卡車與無人機(jī)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(jī)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(jī)協(xié)作的配送網(wǎng)絡(luò)魯棒優(yōu)化算法。首先，分析無人機(jī)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性，并評(píng)估其在實(shí)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(jì)提供新的思路與方法。文檔說明：本文闡述了無人機(jī)、卡車、配送網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、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(jì)思路、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及仿真圖示?？ㄜ嚺c無人機(jī)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(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(xì)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(xiàn)，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(tuán)隊(duì)。核心思路應(yīng)用無人機(jī)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(duì)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(dòng)力短缺束縛，推動(dòng)快遞服務(wù)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，帶動(dòng)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(jī)的空中配送網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)整合需求尤為迫切，也對(duì)快遞服務(wù)商的運(yùn)營管理構(gòu)成新的挑戰(zhàn)。一方面，新增的無人機(jī)空中配送作業(yè)與已有的卡車地面配送作業(yè)尚未進(jìn)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(duì)卡車與無人機(jī)聯(lián)合作業(yè)形成干擾，增大配送系統(tǒng)的協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)。在不確定條件下如何安排卡車與無人機(jī)聯(lián)合作業(yè)，兼顧配送效率與協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)，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(jì)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(jī)兩級(jí)配送網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，彌補(bǔ)物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理論在完全動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究中的不足，為實(shí)現(xiàn)既對(duì)節(jié)點(diǎn)服務(wù)又對(duì)弧服務(wù)的復(fù)雜兩級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)的整合提供支持，進(jìn)一步滿足復(fù)雜系統(tǒng)在不確定條件下的自主決策需求，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(jī)配送網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)整合的實(shí)際需要出發(fā)，根據(jù)完全動(dòng)態(tài)的物流網(wǎng)絡(luò)配置，本文提出了卡車與無人機(jī)兩級(jí)配送網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)整合的三大核心問題:單卡車-單無人機(jī)路徑問題魯棒優(yōu)化、單卡車-多無人機(jī)路徑問題魯棒優(yōu)化和多卡車-多無人機(jī)路徑問題魯棒優(yōu)化。接著針對(duì)不同的問題類型，給出不確定條件下魯棒解的定義與標(biāo)準(zhǔn)，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(jì)高效的求解算法。最后使用算例仿真的方法，驗(yàn)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(yùn)輸規(guī)劃角度研究不確定的交通條件下單卡車-單無人機(jī)路徑問題的魯棒優(yōu)化，提出卡車與無人機(jī)聯(lián)合路徑的同步規(guī)劃方法。從運(yùn)輸規(guī)劃角度，解析了單卡車與單無人機(jī)路徑規(guī)劃的三個(gè)層次:路徑?jīng)Q策、任務(wù)分配決策、無人機(jī)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(jìn)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(shí)間的擾動(dòng)，構(gòu)建魯棒的帶無人機(jī)旅行商問題的二階錐規(guī)劃模型。最后，基于卡車與無人機(jī)路徑問題的結(jié)構(gòu)特征，設(shè)計(jì)有效前沿啟發(fā)式算法，并通過數(shù)值算例檢驗(yàn)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(dǎo)航環(huán)境下單卡車-多無人機(jī)路徑問題的魯棒優(yōu)化，提出單卡車與多無人機(jī)聯(lián)合作業(yè)的概念，通過魯棒性分析確定一臺(tái)卡車所應(yīng)部署無人機(jī)的最佳數(shù)量。從車輛調(diào)度角度，定義單卡車與多無人機(jī)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(jī)之間的任務(wù)分配以及派出的無人機(jī)數(shù)量對(duì)配送效率和協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)的影響。進(jìn)而考慮不確定導(dǎo)航環(huán)境，當(dāng)兩架或以上無人機(jī)在一臺(tái)卡車上起降時(shí)，不確定導(dǎo)航環(huán)境會(huì)增加潛在的作業(yè)沖突，導(dǎo)致協(xié)同失敗。為量化這一影響，將其描述為無人機(jī)在被卡車回收前的一段不確定的等待時(shí)間。然后在無人機(jī)最大續(xù)航時(shí)間約束下，將卡車與無人機(jī)的調(diào)度決策包括客戶任務(wù)分配、無人機(jī)派遣、中繼地選址整合到一個(gè)二階錐規(guī)劃模型，以最小化作業(yè)總時(shí)間的同時(shí)降低協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)。為求解這一復(fù)雜問題，設(shè)計(jì)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(yàn)魯棒模型和算法性能，進(jìn)行魯棒性分析，從而確定一臺(tái)卡車所應(yīng)部署無人機(jī)的最佳數(shù)量。(3)從物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)角度系統(tǒng)地研究不確定條件下多卡車-多無人機(jī)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(shí)際應(yīng)用中的大規(guī)模問題。從物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)角度，分析不確定條件下中繼地的選擇對(duì)卡車和無人機(jī)構(gòu)成的兩級(jí)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(fù)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(jī)的協(xié)同失敗。