地表特征的合成数据集,包含复杂初至特征及复杂非均匀噪声的样本,验证方法的鲁棒性,并证明Dice-loss函数可以提升拾取精度.本文提出的方法对于强噪声干扰、缺道坏道及复杂近地表情况均有良好的适应性.

曲柄-滑道-弹齿滚筒式花生捡拾机构设计与参数优化

为进一步解决花生捡拾过程植株漏捡、掉果损失等问题,该研究在分析捡拾过程中曲柄-滑道式弹齿滚筒捡拾机构弹齿摆动、花生植株运动规律基础上,建立凸轮理论滑道,运用目标函数法对机构进行了优化设计。以弹齿在地面铲拾距离最大和护板半径最小为目标函数,采用非支配排序遗传算法对捡拾机构参数中的弹齿铲拾段初始安装角、弹齿捡拾长度、曲柄夹角、滚筒半径、上护板倾角、弹齿长度进行了优化求解。利用ADAMS软件建立了机构模型并进行了仿真分析,获得弹齿摆角和齿端运动轨迹仿真曲线,验证了机构参数的正确性和可行性。通过对比仿真分析,较优化前弹齿捡拾长度增大至135 mm、护板直径减小至159 mm,铲拾面积增加近30%。制作样机并进行田间试验,获得捡拾装置最优工作参数为:前进速度为48.0 m/min,转速为45 r/min,弹齿入土深度为17 mm。在花生植株含水率15%~17%的两段收获条件下,花生植株捡拾率为99.1%,掉果损失率为1.85%。研究结果可为两段式花生捡拾收获机捡拾装置的研究提供参考。

基于芯片剥离参数分析的蓝膜固定直径可调式顶针罩设计与分析

针对现有芯片剥离工艺参数理论分析只进行单独参数分析并不考虑参数之间相互影响的问题,文中采用田口方法对在芯片剥离过程中的蓝膜固定直径和蓝膜底部真空吸附力这两个工艺参数进行了主次效应分析和交互作用分析,得出了蓝膜固定直径是影响芯片剥离的主要影响因素而蓝膜底部吸附力是次要影响因素的结论;进而基于该结论,设计了一种可调节蓝膜固定直径的顶针罩装置,并采用了ANSYS软件的流体模块分析和验证了这种可调节蓝膜固定直径顶针罩装置的可行性,为提高芯片剥离效率和增加芯片良品率提供新的思路。

集配一体化车辆路径规划的混合进化多目标优化

为了给各物流企业在车辆配送路径规划方面提供合理有效的决策支持,提出了一种多区域混合采样策略的全局搜索和基于个体间路线序列差异局部搜索相结合的混合进化多目标优化算法。对问题进行合理的数学模型构建,利用全局搜索策略使得种群个体从多个方向快速收敛至Pareto前沿面,并使用局部搜索策略来引导种群中表现差的个体朝着表现好的个体的方向进化,从而提高了个体的质量和算法的局部搜索能力。所提算法在集配一体化车辆路径问题的标准测试数据集上进行了一系列的实验,结果表明所提方法在收敛性上明显提升,同时搜索到的解具有良好的分布性能。

面向多行程取送货车辆路径问题的混合NSGA-Ⅱ

针对多行程取送货车辆路径问题(VRP)收敛性与多样性相互制约的问题,提出一种融合自适应大邻域搜索(ALNS)算法和自适应邻域选择(ANS)的混合快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-ALNS-ANS)。首先,考虑初始解对算法收敛速度的影响,提出一种改进的后悔插入法以获得高质量初始解;其次,结合取送货问题特性,设计多组破坏和修复算子,以及多种邻域结构,提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力;最后,设计基于随机采样的最佳拟合下降(BFD)算法与高效的可行解评价标准,生成路径分配方案。采用不同规模的标准公开算例进行仿真实验,与模因算法(MA)相比,所提算法的最优解质量提升了27%。实验结果表明,所提算法可快速得到满足多重约束的高质量车辆多行程路径分配方案,并在收敛性与多样性上优于对比算法。