卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)的魯棒優(yōu)化算法畢業(yè)論文【附代碼】

卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)的魯棒優(yōu)化算法研究主要內(nèi)容：本研究將研究卡車與無人機協(xié)作的配送網(wǎng)絡(luò)魯棒優(yōu)化算法。首先，分析無人機配送的基本概念及其與卡車配送的協(xié)作方式。接著，提出一種魯棒優(yōu)化模型，考慮不確定性因素以提升配送效率。研究將通過仿真實驗驗證算法的有效性，并評估其在實際物流中的應(yīng)用潛力。希望本研究能為未來的配送網(wǎng)絡(luò)設(shè)計提供新的思路與方法。文檔說明：本文闡述了無人機、卡車、配送網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、魯棒優(yōu)化、啟發(fā)式算法、核心的解決方案，涵蓋了其主要設(shè)計思路、實驗結(jié)果及仿真圖示。卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)的魯棒優(yōu)化算法研究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準確性，實驗驗證了其在不同應(yīng)用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結(jié)果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據(jù)來源，最后附上了相關(guān)的參考文獻，用以支持本文中的方法和結(jié)論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團隊。核心思路應(yīng)用無人機解決“最后一公里”的配送問題，構(gòu)建智慧創(chuàng)新的下一代末端配送體系，對滿足日益增長的配送需求，緩解地面交通的壓力，擺脫老齡化帶來的勞動力短缺束縛，推動快遞服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶動全產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展具有重要作用。在這種情境下，基于地面車輛的配送網(wǎng)絡(luò)與基于無人機的空中配送網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)整合需求尤為迫切，也對快遞服務(wù)商的運營管理構(gòu)成新的挑戰(zhàn)。一方面，新增的無人機空中配送作業(yè)與已有的卡車地面配送作業(yè)尚未進行充分整合，二者同步配送的角色定位存在沖突，難以發(fā)揮配送系統(tǒng)的潛在效率。另一方面，空中與地面雙重不確定因素對卡車與無人機聯(lián)合作業(yè)形成干擾，增大配送系統(tǒng)的協(xié)同風險。在不確定條件下如何安排卡車與無人機聯(lián)合作業(yè)，兼顧配送效率與協(xié)同風險，成為物流服務(wù)商難以回避的問題，這也為物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計理論與方法的研究提出了新主題。本研究通過卡車與無人機兩級配送網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，彌補物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計理論在完全動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計研究中的不足，為實現(xiàn)既對節(jié)點服務(wù)又對弧服務(wù)的復雜兩級物流網(wǎng)絡(luò)的整合提供支持，進一步滿足復雜系統(tǒng)在不確定條件下的自主決策需求，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動的魯棒優(yōu)化理論的應(yīng)用與發(fā)展。首先通過理論分析，梳理研究現(xiàn)狀，從卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)動態(tài)整合的實際需要出發(fā)，根據(jù)完全動態(tài)的物流網(wǎng)絡(luò)配置，本文提出了卡車與無人機兩級配送網(wǎng)絡(luò)動態(tài)整合的三大核心問題:單卡車-單無人機路徑問題魯棒優(yōu)化、單卡車-多無人機路徑問題魯棒優(yōu)化和多卡車-多無人機路徑問題魯棒優(yōu)化。接著針對不同的問題類型，給出不確定條件下魯棒解的定義與標準，選擇不確定參數(shù)的處理方法，構(gòu)建魯棒優(yōu)化模型。然后根據(jù)具體問題的結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計高效的求解算法。最后使用算例仿真的方法，驗證魯棒模型及求解算法的適用性和有效性。本研究的主要工作有三方面:(1)從運輸規(guī)劃角度研究不確定的交通條件下單卡車-單無人機路徑問題的魯棒優(yōu)化，提出卡車與無人機聯(lián)合路徑的同步規(guī)劃方法。從運輸規(guī)劃角度，解析了單卡車與單無人機路徑規(guī)劃的三個層次:路徑?jīng)Q策、任務(wù)分配決策、無人機起降位置選擇的中繼地選址決策，且中繼地選址決策從屬于路徑?jīng)Q策。進而考慮不確定交通條件，采用簡單橢球不確定性集合處理卡車行駛時間的擾動，構(gòu)建魯棒的帶無人機旅行商問題的二階錐規(guī)劃模型。最后，基于卡車與無人機路徑問題的結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計有效前沿啟發(fā)式算法，并通過數(shù)值算例檢驗了魯棒模型和算法性能。(2)從車輛調(diào)度角度研究不確定導航環(huán)境下單卡車-多無人機路徑問題的魯棒優(yōu)化，提出單卡車與多無人機聯(lián)合作業(yè)的概念，通過魯棒性分析確定一臺卡車所應(yīng)部署無人機的最佳數(shù)量。從車輛調(diào)度角度，定義單卡車與多無人機的聯(lián)合作業(yè)，剖析在每一次聯(lián)合作業(yè)中，卡車與無人機之間的任務(wù)分配以及派出的無人機數(shù)量對配送效率和協(xié)同風險的影響。進而考慮不確定導航環(huán)境，當兩架或以上無人機在一臺卡車上起降時，不確定導航環(huán)境會增加潛在的作業(yè)沖突，導致協(xié)同失敗。