最优路径

摘要： 生化反应发光信号随时间变化较大,生化发光分析仪矩阵微孔板检测位点多、密度高,检测过程耗费较多时间。因此,寻求最优检测路径缩短检测时间可显著降低检测误差。本文基于动态规划法研究生化发光分析仪最优检测路径,通过建立与检测过程具有时空一致性的数学模型,将微孔位点检测过程转化为一个多阶段决策过程,在此基础上利用最优化分析,将决策过程转变成多个简单的单阶最优化问题,并逐步求得最优解。该方法与常用的基于枚举法的全局路径规划方法相比,在确保求得矩阵微孔位点最优路径的前提下,可大幅减少求解计算量,提高仪器执行效率。

摘要： 目前货运企业主要采用直达运输方式,但随着收货人对供应链时效要求的提高,现有的运输方式限制了货运企业的发展。为充分利用现有公路运输能力,文章研究换乘模式下的货物运输路径问题,扩大运输辐射范围。针对此问题,建立了以所有货物的在途时间最短为目标的数学模型,设计了相应的算法,最后结合实例数据,以Python语言求解货物运输时间,得出最优的运输路径。有效减少了公路货物运输的在途时间,降低了货运企业的成本,而且在满足收货人需求的同时减少了货车的碳排放量。

摘要： 网络运营商为用户提供的光纤接入主干网大多以环型网络的方式提供服务,然而目前对于大规模、环数众多、连接方式多样化的复杂多环网络缺乏性能优良的路由算法。为解决传统环网结构网络延迟高和传输效率低的问题,提出一种针对复杂多环网络拓扑的路由改进算法,将多环网络中的复杂路由问题转化为单环网中的简单路由问题。在此基础上,通过设计源溯节点还原以及路径还原算法,将单一环网改进为增强环网网络结构,使同一环内通信节点间的路径还原为完整最短路径,并从理论上证明该算法得到的最优路径是无差错的。实验结果表明,相比于现有的优化Dijkstra算法,该算法的搜索空间比提升约13%,具有更好的改进效果,且算法运行时间缩短79%,更适合复杂多环网络的路由计算。

摘要： 目的:为了使全自动酶免工作站各个子模块以更密切、更高效的配合,达到降低操作人员的劳动强度、提高操作安全的目的。方法:基于经典的蚁群算法,结合粒子群算法和自适应搜索半径的路径规划算法形成混合蚁群算法,使智能夹爪在运行时达到更优的调度。结果:混合蚁群系统算法为智能夹爪的运行保驾护航,自动开盖技术的启用使检验人员的劳动强度更低,更安全。结论:混合蚁群系统算法使全自动酶免工作站调度更顺畅,保证设备更高效精准地运行,同时智能夹爪自动开盖技术使得酶联免疫吸附试验操作更简单,检验更安全。

摘要： 针对目前网络信息安全传输方法没有对涉密数据进行聚类,存在传输成功率低、传输速率慢和CPU使用率过高的问题,提出基于点群聚类的网络涉密信息安全传输方法。方法在点群聚类中加入广义距离将其视为统计量,以此精确划分涉密数据类别,并通过M2椭圆曲线公钥加密算法进行加密,将加密后的数据利用路由算法运算出多条传输路径,并计算出路径代价函数,同时评估其余下能量、平均剩余能量和节点数量,选出最优路径,实现网络信息安全传输。实验结果表明,所提方法的传输成功率高、传输速率快和CPU使用率稳定。

摘要： 针对当前水面清漂船自主导航算法,未考虑构建水面环境模型,导致清漂船自主导航路径规划长度较长、规划效率较低、转折角度较大的问题,提出考虑最优路径的水面清漂船自主导航算法。通过分析水面环境信息,构建水面环境模型,形成清除点路径连通网络,编码清除点连接顺序,求解清漂船作业路径规划的最小化目标函数。利用蚁群算法,计算清漂船在下一节点转移概率,采用禁忌表记录路径全部节点与障碍,全局更新信息素,分析各项参数对路径规划的影响,输出高质量最优路径,实现水面清漂船最优路径自主导航。实验结果表明,所提算法的最优路径规划长度较短,能够有效提高路径规划效率,减小路径转折角度。

