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题名多机器人协调调度的贪婪双染色体遗传算法
被引量：1
- 1
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作者
董愫铭
佘春华
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机构
山西工程科技职业大学计算机工程系
铜仁学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第6期15-20,共6页
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基金
省科技厅黔科合支撑项目([2020]5009)。
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文摘
为了减少多分拣机器人系统执行任务的路径长度、实现多机器人系统的协调工作,建立了多分拣机器人系统任务调度的着色旅行商模型,提出了基于贪婪双染色体编码遗传算法的协调调度策略。建立了电商仓库环境的栅格模型,使用三维坐标定义了栅格位置和状态。在传统A*算法基础上,将转弯代价引入到代价函数中,减少机器人执行任务过程中的转弯次数,实现了栅格环境下点到点的路径规划。构造了多机器人系统在执行任务过程中的路径冲突判断方法,基于等待策略和局部路径重规划策略给出路径协调方法。设计了10组不同机器人规模和任务规模的仿真实验,经验证在不同任务规模下,贪婪遗传算法获得的路径长度均短于传统遗传算法,且路径长度的差值随着任务规模的增大也越来越大;另外,在不同任务量下贪婪遗传算法规划路径的机器人等待次数和重新规划次数也小于传统遗传算法,验证了贪婪双染色体遗传算法在多机器人系统任务调度与协调中的有效性。
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关键词
多机器人系统
任务调度与协调
贪婪双染色体遗传算法
着色旅行商模型
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Keywords
Multiple Robot System
Task Scheduling and Coordinating
Greedy Double Chromosome Genetic Algorithm
colored Travel salesman problem
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于着色旅行商问题的旅游路线规划
被引量：1
- 2
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作者
古婵
付燕
叶圣丽
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机构
陕西科技大学电气与控制工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期155-162,共8页
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基金
国家自然科学基金(62003201)。
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文摘
研究旅游路线规划问题对推动城市旅游业的发展和提高游客体验至关重要,通常研究者将其抽象为着色旅行商问题进行探讨。然而,在求解大规模景点最优路线时,现有方法存在求解灵活性差和收敛速度慢等问题。因此,基于自动机探讨着色旅行商问题及其在旅游路线规划中的应用。首先,通过自动机建立景点路线图,利用分层自动机方法进行分散化讨论;其次,利用其结构性质灵活处理景点的选择并删除无效路径;最后,在简化后的模型上利用蚁群算法求解最短路线。实验选取了西安市内及周边景点作为样本数据,研究结果表明,与传统蚁群算法和模拟退火算法相比,所提算法降低了问题的复杂度,在有效范围内进行搜索,能够在20次迭代次数内收敛并求得最短路径,同时还可以根据游客个性化需求灵活规划合理的旅游路线。
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关键词
着色旅行商问题
蚁群算法
自动机
旅游路线规划
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Keywords
colored traveling salesman problem
Ant colony algorithm
Automaton
Tour route planning
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名混合算法求解着色瓶颈旅行商问题
被引量：6
- 3
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作者
董学士
董文永
蔡永乐
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第11期2372-2385,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(61672024
61170305)~~
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文摘
基于着色旅行商问题(colored traveling salesman problem,CTSP),给出了一种适用性更加宽泛的组合优化问题模型:着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck traveling salesman problem,CBTSP).CBTSP可建模含有部分重合工作区域的规划问题,譬如有合作任务和单独任务的人员与车辆的路线规划,此类问题由于目标函数与旅行商问题不一样,因此不能够用CTSP模型来建模.由于CBTSP属于NP难问题,对于规模大的此类问题,自然启发式算法是个合适的选择.基于此,提出了一种自然启发式算法求解CBTSP,该算法是基于伊藤过程的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、模拟退火算法(simulated annealing,SA)和遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合算法(PSGA).PSGA首先用二重染色体编码来构建问题的解,然后运用遗传算法的交叉操作进行更新,其中交叉长度由伊藤过程的活动强度来控制,而活动强度由粒子半径和环境温度来决定.为了充分验证算法的有效性,使用小尺度到大尺度不同规模的数据进行实验,通过广泛的实验与分析表明:PSGA求解CBTSP问题的求解质量要优于对比算法.
