文章对异车型混合集送的辆路径问题(Vehicle Routing Problem with heterogeneous fleet,backhaul and mixed-load,VRPHBM)进行研究,提出了一种基于多属性标签的蚁群系统算法(Multi-Label based Ant Colony System简称MLACS)。该算法利...文章对异车型混合集送的辆路径问题(Vehicle Routing Problem with heterogeneous fleet,backhaul and mixed-load,VRPHBM)进行研究,提出了一种基于多属性标签的蚁群系统算法(Multi-Label based Ant Colony System简称MLACS)。该算法利用面向对象理念,分别对客户、车辆及其行驶路径构建多属性标签,再通过蚁群算法的搜索规则对客户和车辆标签进行匹配,从而得出满意的车辆行驶路径。通过Solomon标准及其扩展算例和实际案例的验证表明,MLACS具有快速、灵活和稳定等特点,能够很好地解决VRPTW、VRPHBM以及多限制条件的实际应用问题。与本文列出的研究同类型问题文献的其他几种算法相比,MLACS算法在运算时间以及计算结果上明显具有优势,是求解该类问题的有效算法。展开更多
在标签运动较规律的无线射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)系统中,读写器按照一般的算法不会优先读取即将离开可读范围的标签,而使系统出现较高的漏读率.针对这种场景,提出一种新的防碰撞算法——先到先服务(FCFS,First Co...在标签运动较规律的无线射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)系统中,读写器按照一般的算法不会优先读取即将离开可读范围的标签,而使系统出现较高的漏读率.针对这种场景,提出一种新的防碰撞算法——先到先服务(FCFS,First Come FirstServed)算法.读写器首先按照到达顺序对标签进行分组,先识别紧迫性高的时间分组标签;其次,算法通过新增一个参数有效避免了一些可预测的碰撞时隙.在识别时间分组的过程中设置了总时隙的上限,从而避免系统阻塞.仿真结果表明,在保持漏读率小于0.01的情况下,系统所能承受的标签运动速度比前缀随机化算法提高了50%.当标签到达率为0.45时,系统的通过率改善最明显,比前缀随机化算法提高了13%左右.展开更多
文摘文章对异车型混合集送的辆路径问题(Vehicle Routing Problem with heterogeneous fleet,backhaul and mixed-load,VRPHBM)进行研究,提出了一种基于多属性标签的蚁群系统算法(Multi-Label based Ant Colony System简称MLACS)。该算法利用面向对象理念,分别对客户、车辆及其行驶路径构建多属性标签,再通过蚁群算法的搜索规则对客户和车辆标签进行匹配,从而得出满意的车辆行驶路径。通过Solomon标准及其扩展算例和实际案例的验证表明,MLACS具有快速、灵活和稳定等特点,能够很好地解决VRPTW、VRPHBM以及多限制条件的实际应用问题。与本文列出的研究同类型问题文献的其他几种算法相比,MLACS算法在运算时间以及计算结果上明显具有优势,是求解该类问题的有效算法。
文摘在标签运动较规律的无线射频识别(RFID,Radio Frequency Identification)系统中,读写器按照一般的算法不会优先读取即将离开可读范围的标签,而使系统出现较高的漏读率.针对这种场景,提出一种新的防碰撞算法——先到先服务(FCFS,First Come FirstServed)算法.读写器首先按照到达顺序对标签进行分组,先识别紧迫性高的时间分组标签;其次,算法通过新增一个参数有效避免了一些可预测的碰撞时隙.在识别时间分组的过程中设置了总时隙的上限,从而避免系统阻塞.仿真结果表明,在保持漏读率小于0.01的情况下,系统所能承受的标签运动速度比前缀随机化算法提高了50%.当标签到达率为0.45时,系统的通过率改善最明显,比前缀随机化算法提高了13%左右.