摘要： 校园无人车快递配送系统对降低快递点拥挤程度和减少快递寄取时间具有重要作用。以南京林业大学本部校区为例,考虑配送系统的布线经济性以及合理性,建立校园快递集散分布模型,根据校园内各区域快递吸引量划分不同的快递小区,并以各小区内部楼栋的快递吸引量密度分布重心作为快递集散点的拟建位置;通过Dijkstra算法求解校内快递发出点与快递集散点间的最优路径,建立校园无人快递车的运输系统模型;建立地下运输通道并采用货运AGV为校园快递提供配送服务,解决校园上课高峰时间和道路用地因素对运输效率的影响,为未来高校内无人车快递运输系统的应用提供建议。

摘要： 什么是“双减”?为什么要“双减”?“双减”后学校怎么做?作为教育人,要弄清改革的目的,保证理解不偏差、方向不错误、执行不犹豫、行动不偏移。在充分论证的基础上,寻找最优路径,保证减负增效。明方向,理思路,武汉市光谷第二小学在“1+2+N”特色服务模式的探索和实践中,取得了一定成效。“1”:强化学科主阵地,优化作业管理。“双减”政策要求全面减少义务段学生作业总量和时长,减轻学生过重的作业负担。第一,控制作业总量。各学科布置的作业必须由班主任总体把控,以确保学生每天的作业总量不越线。一门学科书写量稍大,另一科则尽量布置实践类作业,在协调沟通中达成平衡。

摘要： 消防救援最优路径算法是一种提高救援资源分配效率的方法。新时代科学技术飞速发展,使得消防队在开展消防和救援工作中获得了技术支持。然而根据目前的情况,尚未实现在消防队中使用信息技术进行实际演练,因此信息技术在消防队的实战过程中的作用尚未得到充分发挥。此外收集的可用信息和统计信息并不多。文章研究讨论基于消防RoboCup仿真系统路径规划系统中的蚁群算法,简要讨论竞争算法的过程。最后,寻求一种最优的火灾救援路径算法。为提高灭火救援工作的效率以及最优算路径算法应用提供参考。

摘要： 近年来,随着城市道路交通的快速发展,公共交通在城市交通运输中扮演着重要角色,公交出行已经成为人们出行的首选出行方式。与此同时,公交存在的问题慢慢地暴露了出来。在公交站点,出行者只能通过公交站点指示牌获取到城市公交站点和线路的信息,但是这些信息只是文字性的信息,出行者无法直观的了解到自己的出行路线。当公交信息发生变化时,出行者也无法及时了解到变化后的公交信息,这给出行者的出行路线选择带来了困难。针对以上问题,利用ArcGIS软件,采用迪杰斯特拉算法,以兰州市局部地区开发城市常规公交线路优化系统,为出行者提供可视化的出行方案。结果表明,出行者可利用该系统实现出行路径最优,为出行者出行时提供了参考。

摘要： 随着城市交通的发展,人们对出行信息需求越来越高,行人导航技术逐渐被广泛应用.行人导航技术是一项为行人提供精确定位的导航技术,它可以实现最优路线规划与推荐,行人可在不同线路的组合选择中决定路线,在使用和功能上与汽车GPS导航类似.针对在行人导航系统的辅助下，行人仍然需要通过主观判断识别路径指示信息中的地标和真实地标是否匹配的问题，以降低行人寻路难度为目标，建立了顾及地标显著性的行人最优路径推荐模型。该模型以行程耗时为纽带，将地标显著性与路径行程距离结合，利用一种自适应遗传算法求解行程中最优路径。仿真结果表明，本研究提出的模型可以较好的平衡地标显著性和行程距离这两个优化目标。与单一指标相比较，该路径的路径提示中包含更多显著的地标，即路径沿线地标更容易在短时间内被行人识别。另外，最优路径行程距离与最短路径较为接近。综上所述，该模型提供的路径保证了行程效率的同时降低了行人通过地标寻路时的认知压力，更接近于行人出行的实际需求。