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关键词
混合算法
遗传算法
着色瓶颈旅行商问题
着色旅行商问题
瓶颈旅行商问题
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Keywords
hybrid algorithm
genetic algorithms(GA)
colored bottleneck traveling salesman problem(cbtsp)
colored traveling salesman problem(CTSP)
bottleneck traveling salesman problem
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名改进蜂群算法求解大规模着色瓶颈旅行商问题
被引量：6
- 4
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作者
董文永
董学士
王豫峰
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机构
武汉大学计算机学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期18-29,共12页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.61672024
No.61170305)~~
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文摘
在智能交通、多任务协作等领域,用着色瓶颈旅行商问题(CBTSP,colored bottleneck traveling salesman problem)所构建模型尺度易趋向于大规模,因此有必要研究大规模CBTSP及其求解算法。本文将一种改进蜂群算法(IABC,improved artificial bee colony algorithm)应用于求解大规模CBTSP。IABC首先运用m-tour编码方法生成问题的解,然后使用产生邻近解(GNS,generate neighboring solution)优化蜂群算法求解该问题,GNS通过采用删除和重插入操作来产生新的解,并在该过程中实现对已有解的优化。实验表明IABC求解大规模CBTSP问题的求解质量优于其他对比算法。
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关键词
改进蜂群算法
着色瓶颈旅行商问题
着色旅行商问题
瓶颈旅行商问题
大规模优化
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Keywords
improved artificial bee colony algorithm
colored bottleneck traveling salesman problem
colored traveling salesman problem
bottleneck traveling salesman problem
large scale optimization
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于快速下界估算的瓶颈旅行商问题竞争决策算法
被引量：10
- 5
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作者
宁爱兵
马良
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《上海理工大学学报》
EI
CAS
北大核心
2005年第3期223-228,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70471065)
上海市教委重点学科建设资助项目
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文摘
利用数学推导和证明得出了一个瓶颈旅行商问题下界快速估算法,在此基础上利用竞争决策算法(新型优化思想)的通用模型,给出了一种瓶颈旅行商问题的竞争决策算法,经过大量数据测试和验证,并将求解结果与下界相比较,部分结果与下界相同.
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关键词
瓶颈旅行商问题
竞争决策算法
下界
竞争力函数
决策函数
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Keywords
bottleneck travelling salesman problem
competitive decision algorithm
lower bound
competitive force function
decision function
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分类号
O223
[理学—运筹学与控制论]
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题名瓶颈TSP下界快速算法
- 6
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作者
宁爱兵
马良
王周缅
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《科学技术与工程》
2006年第9期1260-1263,共4页
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基金
国家自然科学基金(70471065)
上海市教委科技发展基金(05EZ31)
上海市重点学科建设项目(T0502)资助
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文摘
瓶颈TSP是网络设计和优化中的一个NP难题,在数学推导和证明的基础上,给出了一个求解对称型瓶颈TSP问题下界的快速算法,利用该算法求解了TSP问题标准库中部分对称型问题,给出了计算结果并与标准问题库中已知的最好解进行了比较。
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关键词
瓶颈TSP
下界
算法
逼近程度
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Keywords
bottleneck traveling salesman problem lower bound algorithm approximation ratio
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分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
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题名混合伊藤算法求解多尺度着色旅行商问题
被引量：4
- 7
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作者
韩舒宁
徐敏
董学士
林青
沈凡凡
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机构
青岛大学计算机科学技术学院
长江航道规划设计研究院
南京审计大学信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第3期695-700,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61902189)
山东省软件工程重点实验室(山东大学)开放基金资助项目(2020SPKLSE0612)。
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文摘
着色旅行商问题(CTSP)是多旅行商问题(MTSP)与旅行商问题(TSP)的一种扩展,主要应用于含重复区域的多机工程系统(MES)等工程问题。CTSP是NP完全问题,尽管相关研究尝试采用遗传算法(GA)、模拟退火(SA)等方法求解该问题,但它们求解的问题尺度有限,且速度和求解质量上不尽人意。基于此,尝试采用一种基于均匀设计(UD)融合蚁群(ACO)算法和伊藤算法(IT?)的混合伊藤算法(UDHIT?)来求解该问题。UDHIT?采用UD来选择合适的参数组合,借助ACO的概率图模型来产生可行解,并利用伊藤算法的漂移和波动算子进行优化。实验的结果表明,UDHIT?求解多尺度CTSP的最优解和平均解比传统GA、ACO和IT?有所改善。
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关键词
伊藤算法
着色旅行商问题
蚁群算法
漂移算子
波动算子
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Keywords
IT?algorithm
colored traveling salesman problem(CTSP)
Ant Colony Optimization(ACO)
drift operator
volatility operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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