進(jìn)而考慮不確定的交通條件、不確定的導(dǎo)航環(huán)境，分別構(gòu)建一臺(tái)卡車與一架無人機(jī)配對(duì)、一臺(tái)卡車與多架無人機(jī)配對(duì)的帶無人機(jī)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(jī)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(yàn)魯棒模型和算法性能，模擬分析不同車隊(duì)規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)懲罰系數(shù)組合下配送效率與協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)的變化。本研究得出的主要結(jié)論如下:(1)對(duì)單卡車-單無人機(jī)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(dòng)態(tài)插入卡車?？奎c(diǎn)，從而適當(dāng)調(diào)整卡車行駛路線、合理確定無人機(jī)的起降位置，為不確定的交通條件下動(dòng)態(tài)整合卡車與無人機(jī)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(duì)單卡車-多無人機(jī)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(jī)的聯(lián)合作業(yè)以及派出的無人機(jī)數(shù)量，降低協(xié)同風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)減少配送作業(yè)總時(shí)間，從而在不確定導(dǎo)航環(huán)境下，為確定一臺(tái)卡車所應(yīng)部署無人機(jī)的最佳數(shù)量提供決策依據(jù)。(3)對(duì)多卡車-多無人機(jī)路徑問題的魯棒優(yōu)化表明，本文提出的帶無人機(jī)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(shí)際問題的需要，進(jìn)而為不確定條件下卡車與無人機(jī)兩級(jí)配送網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)整合提供了適用的數(shù)學(xué)模型和高效的求解算法。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在:(1)針對(duì)卡車與無人機(jī)配送網(wǎng)絡(luò)動(dòng)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(jī)起降位置選擇整合到卡車與無人機(jī)的聯(lián)合路徑規(guī)劃中，彌補(bǔ)了完全動(dòng)態(tài)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理論研究的不足。(2)對(duì)于一臺(tái)卡車與一架無人機(jī)構(gòu)成的兩級(jí)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(jī)旅行商問題構(gòu)建為二階錐規(guī)劃模型，并設(shè)計(jì)有效前沿啟發(fā)式算法進(jìn)行求解，為卡車與無人機(jī)之間的任務(wù)分配提供魯棒優(yōu)化的新方法。(3)對(duì)于一臺(tái)卡車與多架無人機(jī)構(gòu)成的兩級(jí)配送網(wǎng)絡(luò)，考慮不確定導(dǎo)航環(huán)境，首次將魯棒的帶多架無人機(jī)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(jìn)行求解，為確定卡車所應(yīng)配備無人機(jī)的最佳數(shù)量提供新工具。(4)對(duì)于多臺(tái)卡車與多架無人機(jī)構(gòu)成的兩級(jí)配送網(wǎng)絡(luò)，考慮交通條件與導(dǎo)航環(huán)境的不確定性，首次將魯棒的帶無人機(jī)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(jìn)行求解。本文揭示不同運(yùn)輸車隊(duì)配置、不同風(fēng)險(xiǎn)懲罰系數(shù)下卡車與無人機(jī)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(jià)與魯棒收益，為全面實(shí)現(xiàn)卡車與無人機(jī)兩級(jí)配送網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)整合提供通用的數(shù)學(xué)模型和更高效的求解算法，同時(shí)也豐富了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的魯棒優(yōu)化理論與方法的工具箱。本團(tuán)隊(duì)擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)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(jī)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(tuán)隊(duì)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(tuán)隊(duì)提供learningRate=0.01;numEpochs=979;%訓(xùn)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(jìn)行評(píng)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(gè)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(píng)估最佳個(gè)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?fù)p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(tuán)隊(duì)擅長數(shù)據(jù)處理、建模仿真、論文寫作與指導(dǎo)，科研項(xiàng)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(jìn)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(jì)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(jià)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(jī)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(yùn)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(jià)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類與預(yù)測2.1機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)分類2.1.1CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.2SVM支持向量機(jī)分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時(shí)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(jī)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(shí)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(jī)分類2.1.13SCN隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)模型分類2.1.14RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.15KELM混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)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(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.19GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類2.1.20ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)分類2.1.21OVO多分類支持向量機(jī)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(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)預(yù)測2.2.1ARMA自回歸滑動(dòng)平均模型預(yù)測2.2.2ANFIS自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.3ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.4BF粒子濾波預(yù)測2.2.5DKELM回歸預(yù)測