RPR高生存性网络的约束路由算法的研究

在分析RPR高生存性网络的拓扑结构的特性基础上,引进了约束路由算法的概念,并且提出了一种以跨环次数和跳数为约束条件的最短路径的路由选择算法。通过网络仿真工具OPNET仿真验证,结果表明该算法在网络时延方面有一定优越性。

基于OPNET Simulator的低压电力线载波通信路由算法仿真

为了提高低压电力线载波通信的可靠性,以基于传输矩阵的动态路由算法为例,探讨基于OPNET Simulator的低压电力线载波通信路由算法。探讨数据帧设计、进程建模、节点建模和网络结构建模的方法,由仿真结果可以分别确定创建传输矩阵所需时间与传输速率和节点数量之间的关系。

基于OPNET Simulator的低压PLCC路由算法仿真研究

低压电力线载波通信（PLCC）是一种利用现有低压电力线传输信息的技术。由于电力线具有高时变、高噪声、高衰减的载波特点，为了提高低压PLCC的可靠性，研究低压PLCC的路由算法显得尤为重要。本文以基于传输矩阵的动态路由算法为例，探讨基于OPNET Simulator的低压PLCC路由算法的仿真方法，文中分别探讨了通讯协议帧设计、进程建模、节点建模和网络结构建模的方法。最后，文中也给出了部分实验结果，由这些实验结果可以分别确定数据传输速度和设备数量对系统初始化时间的影响，此外仿真实验的结果可以为实际的网络开发提供参考。

一种基于OPNET的NoC路由算法设计

针对片上网络(NoC)确定性路由算法在高负载情况下性能下降过快、自适应路由算法逻辑复杂度高及资源开销大等问题,提出了一种适用于2D-Mesh拓扑结构的路由算法DARA。在通过最短路径满足延时约束的基础上,对易形成网络热点的中间区域节点采用动态的路由方式,对网络边缘节点采用基于Turn Model模型的确定性路由方式。实验首先通过OPNET仿真平台,对一个5×5的2D-Mesh拓扑结构的NoC分层建模;然后分别在均匀模式和热点模式下对该算法进行了仿真验证,并获得端到端的平均延时和吞吐量。实验结果表明,与通常的XY路由算法及自适应DyXY路由算法相比,在热点模式下DARA路由算法具有更好的网络性能。

考虑容量约束的村镇垃圾收运路线优化方法研究

为了减少碳排放,提高村镇生活环境质量,实现乡村振兴,对村镇垃圾收运路线进行了优化。基于天气、运输距离、成本等因素,建立容量约束下的村镇垃圾收运路线优化模型。然后,以江苏省新沂市合沟镇为例,利用Matlab软件实现禁忌搜索算法和模拟退火算法,求解出最优路径。最后,通过对比平均配送距离和平均计算时间,发现模拟退火算法的计算结果优于禁忌搜索算法的计算结果。

考虑充电调度的电动无人车配送路径规划问题研究

在充电站有充电容量约束的情况下,研究充电调度电动无人车配送路径规划问题。首先以极小化车队中电动无人车的最大行驶距离为目标,构建数学规划模型,为电动无人车车队安排配送路径,使得各车的行驶距离尽可能均衡;其次应用动态规划算法(Dynamic programming algorithm,DP)求解小规模算例,改进遗传-模拟退火算法(Genetic-simulated annealing algorithm,GA-SA)优化较大规模算例的电动无人车路径和充电策略;最后对相关因素进行灵敏度分析,以验证所提出算法的可行性与合理性。结果表明:DP算法解小规模算例表现良好;改进GA-SA算法与单纯遗传算法(Genetic algorithm,GA)相比,求解大规模算例时优化的路径效果更佳,且大大缩短电动无人车车队的最长子路径的长度和总行驶距离。该研究可以为物流公司的电动无人车配送业务发展提供参考,帮助企业提高电动无人车的运输效率和服务水平,降低配送成本。

基于OLSR协议的最小MPR集选择算法

针对传统优化链路状态路由(OLSR)协议中利用贪婪算法求解最小多点中继(MPR)集时存在冗余的问题,提出了一种基于全局改进的Global_OP_MPR算法。首先引入了一种基于贪婪算法改进的OP_MPR算法,该算法通过逐步优化MPR集的方法去除冗余,可以简单高效地得到最小MPR集;然后在OP_MPR算法的基础上,将全局因素加入MPR选择判据中,引入"全局优化"代替"局部优化",最终利用该算法可以得到整个网络的最小MPR集。在OPNET上采用Random Waypoint运动模型进行仿真,与传统OLSR协议相比,采用OP_MPR和Global_OP_MPR算法的OLSR协议在整个网络上有效地减少了MPR节点的数量,并且具有更少的网络负担拓扑控制(TC)分组数和更低的网络延时。仿真结果表明,所提出的算法均能优化MPR集的大小,提高协议的网络性能;同时,Global_OP_MPR算法由于考虑了全局因素,达到了更好的网络性能效果。