摘要： 本文研究了中时段居民小区变压器经济投切策略。对7到14日的调度周期内变压器投切调度从安全、经济和投切频次多方面进行综合优化。本策略通过最优路径方法对变电站变压器经济调度中的复杂工况统一建模，把多优化指标分为限制性约束和非限制性约束进行综合量化分析并全局寻优，能够找出由符合各指标约束的由每日最优组合方式构成的调度周期内的综合最优解，并在负荷突变或者负荷预测误差较大等工况下可通过滚动安全校验进行动态更新从而动态地保持其最优性。本策略建立了小区把变压器投切优化综合模型，对不同配置的变电站、不同负荷特性的小区、不同调度操作惯例等复杂工况和多优化指标有较为普遍的适用性。

摘要： 为满足客户需求,在行为约束下的业务流程中寻找行为执行的最优路径具有一定的实际意义.已有的研究是建立在静态分析基础上,通过优化算法或是行为分析来寻找最优执行路径,忽略了行为约束条件对执行行为有效性的影响,所得结果具有一定的局限性.本文在已有方法的基础上,利用Petri网行为轮廓序关系描述约束条件并确定行为有效区间,提出了基于模态Petri网分支有效区间的业务流程最优路径选择方法.该方法以行为有效区间替代以有的固定值方法,便于更好地描述业务流程的行为约束以及约束下的有效行为.通过给出一个具体的业务流程分析的实例,分析了该方法的有效性.

摘要： 为了让救护车准确快速地到达指定地点,简单的地图导航已经无法满足实时性变化快速的道路交通环境要求.本文提出了运用A*算法,采取启发式函数搜索的方式,根据路段的各种影响因素预测其通行成本,得到最优的路径.由于道路相关因素对通行成本的影响十分复杂,本文结合机器学习的方法来更准确预估其通行成本,优化路径选择,最后优化路径搜索算法,提高算法效率与实时性.

摘要： 针对城市应急服务车辆(110、119、120等)的最优路径选择问题及路网的随机性与时变性,利用鲁棒优化理论,考虑路网在最坏情况下的行程时间,建立了随机时变条件下的应急车辆路径选择模型,并对Dijkstra算法进行改进,将算法的路阻矩阵进行实时更新,以在时变条件下实现对路径选择模型的求解.经算例分析表明,该模型能有效解决随机时变路网环境下的应急车辆最优路径问题,与基于概率分布的期望行程时间最短的方法相比,该模型拥有更高的鲁棒性和易操作性.

摘要： 路径诱导系统(RGS)是智能交通领域的核心内容之一,近年来已经成为国际学术界研究的热点与难点课题之一.本论文对路径诱导方法进行了深入的研究,提出了采用具有全局搜索能力的遗传算法进行最优路径的选择.根据交通信息中心预测出来的未来时段交通路网信息,采用遗传算法实时搜索未来时段的最优路径,即从起点到终点所花时间最少的路径,方法具有先进性,实用性等特点.本课题的研究成果一经突破,将有效地减少交通系统中汽车的运行时间,减小路网的拥挤程度,提高路网的利用效率,进而达到改善日益严重的城市交通压力的目的.

摘要： 对动态疏散诱导下人群疏散路径选择行为进行调研,得出人群路径转向概率,以人群路径转向概率、动态疏散诱导信息优化范围、火灾环境风险等参数建立基于蚁群算法的疏散个体最优疏散路径模型,在此基础上采用混合遗传模拟退火算法构建疏散网络总时间阻抗最小为疏散管理者决策目标的规划模型,最后对模型进行仿真分析.结果表明:动态疏散诱导优化模型能够使人群均衡疏散,提高疏散效率.

摘要： 对动态疏散诱导下人群疏散路径选择行为进行调研,得出人群路径转向概率,以人群路径转向概率、动态疏散诱导信息优化范围、火灾环境风险等参数建立基于蚁群算法的疏散个体最优疏散路径模型,在此基础上采用混合遗传模拟退火算法构建疏散网络总时间阻抗最小为疏散管理者决策目标的规划模型,最后对模型进行仿真分析.结果表明:动态疏散诱导优化模型能够使人群均衡疏散,提高疏散效率.

