发明名称 | 基于计算机视觉的物流节点设施布局优化方法 | ||
摘要 | 本发明公开了一种基于计算机视觉的物流节点设施布局优化方法,本发明基于计算机视觉技术,引入Multi-Agent技术与CA模拟技术,构建地理模拟系统,采用计算机图形学来表征物流设施地块地形及其约束条件,构建物流节点设施布局优化的三层Multi-Agent模型,借鉴构建型算法在产生初始方案上的优势生成初始解,采用改进型算法中的思想,将遗传算法与模拟退火算法结合提出物流节点设施布局优化算法。本发明可实现复杂地形条件下多约束大规模物流节点设施布局优化,还可广泛应用于城市规划、交通运输、大规模集成电路设计、建筑设计、机械制造、航空航天等领域。 | ||
申请公布号 | CN102521443A | 申请公布日期 | 2012.06.27 |
申请号 | CN201110400414.X | 申请日期 | 2011.12.06 |
申请人 | 河海大学 | 发明人 | 王伟;封学军;黄莉 |
分类号 | G06F17/50(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/50(2006.01)I |
代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人 | 许方 |
主权项 | 一种基于计算机视觉的物流节点设施布局优化方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤(1),基于计算机视觉技术,采用多智能体(Multi‑Agent)技术与CA模拟技术,构建地理模拟系统,采用计算机图形学来表征物流设施地块地形及其约束条件,构建物流节点设施布局优化的三层Agent优化模型;步骤(2),进行物流节点设施布局设计数据的收集和初步处理,建立物流节点、物流服务系统的历史数据库和预测数据库;步骤(3),采用ALDEP和MULTIPLE两种构建型算法产生物流节点设施布局的初始方案,在初始方案的基础上生成初始解,制定物流节点系统结构和布局方案的评估结果;步骤(4),方案优化:将遗传算法与模拟退火算法结合形成高度混合的遗传模拟退火算法,并在其中引入三层Agent优化模型对遗传模拟退火算法进行优化改进,对于功能区布局问题采用实数编码,形成物流节点设施布局优化算法。 | ||
地址 | 210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号 |