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基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法
1
作者
陈玉全
冯丽曼
+2 位作者
孙克璇
张楠杰
王冰
《农业机械学报》
北大核心
2025年第6期109-118,共10页
针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order...
针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order particle swarm optimization,IFOPSO)。通过在粒子群算法(PSO)中引入分数阶列维随机步长,提高PSO的全局搜索能力,进一步设计列维阶次的自适应调整机制,提高IFOPSO的收敛精度和寻优性能。基于10个基准函数的对比实验结果表明,提出的IFOPSO算法在收敛速度、精度以及全局搜索能力等方面,相较于现有算法表现出显著优势。最后将IFOPSO算法应用于多无人车任务分配问题的求解中,并与传统PSO、改进PSO和分数阶PSO算法进行对比实验,结果表明该算法能够有效降低调度成本,并快速找到合理的取送货方案。
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关键词
农产品运输
任务分配
多车协同
分数阶粒子群算法
列维随机步长
自适应
列维
阶次
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职称材料
题名
基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法
1
作者
陈玉全
冯丽曼
孙克璇
张楠杰
王冰
机构
河海大学人工智能与自动化学院
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第6期109-118,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51777058)。
文摘
针对农产品运输场景下产地与销地配送环节中的多无人车协同任务分配问题,首先构建涵盖行程成本、时间违反成本、负载违反成本和启动成本的多无人车取送货任务调度组合优化模型。提出一种改进分数阶粒子群算法(Improved fractional order particle swarm optimization,IFOPSO)。通过在粒子群算法(PSO)中引入分数阶列维随机步长,提高PSO的全局搜索能力,进一步设计列维阶次的自适应调整机制,提高IFOPSO的收敛精度和寻优性能。基于10个基准函数的对比实验结果表明,提出的IFOPSO算法在收敛速度、精度以及全局搜索能力等方面,相较于现有算法表现出显著优势。最后将IFOPSO算法应用于多无人车任务分配问题的求解中,并与传统PSO、改进PSO和分数阶PSO算法进行对比实验,结果表明该算法能够有效降低调度成本,并快速找到合理的取送货方案。
关键词
农产品运输
任务分配
多车协同
分数阶粒子群算法
列维随机步长
自适应
列维
阶次
Keywords
transportation of agricultural products
task assignment
multi-vehicle collaboration
fractional-order particle swarm optimization
Lévy random step size
adaptive Lévy order
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
F251.2 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进分数阶粒子群算法的多无人车取送货任务调度方法
陈玉全
冯丽曼
孙克璇
张楠杰
王冰
《农业机械学报》
北大核心
2025
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