摘要： 对动态疏散诱导下人群疏散路径选择行为进行调研,得出人群路径转向概率,以人群路径转向概率、动态疏散诱导信息优化范围、火灾环境风险等参数建立基于蚁群算法的疏散个体最优疏散路径模型,在此基础上采用混合遗传模拟退火算法构建疏散网络总时间阻抗最小为疏散管理者决策目标的规划模型,最后对模型进行仿真分析.结果表明:动态疏散诱导优化模型能够使人群均衡疏散,提高疏散效率.

摘要： 对动态疏散诱导下人群疏散路径选择行为进行调研,得出人群路径转向概率,以人群路径转向概率、动态疏散诱导信息优化范围、火灾环境风险等参数建立基于蚁群算法的疏散个体最优疏散路径模型,在此基础上采用混合遗传模拟退火算法构建疏散网络总时间阻抗最小为疏散管理者决策目标的规划模型,最后对模型进行仿真分析.结果表明:动态疏散诱导优化模型能够使人群均衡疏散,提高疏散效率.

摘要： 公开了一种基于路径密度分析的自动吸尘机器人最优路径规划方法，所述的自动吸尘机器人包括两个驱动轮、与所述驱动轮连接的两个驱动电机，所述的驱动电机上安装编码器，以及安装在所述的自动吸尘机器人前部的障碍物检测装置，所述的控制器内部设置最优路径规划方法，所述的最优路径规划方法包括以下步骤：(1)设置数据链表L0；(2)所述的自动吸尘机器人检测到障碍物时，记录当前位置坐标，存入数据链表L0；(3)求取数据链表L0的中心点O，以及中心点O到数据链表L0中的点Pi(xi,yi)的方向角αj，并存入数据链表L1{αj}；(4)、设置数据链表L2={bk}，bk代表数据链表L1中元素位于k×π/4区域内的数量；(5)计算数据链表L1中元素αj位于bk对应区域的数量，并求最小值，其对应的方向作为新的清扫方向。

摘要： 本发明公开了一种基于路径相关性的P2P覆盖网络最优路径组选择方法，该方法针对引入结构化P2P技术的Spines覆盖网络，在实现节点可动态加入/退出功能的基础上考虑数据多路径传输问题，对数据传输中的多路径P2P覆盖网络采用分阶段的动态规划方法寻找一条综合考虑时延与包丢失率参数性能的最优化路径作为最优参考路径，再通过分析各路径与最优参考路径之间的相关性，并与相关性边界值进行比较的方法来寻找最好的多路径组进行数据的传输，从仿真结果来看，这种方法对于数据传输中网络QOS质量有了一定的提高。

摘要： 一种基于图像处理的停车场空位检测与最优路径引导装置及其空位检测与最优路径引导方法，包括车位检测装置、最优路径引导装置、视频检测预警装置、数据库及管理系统、信息显示装置；数据库及管理系统用于对车位检测装置、最优路径引导装置元、视频检测预警装置元、信息显示装置之间的信息交互和传输进行协调管理和控制；本发明利用视频监控图像处理、数据库数据处理与计算机视觉优化算法，安装成本低，布设简单，可快捷高效的实现停车场空位检测与最优路径引导。

摘要： 本公开涉及用于自主车辆的局部路径规划的最优路径库。描述了用于自主车辆路径规划和路径导航的方法、系统和装置。一个示例系统包括：离线服务器，被配置为生成用于导航地理区域的最优路径的库，其中该地理区域被表示为网格节点地图和定向网格箱地图，以及其中最优路径基于优化准则对应于在网格节点地图中的成对的网格对之间的路径；在自主车辆上的用于存储最优路径的库的存储设备；以及位于自主车辆上的在线服务器，被配置为基于自主车辆的当前位置和当前的前向访问来自存储设备的最优路径的库中的信息，并基于该信息导航自主车辆穿过该地理区域。

