粒子群算法考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度（目标函数：总时间）【含Matlab源码 4700期】

最新推荐文章于 2025-08-22 11:11:45 发布
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粒子群算法考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度（目标函数：总时间）【含Matlab源码 4700期】

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【数字信号调制】基于matlab 16QAM信号调制解调【含Matlab源码 2050期】
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16QAM信号调制解调 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【数字信号去噪】基于matlab低通滤波数字信号去噪【含Matlab源码 964期】
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【Matlab TSP】改进的遗传算法求解旅行商问题【含GUI源码 926期】
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国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
jianmozhongge的博客
08-20 1万+
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
粒子群算法考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度（目标函数：总时间）【含Matlab源码 4700期】.mp4
06-15
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
模拟退火算法考虑重量限制和时间约束的集装箱码头满载AGV自动化调度（目标函数：总时间）【含Matlab源码 4701期】.mp4
06-15
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
2024高教社杯数学建模国赛ABCDE题思路代码解析＋成品参考论文获取
qq_59747472的博客
09-02 2826
一、引言高教社杯全国大学生数学建模竞赛（以下简称“国赛”）是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在培养学生的数学建模能力、团队合作能力和科学研究能力。近年来，国赛的参赛人数和比赛难度不断提升，对参赛者的数学建模能力提出了更高的要求。本文将针对2024年国赛ABCDDE五道赛题，分别从题目背景、问题分析、模型建立、代码实现、结果分析等方面进行详细的思路解析，并提供参考论文以及相关代码供大家学习参考。
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B 题 生产过程中的决策问题
weixin_43608857的博客
09-05 1万+
对退回的不合格品，重复步骤(3)。请根据你们所做的决策，对表 1 中的情形给出具体的决策方案，并给出决策的依据及相 应的指标结果。对 𝑚 道工序、𝑛 个零配件，已知零配件、半成品和成品的次品率，重复问题 2，给出生产过程的决策方案。假设问题 2 和问题 3 中零配件、半成品和成品的次品率均是通过抽样检测方法 （例如，你在问题 1 中使用的方法）得到的，请重新完成问题 2 和问题 3。(1) 对零配件（零配件 1 和/或零配件 2）是否进行检测，如果对某种零配件不检测，这 种零配件将直接进入到装配环节；
2024年高教社杯数学建模国赛A题思路解析+代码+论文
ivanlj的博客
08-14 1万+
该竞赛创办于1992年，每年一届，是首批列入“高校学科竞赛排行榜”的19项竞赛之一。2023年，来自全国及美国、澳大利亚、马来西亚的1685所院校/校区、59611队(本科54158队、专科5453队)、近18万人报名参赛。2024年赛题于竞赛开始时（2024年9月5日晚上6：00）发布在本站、中国知网、中国大学生在线、高等教育出版社、中国高校数学建模课程中心、中国数模、北京大学重庆大数据研究院/北太振寰（重庆）科技有限公司等网站。报名参赛、论文提交请通过中国知网进行。
2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目代码和思路预定
最新发布
qq_59747472的博客
08-22 1593
数学建模国赛全称是2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛，是全国高校规模最大的数学建模竞赛。竞赛创办于1992年，每年一届，是“高校学科竞赛排行榜”的前五名，可以说该竞赛是数据分析、数学建模类竞赛中的"奥林匹克竞赛"。报名截止时间：9月1（周一）日20时比赛时间：9月4日（周四）18时至9月7日(周日)20时报名方式：报名采用网上报名的方式，且参赛者以3名大学生组成一队，通过学校教务部门向所在赛区组委会报名，再由赛区组委会向全国组委会报名。
【无人机通信】基于哈里斯鹰算法实现无人机辅助可见光通信NOMA 的总速率最大化附matlab代码
qq_59747472的博客
07-06 1102
随着无人机 (UAV) 与可见光通信 (VLC) 的深度融合，为 5G 及未来网络的大规模连接应用和服务提供了广阔的发展前景。本文研究了一种基于非正交多址接入的 UAV 辅助 VLC 系统，旨在通过联合优化功率分配和 UAV 位置，最大化所有用户的总速率。优化问题需满足功率分配约束、用户服务质量约束和 UAV 位置约束。然而，该问题本质上是非凸的且为 NP-hard 问题，难以获得最优解。此外，由于 VLC 的信道模型复杂性，传统方法如坐标下降算法也难以有效解决该问题。
【控制】基于自适应模型预测控制AMPC的四旋翼无人机快速优化matlab实现
qq_59747472的博客
06-27 999