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.7FNN前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.8GMM高斯混合模型預(yù)測2.2.9GMDN預(yù)測2.2.10GRNN廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預(yù)測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機(jī)預(yù)測2.2.13RELM魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.14RF隨機(jī)森林預(yù)測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.16RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.17RVM相關(guān)向量機(jī)預(yù)測2.2.18SVM支持向量機(jī)預(yù)測2.2.19TCN時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.20XGBoost回歸預(yù)測2.2.21模糊預(yù)測2.2.22奇異譜分析方法SSA時(shí)間序列預(yù)測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動(dòng)平均模型預(yù)測2.2.24Prophet模型時(shí)間序列預(yù)測2.2.25LightGBM回歸預(yù)測2.2.26ARIMA-GARCH組合預(yù)測2.2.27深度多層感知機(jī)預(yù)測2.2.28Transformer時(shí)間序列預(yù)測2.2.29Seq2Seq模型預(yù)測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預(yù)測2.2.31自編碼器預(yù)測2.2.32LMS最小均方算法預(yù)測2.2.33BiLSTM雙向長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.34BLS寬度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.35BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.36CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.37DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.38DELM深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測2.2.39LSTM長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)預(yù)測2.2.40模型集成預(yù)測2.2.41高維數(shù)據(jù)預(yù)測2.2.42多變量時(shí)間序列預(yù)測2.3機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)實(shí)際應(yīng)用預(yù)測CPI指數(shù)預(yù)測PM2.5濃度預(yù)測SOC預(yù)測產(chǎn)量預(yù)測車位預(yù)測蟲情預(yù)測帶鋼厚度預(yù)測電池健康狀態(tài)預(yù)測電力負(fù)荷預(yù)測房價(jià)預(yù)測腐蝕率預(yù)測故障診斷預(yù)測光伏功率預(yù)測軌跡預(yù)測航空發(fā)動(dòng)機(jī)壽命預(yù)測匯率預(yù)測混凝土強(qiáng)度預(yù)測加熱爐爐溫預(yù)測價(jià)格預(yù)測交通流預(yù)測居民消費(fèi)指數(shù)預(yù)測空氣質(zhì)量預(yù)測糧食溫度預(yù)測氣溫預(yù)測清水值預(yù)測失業(yè)率預(yù)測用電量預(yù)測運(yùn)輸量預(yù)測制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)預(yù)測產(chǎn)品推薦系統(tǒng)庫存需求預(yù)測員工離職預(yù)測網(wǎng)絡(luò)入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預(yù)測自然災(zāi)害預(yù)測圖像分割預(yù)測視頻行為預(yù)測心電異常預(yù)測腦電波分類汽車故障預(yù)測智能家居用電量預(yù)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(zhǔn)3.9圖像拼接3.10圖像評(píng)價(jià)3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識(shí)別3.13.1表盤識(shí)別3.13.2車道線識(shí)別3.13.3車輛計(jì)數(shù)3.13.4車輛識(shí)別3.13.5車牌識(shí)別3.13.6車位識(shí)別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識(shí)別3.13.9電器識(shí)別3.13.10跌倒檢測3.13.11動(dòng)物識(shí)別3.13.12二維碼識(shí)別3.13.13發(fā)票識(shí)別3.13.14服裝識(shí)別3.13.15漢字識(shí)別3.13.16紅綠燈識(shí)別3.13.17虹膜識(shí)別3.13.18火災(zāi)檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標(biāo)志識(shí)別3.13.21卡號(hào)識(shí)別3.13.22口罩識(shí)別3.13.23裂縫識(shí)別3.13.24目標(biāo)跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識(shí)別3.13.27青草識(shí)別3.13.28人臉識(shí)別3.13.29人民幣識(shí)別3.13.30身份證識(shí)別3.13.31手勢識(shí)別3.13.32數(shù)字字母識(shí)別3.13.33手掌識(shí)別3.13.34樹葉識(shí)別3.13.35水果識(shí)別3.13.36條形碼識(shí)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(shí)別3.13.41驗(yàn)證碼識(shí)別3.13.42藥材識(shí)別3.13.43硬幣識(shí)別3.13.44郵政編碼識(shí)別3.13.45紙牌識(shí)別3.13.46指紋識(shí)別3.14圖像修復(fù)3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強(qiáng)3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學(xué)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(shí)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(shí)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(shí)取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時(shí)間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時(shí)間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題4.4機(jī)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(jī)配送路徑規(guī)劃4.6無人機(jī)路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機(jī)飛行作業(yè)4.6.3無人機(jī)軌跡跟蹤4.6.4無人機(jī)集群仿真4.6.5無人機(jī)三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機(jī)編隊(duì)4.6.7無人機(jī)協(xié)同任務(wù)4.6.8無人機(jī)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(biāo)路徑規(guī)劃4.10動(dòng)態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時(shí)路徑更新4.12混合動(dòng)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(yùn)輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲(chǔ)路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識(shí)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(shí)別5.12語音壓縮