為量化這一影響，將其描述為無人機在被卡車回收前的一段不確定的等待時間。然后在無人機最大續(xù)航時間約束下，將卡車與無人機的調(diào)度決策包括客戶任務(wù)分配、無人機派遣、中繼地選址整合到一個二階錐規(guī)劃模型，以最小化作業(yè)總時間的同時降低協(xié)同風險。為求解這一復雜問題，設(shè)計出三階段自適應(yīng)大鄰域搜索啟發(fā)式算法。最后基于長春市主城區(qū)的快遞包裹配送網(wǎng)絡(luò)開發(fā)算例，檢驗魯棒模型和算法性能，進行魯棒性分析，從而確定一臺卡車所應(yīng)部署無人機的最佳數(shù)量。(3)從物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計角度系統(tǒng)地研究不確定條件下多卡車-多無人機路徑問題的魯棒優(yōu)化，提出適用于一般情形的魯棒模型，開發(fā)高效的混合啟發(fā)式算法，以求解實際應(yīng)用中的大規(guī)模問題。從物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計角度，分析不確定條件下中繼地的選擇對卡車和無人機構(gòu)成的兩級配送網(wǎng)絡(luò)有三種不同程度的影響:正常停止、操作性停止和緊急停止。為滿足復雜系統(tǒng)在不確定條件下的自主決策需求，將操作性停止和緊急停止統(tǒng)稱為卡車與無人機的協(xié)同失敗。進而考慮不確定的交通條件、不確定的導航環(huán)境，分別構(gòu)建一臺卡車與一架無人機配對、一臺卡車與多架無人機配對的帶無人機車輛路徑問題的魯棒模型，并推廣到一般情形，構(gòu)建不確定條件下帶無人機車輛路徑問題的魯棒模型。為提升求解效率，開發(fā)基于禁忌搜索與分支切割的混合啟發(fā)式算法。最后參考長春市主城區(qū)快遞包裹配送網(wǎng)絡(luò)，生成不同規(guī)模的算例，檢驗魯棒模型和算法性能，模擬分析不同車隊規(guī)模、風險懲罰系數(shù)組合下配送效率與協(xié)同風險的變化。本研究得出的主要結(jié)論如下:(1)對單卡車-單無人機路徑問題的魯棒優(yōu)化表明，采用選址決策從屬于路徑?jīng)Q策的聯(lián)合路徑同步規(guī)劃方法能夠動態(tài)插入卡車?？奎c，從而適當調(diào)整卡車行駛路線、合理確定無人機的起降位置，為不確定的交通條件下動態(tài)整合卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)、滿足“最后一公里”配送需求提供了一條可行的途徑。(2)對單卡車-多無人機路徑問題的魯棒優(yōu)化表明，采用魯棒優(yōu)化方法能夠調(diào)整卡車與無人機的聯(lián)合作業(yè)以及派出的無人機數(shù)量，降低協(xié)同風險的同時減少配送作業(yè)總時間，從而在不確定導航環(huán)境下，為確定一臺卡車所應(yīng)部署無人機的最佳數(shù)量提供決策依據(jù)。(3)對多卡車-多無人機路徑問題的魯棒優(yōu)化表明，本文提出的帶無人機車輛路徑問題的魯棒模型以及混合啟發(fā)式算法能夠穩(wěn)定、高效地獲得魯棒(近似)最優(yōu)解，從而滿足求解大規(guī)模實際問題的需要，進而為不確定條件下卡車與無人機兩級配送網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)整合提供了適用的數(shù)學模型和高效的求解算法。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在:(1)針對卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)動態(tài)整合這一新問題，首次在“最后一公里”配送場景中提出選址決策從屬于路徑?jīng)Q策的同步規(guī)劃方法，將無人機起降位置選擇整合到卡車與無人機的聯(lián)合路徑規(guī)劃中，彌補了完全動態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計理論研究的不足。(2)對于一臺卡車與一架無人機構(gòu)成的兩級配送網(wǎng)絡(luò)，考慮不確定交通條件，首次將魯棒的帶無人機旅行商問題構(gòu)建為二階錐規(guī)劃模型，并設(shè)計有效前沿啟發(fā)式算法進行求解，為卡車與無人機之間的任務(wù)分配提供魯棒優(yōu)化的新方法。(3)對于一臺卡車與多架無人機構(gòu)成的兩級配送網(wǎng)絡(luò)，考慮不確定導航環(huán)境，首次將魯棒的帶多架無人機的旅行商問題構(gòu)建為二階錐規(guī)劃模型，并開發(fā)三階段自適應(yīng)大鄰域搜索算法進行求解，為確定卡車所應(yīng)配備無人機的最佳數(shù)量提供新工具。(4)對于多臺卡車與多架無人機構(gòu)成的兩級配送網(wǎng)絡(luò)，考慮交通條件與導航環(huán)境的不確定性，首次將魯棒的帶無人機車輛路徑問題構(gòu)建為二階錐規(guī)劃模型，并開發(fā)混合啟發(fā)式算法進行求解。本文揭示不同運輸車隊配置、不同風險懲罰系數(shù)下卡車與無人機系統(tǒng)的配送效率變化，以及采用魯棒(近似)最優(yōu)解的魯棒代價與魯棒收益，為全面實現(xiàn)卡車與無人機兩級配送網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)整合提供通用的數(shù)學模型和更高效的求解算法，同時也豐富了數(shù)據(jù)驅(qū)動的魯棒優(yōu)化理論與方法的工具箱。本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%卡車與無人機配送網(wǎng)絡(luò)的魯棒優(yōu)化算法研究%加載數(shù)據(jù)集numSamples=979;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=979;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=979;%訓練網(wǎng)絡(luò)forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=979;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=979;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結(jié)果