摘要： 本发明涉及路径规划技术领域，尤其是一种基于人工神经网络的最优路径及计算路径时间的方法，最优路径的选择方法为：步骤A、从本机和网络中获得汽车行驶时间原始数据及实时的道路情况；步骤B、在本机中对当前道路信息的驾驶信息进行神经网络分析；步骤C、在互联网主机中对相似车辆进行数据采集和神经网络分析；步骤D、如果两个结果相差过大则重新验证，优先采取本机结果，如本机样本点过少，则采取云计算结果；步骤E、根据所得结果规划路径；步骤F、行驶过程中重复调用本方法来缩短运行时间和规避拥堵路段；计算路径时间的方法为：对于已知路径的路程使用步骤A、B、C、D预测到达时间并求和，本发明能够缩短运行时间和规避拥堵路段。

摘要： 公开了一种基于路径密度分析的自动吸尘机器人最优路径规划方法，所述的自动吸尘机器人包括两个驱动轮、与所述驱动轮连接的两个驱动电机，所述的驱动电机上安装编码器，以安装在所述的自动吸尘机器人前部的障碍物检测装置，所述的控制器内部设置最优路径规划方法，所述的最优路径规划方法包括以下步骤：(1)设置数据链表L0；(2)所述的自动吸尘机器人检测到障碍物时，记录当前位置坐标，存入数据链表L0；(3)求取数据链表L0的中心点O，以及中心点O到数据链表L0中的点Pi(xi,yi)的方向角α，并存入数据链表L1{αj}；(4)、设置数据链表L2={bk}，bk代表数据链表L1中元素位于k×π/4区域内的数量；(5)计算数据链表L1中元素αj位于bk对应区域的数量，并求最小值，其对应的方向作为新的清扫方向。

摘要： 本发明公开的最优路径选择方法,在AGV路径网络布设若干路径点，路径点之间通过带有权值单向边连接建立路径地图模型；从路径点中选取起始点和目标点；搜索从起始点到相邻的路径点的最小权值路径，将该相邻路径点设为不再搜索的优选节点，在该最小权值路径中设定该优选节点上一个路径点为来源点；然后重复搜索从起始点到相邻的路径点和/或从起始点经优选节点到达该优选节点相邻的路径点的最小路径权值，将搜得最小路径权值的路径点设为不再搜索优选节点，并设定该优选节点的来源点；直至搜得相邻的路径点为目标点，重复迭代目标点的来源点直至来源点为起始点得出最优路径。应用本发明的优路径生成方法，可快速得出到达目标点行驶成本最低的路线。

摘要： 本发明公开一种多路径传输中最优路径选择方法，在SDN网络传输中，首先RYU控制器获取网络拓扑并计算全网节点对间的路径集，然后周期性的获取底层转发流量状况，同时更新全网资源视图，某时刻数据流来临，依据其源目IP获取源目交换机间的Top‑K路径集并对路径进行评价，最后选择路径评价最好的路径并下发到沿途交换机中。采用本发明方法使得网络资源得到最佳利用，提升了网络资源的利用率。

摘要： 本发明公开了一种基于路径衰耗的通信厂站间光缆路由最优路径选择系统，包括：数据库管理模块、全网拓扑图绘制模块、路径分析模块和最优路径选择模块。本发明的基于路径衰耗的通信厂站间光缆路由最优路径选择系统的优点是：改变了传统情况下人工维护大数量光缆路由选择耗时、耗力、易出错的现状，大大降低了人工操作的复杂度和错误率，有效提高了工作效率、降低时间成本，同时引入了光缆衰耗的因素，极大地提高了电力通信网络的通信质量和速度，平衡网络中的负载，对于促进电力通信网网络管理的研究和发展具有很重要的意义。

摘要： 本发明提供一种基于出租车分时段的经验路径的最优路径规划的方法，首先，利用装备车载定位系统的出租车在其行驶过程中按设定的周期采集数据信息，并将所采集到的数据信息发送到数据服务中心；然后，数据服务中心对所述数据信息进行处理，提取出租车行驶轨迹，存放入行车经验路径知识库；之后，对行车经验路径知识库进行分析，建立经验知识模型，并获取基于所述经验知识模型各路段的经验权值；最后，根据经验知识路径模型计算出最优路径；为公众出行提供一个更加合理、快捷的规划路径。