伴随着现代物流的快速发展，冷链物流也得到快速发展。在冷链物流研究中配送路径优化问题对冷链物流的发展起到至关重要的作用，鉴于蚁群算法在路径优化问题中的成功应用，因此将蚁群算法应用到冷链物流配送路径优化问题中。考虑到蚁群算法运行中存在的问题，将遗传算法与粒子群算法引入到蚁群算法中，构成基于PSOGAACO算法的冷链物流配送路径优化算法。实验结果表明，这种构想是可行的，可以有效提高算法运行效率，缩短配送距离，提高经济效益。

采用D*Lite算法规划出的路径并不平滑,且预规路径与障碍物均十分接近.除此之外,在动态环境下时,由D*Lite算法重规划得到的路径也离障碍物距离很近,十分容易发生碰撞.针对此问题,引入懒惰视线算法与距离变换相结合的方法改进D*Lite算法.首先,对地图进行距离变换,并引入距离值的启发式代价,使得距离障碍物较远的节点优先被选择.然后,在扩展节点时引入视线算法,增加本地父亲节点和远程父亲节点的概念,使得路径不局限于八邻域扩展,从而进化为任意角度路径规划算法;最后,在遇到未知障碍物时进行局部距离变换,结合启发距离值信息进行重规划,使得重规划得到的路径远离突现的障碍物.仿真实验表明,在不同环境下规划所得到的路径均十分平滑与安全.

吉林省农村电商对农村剩余劳动力安置的路径优化研究.pdf

为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求,在节约法的基础上加入了客户对时间的约束,提出改进的节约法,构建模型,提出模型假设和约束条件,列出目标函数,并给出求解过程,以阜新市A蔬菜批发中心为例进行分析,提出优化方案.结果表明,此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间,缩短配送距离,进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法,加入了时间约束,更具有现实意义,有助于此类路径问题的求解.

在当今经济高速发展形势下,人们对不同地域商品的需要和生活质量的追求不断提高,巨大的需求力度使得物流运输已逐渐成为发展最为迅速的行业之一。在提升人们生活质量的同时,物流运输愈来愈受到生产企业的重视,运输路径的选择直接关系到企业运输的成本,所以选择合理的运输路径降低运输成本在企业的发展中占有重要地位。文章以水果罐头加工厂从进货到出货的输送过程为例,以成本最优为最终目的,在多个约束条件下通过建立线性规划数学模型,运用MATLAB软件中的linpro函数对模型进行求解验证,最终得出最优的路径选择方案,对实际工作有较强的指导意义。

拣货路径优化matlab代码这是一个用于 Lynx 机器人（6-DoF 机械手）的动态平滑 RRT 规划器。 主要功能： 模拟函数：runsim.m 静态规划生成函数（主函数）：SRRT.m 动态规划的生成函数：regrow.m 其他功能： 示例函数：sample.m 在空间中选择随机节点：RandomNode.m 邻居查找函数：neighbor.m 节点扩展函数：extend.m 碰撞检测功能：DetCol.m 路径优化函数：path_opt.m Utils：这些是我在以前的实验室中实现的来自 p-code 或 m-code 的辅助函数 为了评估规划器的平滑度，我们在不同的静态地图中进行了模拟： 静态模拟结果： 随机样本和epsilon-greedy样本的比较： 原始路径和修剪路径之间的比较： 为了评估规划器的动态性能，由于在 matlab 中可视化 3d 移动障碍物非常棘手，我们将其实现到在不断变化的环境中导航的规划器点机器人上，得到以下结果： 场景一：随机移动门： 场景2：棘手的迷宫：

matlab求解模拟退火求解带有时间窗的多车辆路径优化问题

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该资源是对一个饭店外卖配送问题的最优路径求解. 通过编写Python脚本, 实现了利用elasticsearch读取大型数据, 然后通过gurobi对模型进行求解, 最后将最优路径通过Folium生成HTML文件展示. 该资源包括模型说明（英文，bd翻译即可）、完整的数据、源代码、运行结果等。是入门学习Elasticsearch、Gurobi、Folium三项内容的绝佳资料。 另: 在使用该资源前, 请确保已安装好python/gurobi/elasticsearch等.

所走路程的最短路径,其可能的路径数与城市个数成指数关系增长.目前应用遗传算法解决TSP问题,主要要解决编码问题和算子的设计问题.编码方式约束了运算空间的大小,好的编码方式可以压缩求解空间,提高运算效率.常见的编码方式有二进制编码,实值编码,自然编码等本文主要讨论**自然编码方式下算子的改进**及其MATLAB的程序实现.针对TSP问题,提出**贪婪交叉算子**和**倒位变异算子**来加快算法的收敛速度,同时又**不易陷入局部最优**,从而较好地解决了群体的多样性和收敛速度的予盾。