母了猜猜看游戏做网站,南昌市住房和城乡建设网站,河源网站建设多少钱,网站建设怎么申请域名目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理
【智能算法】粒子群算法#xff08;PSO#xff09;原理及实现
配餐顺序#xff1a; 采用混合粒子群算法 || 路径规划#xff1a; 采用蚁群算法
2.数学模型
餐厅送餐多机器人多点配送路径规划… 目录 1.算法原理2.数学模型3.结果展示4.参考文献5.代码获取 1.算法原理
【智能算法】粒子群算法PSO原理及实现
配餐顺序 采用混合粒子群算法 || 路径规划 采用蚁群算法
2.数学模型
餐厅送餐多机器人多点配送路径规划对模型进行以下假设
单个机器人的配送量无法满足多个客人的需求量多个机器人同时从取餐点出发对所有所有客人进行配餐配餐完结束后再次回到起始点餐厅包含9张桌子和1个配餐点
此模型为带容量限制的物流路径规划问题CVRP和机器人避障路径规划结合问题
配餐顺序 采用混合粒子群算法 || 路径规划 采用蚁群算法 目标函数 m i n Z ∑ i 0 n ∑ j 0 , j ≠ i n ∑ k d i j x i j k (1) min Z\sum_{i0}^n\sum_{j0,j\neq i}^n\sum_kd_{ij}x_{ijk}\tag{1} minZi0∑nj0,ji∑nk∑dijxijk(1)
每个餐桌只能被访问一次 ∑ i 0 n ∑ k x i j k 1 ∀ j ∈ V , j ≠ 0 (2) \sum_{i0}^n\sum_kx_{ijk}1\quad\forall j\in V,j\neq0\tag{2} i0∑nk∑xijk1∀j∈V,j0(2)
保证路径的连续性和回路的完整性 ∑ i 0 , i ≠ j n x i j k ∑ h 0 , h ≠ j n x j h k ∀ j ∈ V , ∀ k (3) \sum_{i0,i\neq j}^nx_{ijk}\sum_{h0,h\neq j}^nx_{jhk}\quad\forall j\in V,\forall k\tag{3} i0,ij∑nxijkh0,hj∑nxjhk∀j∈V,∀k(3)
机器人容量限制 ∑ i 0 n ∑ j 0 , j ≠ i n q j x i j k ≤ Q ∀ k (4) \sum_{i0}^n\sum_{j0,j\neq i}^nq_jx_{ijk}\leq Q\quad\forall k\tag{4} i0∑nj0,ji∑nqjxijk≤Q∀k(4)
每个餐桌的需求量被满足 ∑ i 0 n ∑ k q j x i j k q j ∀ j ∈ V (5) \sum_{i0}^n\sum_kq_jx_{ijk}q_j\quad\forall j\in V\tag{5} i0∑nk∑qjxijkqj∀j∈V(5)
路径的合法性避免障碍物: x i j k 0 如果路径 ( i , j ) 不可行 (6) x_{ijk}0\quad\text{如果路径 }(i,j)\text{ 不可行}\tag{6} xijk0如果路径 (i,j) 不可行(6)
3.结果展示 4.参考文献
[1] 蔡军,钟志远.改进蚁群算法的送餐机器人路径规划[J].智能系统学报,2024,19(02):370-380. [2] 汪繁荣,杜力,徐光辉.基于改进蚁群算法的分布式多机器人协同路径规划[J].中南民族大学学报(自然科学版),2023,42(05):650-657.
5.代码获取
