7、智能算法与生物识别门禁系统的研究与应用

智能算法与生物识别门禁系统的研究与应用

1. 带时间窗的车辆路径规划混合智能算法

1.1 目标函数

在车辆路径规划问题中，需要考虑多个目标，为了将多目标问题转化为单目标问题，选择了如下目标函数：
[
Z = \sum_{i}\sum_{j}\sum_{k}W_1F_{ij}^k + \sum_{i}\sum_{j}\sum_{k}W_2M_{ij}^k + \sum_{i}\sum_{j}\sum_{k}W_3N_{ij}^k
]
其中，目标函数的不同部分有不同的含义：
- 目标（1）是使运输路径最短；
- 目标（2）是考虑车辆的限制；
- 目标（3）保证每辆车对每个固定点只访问一次；
- 目标（4）和（5）是为了避免循环；
- 目标（6）是满足时间窗的需求。

另外，目标函数（7）和（8）是使使用车辆数量最少，运输距离最短。对于这三个目标，物流运输多目标优化的顺序是：首先使车辆行驶路径最短，即最小化所需车辆数量；然后优化车辆运输的总行驶距离和等待时间。$W_1$、$W_2$和$W_3$是控制因子，其不同的值对应不同的关注目标，具体应用中会根据物流运输的实际情况来确定。

1.2 蚁群优化算法

蚁群优化算法（ACO）受蚁群协作行为的启发，大量简单的人工代理通过低层次的通信构建解决方案。它已成功应用于多个离散优化问题，如旅行商问题、二次分配问题、图着色问题等。其基本思想是利用正反馈机制强化属于好的解决方案的图的弧，通过将信息素水平与每条弧关联，并根据找到的解决方案的优劣更新信息素水平，使信息素水平局部编码解决方案的全局信息。每个人工蚁在构建解决方案时