摘要： 随着无人机技术的快速发展，四旋翼无人机因其结构简单、操控灵活等特点，在各个领域得到越来越广泛的应用。然而，在实际应用中，四旋翼无人机往往需要面临复杂的动态环境和未知扰动，这使得其控制系统的设计面临巨大挑战。自适应模型预测控制（AMPC）作为一种先进的控制策略，能够在线学习系统模型参数，并根据预测信息进行最优控制，在处理系统不确定性和扰动方面展现出优越性。本文将重点讨论基于AMPC的四旋翼无人机快速优化方法，旨在提高无人机的轨迹跟踪精度、抗扰动能力以及响应速度。
【无人机编队】狭窄空间环境中多旋翼无人机自重构 V 型编队matlab代码
m0_57702748的博客
04-11 870
在狭窄空间环境中，多旋翼无人机编队控制面临着极大的挑战。本文提出了一种新的自重构 V 型编队算法，该算法能够使无人机在狭窄空间内保持稳定的 V 型编队，并能够自动调整编队形状以适应不同的空间限制。引言多旋翼无人机编队控制技术在近几年得到了广泛的研究，并被应用于各种领域，如协作探索、搜索救援和编队表演等。在实际应用中，无人机编队经常需要在狭窄的空间环境中执行任务，如室内环境、隧道或峡谷等。
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛A
2301_81310034的博客
09-10 608
【图像去噪】基于BdCNN算法实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
06-09 805
The removal of mixed noise is a stiff problem since the distribution of the noise cannot be predicted accurately. The most common mixed noise is the combination of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Impulse Noise (IN). Many methods first attempt to r
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学
热门推荐
ivanlj的博客
09-05 1万+
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题保姆级分析完整思路+代码+数据教学 C题题目：农作物的种植策略 今年的题目很有意思，和去年C题题目相关联了，接下来我们将按照题目总体分析-背景分析-各小问分析的形式来 1总体分析 1.1问题背景： 该乡村位于华北山区，温度较低，耕地有限且地块分散，包含露天耕地和不同类型的大棚。不同地块适合种植不同类型的农作物，需根据当地条件选择合适的作物，并避免连续重茬种植。
【信号模拟】基于APP宽频带干扰信号发生系统附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-09 1120
在现代电子系统中，宽频带干扰信号已成为一个日益严重的问题。这些信号会影响设备的性能，甚至导致设备故障。为了解决这一问题，需要开发出能够产生宽频带干扰信号的系统。本文将介绍一种基于APP的宽频带干扰信号发生系统，该系统具有高精度、高稳定性和易于操作的特点。系统架构该系统主要由以下模块组成：**APP控制模块：**负责系统的控制和配置，包括信号参数设置、波形选择、输出功率调节等。**信号发生模块：**负责产生宽频带干扰信号，包括正弦波、方波、三角波、噪声等波形。
基于改进非局部均值的红外图像混合噪声去除方法
crasher123的博客
09-28 385
传统的去噪算法无法有效去除红外图像中的条纹与随机混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的基于非局部均值(NL-means)的混合噪声去除方法。首先,分析了非局部均值算法处理混合噪声的问题,并用一组实验分析了红外图像块中混合噪声的特性。根据实验结果,用有色高斯模型对混合噪声进行建模,并基于Mahalanobis距离改进了传统的基于欧氏距离的块相似性度量方法,使之对图像中不同复杂程度的区域进行自适应。仿真和真实数据实验均表明:文中算法相比于传统的图像去噪算法,能较好地去除条纹与随机混合噪声。
在自动化集装箱港口中，如何利用粒子群算法优化带时间窗约束的AGV调度策略？
11-09
为了优化自动化集装箱港口的AGV调度策略，你可以参考《自动化港口AGV调度优化：AGV伴侣影响分析》这一资料。在此基础上，粒子群算法作为一种高效的全局优化策略，可以帮助我们解决带时间窗约束的整数规划模型问题。 参考资源链接：[自动化港口AGV调度优化：AGV伴侣影响分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4v3c4vbrvw?spm=1055.2569.3001.10343) 粒子群算法（PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的算法，通过迭代寻找最优解。在这个问题中，每个粒子代表一个可能的AGV调度方案，算法通过评估每个粒子的适应度（如最小化总等待时间）来迭代改进粒子位置。粒子的位置更新会受到个体最优解（pbest）和全局最优解（gbest）的影响。 在具体实施过程中，首先需要定义粒子的编码方式，每个粒子表示一个调度方案，包含AGV的路径和时间窗的分配。然后初始化粒子群，设置初始速度和位置。接下来，通过以下步骤迭代优化： 1. 评估每个粒子的适应度，即当前调度方案的效率和等待时间。 2. 更新每个粒子的pbest和全局的gbest。 3. 根据pbest和gbest调整粒子的速度和位置，即优化调度方案。 4. 检查是否达到终止条件，如迭代次数或适应度阈值。 通过粒子群算法，我们可以找到使总等待时间最小的调度方案，从而提高AGV的工作效率。同时，时间窗约束确保了任务的及时完成，避免了调度方案的不切实际。 粒子群算法的引入是解决这类优化问题的有效方法之一，它能够处理复杂的约束条件，并在搜索空间中寻找到满意的近似最优解。为了更深入了解粒子群算法在AGV调度中的应用，建议深入研究《自动化港口AGV调度优化：AGV伴侣影响分析》中提供的案例和数据。该资料不仅涵盖了粒子群算法在AGV调度中的应用，还包括了AGV伴侣对于提高系统效率和减少设备间等待时间的积极影响。 参考资源链接：[自动化港口AGV调度优化：AGV伴侣影响分析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4v3c4vbrvw?spm=1055.2569.3001.10343)
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