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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè) ? ? ? 雷達(dá)通信? ? ? ?無(wú)線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動(dòng)機(jī) ? ? ? ?無(wú)人機(jī)

物理應(yīng)用? ? ? ? ? ? ?機(jī)器學(xué)習(xí)

?? 內(nèi)容介紹

?考慮一輛卡車(chē)與一架無(wú)人機(jī)協(xié)同將包裹從倉(cāng)庫(kù)運(yùn)送到一組 n 個(gè)分散的客戶，或者從客戶那里收取包裹并將其運(yùn)送到卡車(chē)上。在這個(gè)過(guò)程中，我們需要受到時(shí)序約束，指定哪些客戶需要在哪些其他客戶之前得到服務(wù)。每個(gè)客戶都有一個(gè)包裹要由無(wú)人機(jī)投遞或拾取，并且卡車(chē)被限制在一組?？奎c(diǎn)之間行駛。一旦卡車(chē)到達(dá)?？奎c(diǎn)，只要滿足有效無(wú)人機(jī)載荷限制，無(wú)人機(jī)就會(huì)起飛并在其飛行距離內(nèi)為多個(gè)客戶提供服務(wù)?？ㄜ?chē)釋放的無(wú)人機(jī)至少可以從一個(gè)?？奎c(diǎn)訪問(wèn)每個(gè)客戶，以確保可以為所有客戶提供服務(wù)。假設(shè)卡車(chē)有足夠的空間存放需要提取或交付的包裹，并且卡車(chē)可以在可以忽略不計(jì)的時(shí)間內(nèi)為無(wú)人機(jī)提供電池，卡車(chē)和無(wú)人機(jī)可以同時(shí)移動(dòng)。目標(biāo)函數(shù)是最小化最后一個(gè)客戶的服務(wù)時(shí)間。

?? 部分代碼

function [output_args] = PlotResult(data,solution,xRange,yRange)scatter(data.stoppingPos(1,:),data.stoppingPos(2,:),80,'s','filled','b');hold on;%根據(jù)客戶需求不同畫(huà)不同顏色for i = 1:data.customerNum    if data.Request(i) == 0 %收取        scatter(data.customerPos(1,i),data.customerPos(2,i),50,'filled','g');    elseif data.Request(i) == 1 %派發(fā)        scatter(data.customerPos(1,i),data.customerPos(2,i),50,'filled','r');    endend% scatter(data.customerPos(1,:),data.customerPos(2,:),50,'filled');allNodeSum = data.stoppingNum + data.customerNum;% for i = 1: allNodeSum%    str = sprintf('%d',i);%    text(data.allPos(1,i)+4,data.allPos(2,i)+8,str);% endnum = length(solution.route);start = 1;% str = sprintf('%d',solution.route(start));% text(data.allPos(1,solution.route(start))+4,data.allPos(2,solution.route(start))+8,str);for i =2:num    plot([data.allPos(1,solution.route(i-1)),data.allPos(1,solution.route(i))],...        [data.allPos(2,solution.route(i-1)),data.allPos(2,solution.route(i))],'r','LineWidth',1);    if solution.route(i) <= data.stoppingNum       rendz = i;       plot([data.allPos(1,solution.route(start)),data.allPos(1,solution.route(rendz))],...           [data.allPos(2,solution.route(start)),data.allPos(2,solution.route(rendz))],'LineWidth',2,'Color','b');       start = rendz;    endendxlim([-5 400]);ylim([-5 300]);hold off;end

?? 運(yùn)行結(jié)果

??? 參考文獻(xiàn)

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化、背包問(wèn)題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問(wèn)題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

2.1 bp時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門(mén)控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸\預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-842230.html

2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)

2.12 RF隨機(jī)森林時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)

2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.16 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.17 時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)

2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時(shí)序、回歸預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)和分類(lèi)

方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、 充電車(chē)輛路徑規(guī)劃（EVRP）、 雙層車(chē)輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、 油電混合車(chē)輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉(cāng)儲(chǔ)巡邏

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng) 金屬腐蝕

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于【無(wú)人機(jī)協(xié)同車(chē)輛】基于?？奎c(diǎn)的NIA算法(NIAS)單卡車(chē)協(xié)同單無(wú)人機(jī)多客戶外賣(mài)配送路徑規(guī)劃（目標(biāo)函數(shù)：最短時(shí)間）附Matlab代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！