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Web3D山地场景中多智能体mACO路径规划算法 认领 引用 被引量：1
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作者 闫丰亭 贾金原 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期2312-2320,共9页
山地场景数据量大,路径规划算法复杂,难以在网页上精确显示,通常采用的基于等高线的势能路径规划,往往得不到最优路径,且容易被隔断在悬崖下面。为解决以上问题,提出并实现了Web3D上的mACO(mountain ACO)路径规划算法,并在Web3D上实现... 山地场景数据量大,路径规划算法复杂,难以在网页上精确显示,通常采用的基于等高线的势能路径规划,往往得不到最优路径,且容易被隔断在悬崖下面。为解决以上问题,提出并实现了Web3D上的mACO(mountain ACO)路径规划算法,并在Web3D上实现了基于平面网格的pgACO(planar grid ACO)路径规划算法,以及一个Web3D上的A*路径规划算法。再以典型战斗场景为案例,针对mACO算法、pgACO算法以及A*算法,就实现效果、效率、网页刷新率(FPS)做了对比实验,结果显示,三种算法均可达到实时性,但mACO算法规划的路径更加精确。最后根据规划出来的最优路径,采用leader-follower思想,在Web3D上实现了实时高效的多智能体路径规划方案。 展开更多
关键词 Web3D山地场景 mACO算法 平面网格pgACO算法 A＊算法 多智能体路径规划
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基于多级网络结构的农产品低碳冷链物流路径优化——以粤北韶关地区为例 认领 引用
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作者 沈彦岑 邹辉霞 +1 位作者 谷长乐 邓鹏辉 《物流工程与管理》 2025年第9期77-84,共8页
为解决地理环境复杂、基础设施不完善、信息化水平不高等问题,构建了“市—县—镇—村”四级配送中心网络结构,建立了综合考虑物流成本、时间成本和碳排放成本的多目标优化模型并设计多因素蚁群优化(MACO)算法,通过实际算例验证了模型... 为解决地理环境复杂、基础设施不完善、信息化水平不高等问题,构建了“市—县—镇—村”四级配送中心网络结构,建立了综合考虑物流成本、时间成本和碳排放成本的多目标优化模型并设计多因素蚁群优化(MACO)算法,通过实际算例验证了模型和算法的有效性。研究结果表明,通过合理规划配送中心布局和优化运输路径,可以显著降低物流成本、提高配送效率、减少碳排放,实现经济效益、社会效益和环境效益的协调统一。 展开更多
关键词 多级网络结构 生鲜农产品 低碳冷链物流 路径优化 MACO算法
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