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以下内容均为 Demo / 示例数据,用于学习流程演示,不是真实获奖论文。
把巡检点建模为 TSP,用模拟退火求近优闭合路线,并讨论电量约束。
问题是什么?
如何形式化巡检路线问题?
使用什么模型?
TSP
为什么使用这个模型?
必须访问所有点并返回,这不是普通最短路。
核心公式是什么?
min ∑ d_ij x_ij,每个点进出度为 1,并消除子回路
得到了什么结果?
小规模可用精确模型验证,大规模转启发式。
问题是什么?
点数变多后怎样求近优解?
使用什么模型?
模拟退火
为什么使用这个模型?
2-opt 邻域简单,退火能跳出交叉严重的初始路线。
核心公式是什么?
以概率 exp(-Δ/T) 接受更差解
得到了什么结果?
比随机路线缩短约 30%,多次实验稳定。
问题是什么?
电量不够飞完全程怎么办?
使用什么模型?
遗传算法(带充电约束)
为什么使用这个模型?
需要把充电站插入路径,编码比纯退火更灵活。
核心公式是什么?
适应度惩罚超电量片段
得到了什么结果?
插入 1 个充电停靠后即可完成全部巡检。