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以战时交通运输路径优化问题为研究对象,分析问题特点,考虑多式联运,以运输时间代价、运输费用代价、路段和运输节点的危险性代价为优化目标,建立起广义运输代价最小的运输路径优化模型,并设计了蚁群算法来求解问题模型。给出的算例表明,文中模型符合战时交通运输的特点和实际需要,可为确定战时运输路径提供决策支持,而采用的蚁群算法是求解该问题的一种有效方法。 相似文献
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战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础,结合随机模拟和模糊模拟技术,提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题,并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明:该算法求解效率更高,求解过程更为直观,能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。 相似文献
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针对目前水下航行器路径规划的典型算法中所求最优解质量不高,不能保证得到最短路径的问题,提出了一种基于膨胀搜索机理的水下快速路径规划新算法。该算法通过栅格法进行环境建模,考虑了障碍物、敌对威胁和强湍流的影响,由内而外展开了双循环搜索,能够确保所得路径是全局最优的。仿真结果表明:新算法能够在完全避障、避险的前提下找到起始点和目的点之间的一条最优路径,且相较于传统的A~*算法,所得优化路径长度更短。 相似文献
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《后勤工程学院学报》2017,(4)
为有效提高战时导弹火力打击的效果,对多波次条件下打击任务分配与运输决策相结合的问题进行研究。根据实际战场情况进行模拟,构建了战时导弹火力打击任务分配与运输决策模型,设计出基于聚类分析和Floyd最短路径的综合性算法,运用分步讨论的方法依次求解各个参数,并通过线性加权的方式将多目标优化问题转化为单目标优化问题,进而找出最优方案,最后运用仿真算例验证了该模型的可行性及算法的有效性。 相似文献
5.
为有效优化舰艇编队海上补给的规划过程,首先在阐述三种不同补给策略的基础上,以送报男孩策略为例建立了平时及战时状态下的海上补给规划模型;然后,分别以最小补给时间及最大作战效能为目标进行了建模,同时考虑了战时状态下补给物资种类的选择,并在此基础上运用模拟退火算法,类比传统旅行商问题(TSP)进行算法设计及模型求解;最后,以某舰艇编队物资补给任务为例进行计算,得出了最优补给路径、补给舰船及物资种类。结果表明:运用模拟退火算法解决此类问题具有有效性及可行性。 相似文献
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将海上补给路径规划问题(URRP)与传统的旅行商问题(TSP)进行比较,分析了它们之间的联系与区别。在此基础之上,应用一种改进的TSP问题,对海上补给路径规划进行了数学描述。针对平时和战时对编队海上补给的不同要求,分别建立了海上补给路径规划模型,确定了规划问题的目标函数。构造了蚁群算法,对URRP问题进行求解,并以平时的海上补给路径规划问题为例,得出了海上补给的最优路径。计算结果验证了该模型和算法的可行性。 相似文献
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针对具有固定物品总和、多最优解特征的组合优化问题,以固定总和实数子集问题和购买鸡翅问题为例,给出了这类多最优解组合优化问题的形式化表示。在分析枚举等经典算法基础上,提出了基于整数状态表示和实数状态表示的0-1决策递归搜索多最优解动态规划算法。针对该算法在最优解数量较大时,时间复杂度趋向O(mn)的问题,提出了基于相同决策路径合并和基于0-x决策的两种改进算法。实验中两种改进算法的计算时间基本符合与O(nb+nm)的正比关系,表明对于这类多最优解组合优化问题具有良好的求解性能。 相似文献