飞行器参考航迹规划方法研究

研究飞行器参考航迹规划优化控制问题,飞行器受到飞行达时间、油耗、威胁和地形环境等因素影响,传统的依靠飞行员的视觉效应,达不到优化的要求,同时飞行航迹实时性差。为了找到最优飞行器参考航迹,在分析当前飞行器航迹规划算法存在问题基础上,提出一种改进遗传算法的航迹规划方案。采用遗传算法对飞行器参考航迹进行全局搜索,快速找到全局最优解区域,并在全局最优区域通过模拟退火算法进行局部搜索,得到最优航迹。仿真结果表明,改进遗传算法能够快速找到最优参考航迹,能很好满足在线实时航迹规划的要求,是一种比较理想的飞行器参考航迹规划算法。

面向混合约束模型的线缆布线技术研究

线缆布线是一个基于约束空间的求解过程,而影响线缆布线的约束因素又是复杂多变的,根据不同的约束条件能得到不同的布线路径。在分析了工程领域的线缆布线问题的基础上,首先提出了约束因子、约束集合等概念,并应用这些概念对影响线缆布线的约束因素进行分析,通过将功能相似的约束因子进行组合,使其形成约束集合,进而建立布线混合约束模型,其次基于该模型分别采用模拟退火算法、蝙蝠算法及粒子群算法进行仿真,最后对计算结果进行对比,进而验证了该模型的可行性。

混合智能算法在CVRPTW中的应用

考虑到遗传算法本身存在易“早熟收敛”的缺陷,提出将模拟退火算法中的Metropolis接受准则引入到遗传算法的群体更新策略中,并将其应用于物流管理中的带容量约束和时间窗的车辆路径问题(CVRPTW)。针对Solomon提出的几个标准问题,从数值计算上探索了遗传算法和模拟退火算法融合后的优化能力,获得了满意的效果。

客户分类下生鲜配送两级路径问题与算法研究

生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型:第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hemmelmayr的Set5算例集,共30个基准案例,分别将所提出算法与四种现有算法进行对比分析,验证了改进算法的效果,并测试了算法的收敛性。基于模拟数据进行模型分析,验证了所提出模型和算法的有效性和适用性。

考虑船舶操纵性约束的改进遗传算法航线规划

针对船舶复杂航行环境下的航线自动规划任务,本文设计了融合船舶运动特性的二次寻优路径规划方法,并考虑船舶操纵性约束,获得快速准确的规划航线。建立了船舶回转和降速模型,为后续本船与目标船精准会遇状态计算建立基础;为完成在海图上快速检测规划航线与陆地物标(岛屿、礁石等)的位置关系,设计一种基于四叉树方法的线段与不规则多边形边界快速检测算法;针对静、动态障碍物综合避碰规划的复杂难题,设计一种二次遗传算法寻优的路径规划方法,实现了一种高效、可行的船舶航线动态规划求解方案。在半物理船舶综合仿真平台上开展算法验证工作,基于电子海图对初始规划的5个航路点开展二次寻优,重规划后的7个航路点实现船舶航线规避目标船的任务,证明了本文算法的可行性和有效性。

一种改进的遗传模拟退火算法及其在QoS多播路由中的应用

描述了多 Qo S约束的多播路由问题的网络模型 ,针对遗传算法 GA和模拟退火算法 SA的优缺点 ,提出了一种混合遗传模拟退火算法 MGASA.并将该算法应用于求解多 Qo S约束的多播路由选择问题 ,经仿真实验验证 ,MGASA算法优于普通的 GA和

求解带能力约束车辆路径优化问题的改进模拟退火算法

为高效求解带能力约束的车辆路径优化问题,提出一种带有回火操作的改进模拟退火算法。解析多约束条件下的路径优化特点,构建了结构简单且功能模块相对独立的模拟退火框架,以便相关约束及其算法的耦合嵌套。在此基础上,改变较优解在迭代过程中的接受规则,引入回火操作使全局搜索与局部搜索实现平衡;设计强制的随机邻域变换策略,以提高多约束条件下的新解生成质量。结合初始解生成方法,构建了整体算法。通过不同类型算例的对比实验表明,所提算法具有优越的求解性能,相应的求解框架与优化方法研究,能够为相关的多约束耦合求解提供参考。

多约束条件下智能飞行器航迹快速规划研究

基于促使智能飞行器在飞行过程中进行定位误差校正,快速规划出最优航迹路径的目的,本文建立智能飞行器偏离航迹误差的非线性数学模型,并运用遗传模拟退火算法对所建立的模型进行求解,通过经典测试函数——Resenbrock函数对所提出的改进算法进行测试,证明改进算法的优越性,同时考虑飞行器的最小转弯半径,建立航迹规划模型,并运用粒子群算法对其进行求解,利用Mereopolis接受准则产生最优飞行器航迹。通过实验仿真分析,飞行器达到了航迹长度尽可能小且经过校正区域进行校正的次数尽可能少的优化目标,验证了本文建立的函数模型和采用的算法具有可行性和有效性。