常見算法與模型應(yīng)用本團隊擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流?？稍L問官網(wǎng)或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網(wǎng)重構(gòu)優(yōu)化1.3優(yōu)化調(diào)度1.4優(yōu)化路由1.5微電網(wǎng)優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調(diào)度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調(diào)度優(yōu)化1.18優(yōu)化設(shè)計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調(diào)配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調(diào)度優(yōu)化1.39數(shù)據(jù)中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應(yīng)鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網(wǎng)絡(luò)流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產(chǎn)線效率優(yōu)化2機器學習和深度學習分類與預測2.1機器學習和深度學習分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.6RF隨機森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.9LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)分類2.1.10PNN概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13SCN隨機配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學習機分類2.1.15KELM混合核極限學習機分類2.1.16DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)分類2.1.17ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.18DELM深度學習極限學習機分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學習機分類2.1.21OVO多分類支持向量機2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經(jīng)自適應(yīng)共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.2機器學習和深度學習預測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.4BF粒子濾波預測2.2.5DKELM回歸預測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.8GMM高斯混合模型預測2.2.9GMDN預測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機預測2.2.13RELM魯棒極限學習機預測2.2.14RF隨機森林預測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.17RVM相關(guān)向量機預測2.2.18SVM支持向量機預測2.2.19TCN時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.20XGBoost回歸預測2.2.21模糊預測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預測2.2.24Prophet模型時間序列預測2.2.25LightGBM回歸預測2.2.26ARIMA-GARCH組合預測2.2.27深度多層感知機預測2.2.28Transformer時間序列預測2.2.29Seq2Seq模型預測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預測2.2.31自編碼器預測2.2.32LMS最小均方算法預測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.34BLS寬度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預測2.2.38DELM深度學習極限學習機預測2.2.39LSTM長短時記憶網(wǎng)絡(luò)預測2.2.40模型集成預測2.2.41高維數(shù)據(jù)預測2.2.42多變量時間序列預測2.3機器學習和深度學習實際應(yīng)用預測CPI指數(shù)預測PM2.5濃度預測SOC預測產(chǎn)量預測車位預測蟲情預測帶鋼厚度預測電池健康狀態(tài)預測電力負荷預測房價預測腐蝕率預測故障診斷預測光伏功率預測軌跡預測航空發(fā)動機壽命預測匯率預測混凝土強度預測加熱爐爐溫預測價格預測交通流預測居民消費指數(shù)預測空氣質(zhì)量預測糧食溫度預測氣溫預測清水值預測失業(yè)率預測用電量預測運輸量預測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預測員工離職預測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預測自然災害預測圖像分割預測視頻行為預測心電異常預測腦電波分類汽車故障預測智能家居用電量預測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學處理3.21圖像旋轉(zhuǎn)3.22圖像反轉(zhuǎn)3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調(diào)整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運運輸問題4.4機器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機任務(wù)分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調(diào)4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