管網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2025-11-10
管網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化的視頻教程
1-89基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法
基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優(yōu)化的路徑規(guī)劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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ENOVIA實現(xiàn)精益的優(yōu)化團隊規(guī)劃，從而降低資源和整體項目執(zhí)行成本
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管網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化的實例教程
前面也提過，規(guī)劃問題其實是為了解出一個時間到位置的函數(shù)，而L4級自動駕駛車一般會行駛在結(jié)構(gòu)化的道路上，這也意味著規(guī)劃模塊具備地圖的信息，那么問題就可以進行轉(zhuǎn)化——把（x，y）坐標系轉(zhuǎn)化為下圖的（l，s）坐標系。
s沿著道路中線（reference line）的方向，l則是垂直于道路中線的方向。于是，問題就轉(zhuǎn)化成了求解s（t）和l（s）的問題，我們希望得出，自動駕駛車在t時刻應(yīng)該走到s上的哪個位置；以及走在這個位置時，該車距離s的左右偏離是多大。
最終，一個復(fù)雜問題就轉(zhuǎn)化成三個子優(yōu)化問題：
一個橫向優(yōu)化、縱向優(yōu)化以及中線問題（s方向是車輛的縱向規(guī)劃，l方向為橫向規(guī)劃）
。
接下來我想仔細說一說這三個子問題。
子問題一：橫向優(yōu)化
上圖中右側(cè)展示了一條路，中間的線是reference line（參考線），其中“0”點就是車當前所在的位置，“-1”，“-2”是車之前的坐標位置，接下來的“1，2，3，4”……就是規(guī)劃模塊的輸出結(jié)果，也就是車未來的位置。
這條路的左右兩邊是boundary（道路邊界/車道線），圖中的半圓對應(yīng)著路面上的障礙物。橫向規(guī)劃求解的是正是每一點的l坐標，
也就是到中心線的偏離量。
對于橫向優(yōu)化問題，我們同樣可以從安全性和舒適性兩方面考慮。
安全性方面
，取決于橫向優(yōu)化問題的constraints（約束條件），一般要求l不能太小，也不能太大，即不能壓左邊線，也不能壓右邊線，同時不能碰到左右兩邊的障礙物。
舒適性方面，
我們則設(shè)計成cost function（代價函數(shù)），一般要求路線的曲率越小越好，曲率變化率越小越好。如果我們的參考線是一條完美的參考線，那么曲率就可以用一個相對曲率來表示。
展開 研究論文中指出，熔體接觸角度的增加導(dǎo)致沉積層中微晶平均尺寸的增加，該結(jié)果可用以規(guī)劃和優(yōu)化激光熔覆的工藝方案。
通過上述步驟，粒子群優(yōu)化算法可以有效求解三維空間內(nèi)的機械臂避障路徑規(guī)劃問題，實現(xiàn)從起始點到目標點的最短路徑規(guī)劃，并確保路徑不與障礙物相交。最終，筆者基于上述的粒子群優(yōu)化算法編寫了MATLB代碼，其三維避障路徑規(guī)劃實驗結(jié)果如圖3所示。
痛點：Excel模型很完美，但“規(guī)劃求解”太拉胯</strong> 很多工程與科研人員（特別是土木、化工、金融領(lǐng)域）習(xí)慣用Excel構(gòu)建復(fù)雜的計算模型，里面包含了大量的Sheet關(guān)聯(lián)、VBA自定義函數(shù)。當需要對這些模型進行參數(shù)反演或優(yōu)化時，Excel自帶的Solver（規(guī)劃求解）往往表現(xiàn)極差：<strong>容易陷入局部最優(yōu)、不支持大規(guī)模非線性方程、速度慢且無法處理復(fù)雜約束</strong>。重寫模型到MATLAB或Python成本太高，怎么辦？</p><p><strong>結(jié)論</strong>：保留Excel模型，利用<strong>DLL（動態(tài)鏈接庫）</strong>作為橋梁，將Excel變成一個“黑箱計算器”，讓外部強大的優(yōu)化軟件（如1stOpt、MATLAB、python）來驅(qū)動它。</p><p class="ql-align-center"><img src="https://img.jishulink.com/msimage/202512/cc30e6e19c80e8dd5860fd00422f6917.jpg"></p><p class="ql-align-center">圖1 架構(gòu)圖</p><p><strong>2. 核心功能：打通1stOpt/MATLAB與Excel的“任督二脈”</strong> 本資源提供的通用DLL接口工具（基于C++開發(fā)），徹底解決了外部軟件調(diào)用Excel的數(shù)據(jù)交互難題。
展開 位移、應(yīng)力、尺寸等多種約束下框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的求解難度很大，總體上表現(xiàn)在兩個方面，一是建立模型，二是求解。采用Mohr積分和準則思想對于不同的約束進行處理，建立了多種約束下框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的近似顯式模型。用對偶規(guī)劃理論將原問題轉(zhuǎn)化為對偶問題，由于設(shè)計變量的求解轉(zhuǎn)化為拉格朗日乘子的求解，而拉格朗日乘子的數(shù)目是原問題中約束顯函數(shù)的數(shù)目，大大減低了待解問題的設(shè)計變量階數(shù)，使計算更加快速準確。對偶規(guī)劃是一個擬無約束規(guī)劃，采用二次規(guī)劃的Lemke算法求解。利用PCL語言以MSC.Patran為平臺在MSC.Nastran的基礎(chǔ)上進行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化軟件的二次開發(fā)，算例支持了本文的方法。
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摘要：本研究旨在解決機械臂在復(fù)雜環(huán)境中避障路徑規(guī)劃的問題。本文提出了一種利用粒子群優(yōu)化算法（PSO）進行機械臂避障規(guī)劃的方法，通過建立機械臂的運動模型，將避障問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題。PSO算法通過模擬群體中個體的社會行為和個體行為來尋找到最佳路徑，確保機械臂在避開障礙物的同時，能夠高效地到達目標位置。研究表明，基于PSO算法的避障規(guī)劃在收斂速度和路徑優(yōu)化上具有良好的性能，能夠有效提高機械臂的操作效率和安全性
導(dǎo)讀：
自動駕駛技術(shù)研發(fā)對于“安全第一”的追求是毋庸置疑的，但是這中間可能就忽視了舒適性。
因此，今天我想給大家分享的是，自動駕駛研發(fā)如何在兼顧安全性的同時，保證乘客體驗的舒適。往細一點說，就是如何通過優(yōu)化算法在規(guī)劃和控制模塊中找到安全性和舒適性的平衡點。
安全性和舒適性的定義
安全性的定義其實比較好理解，一般包括不發(fā)生碰撞和遵守交通規(guī)則
激光熔覆（Laser Cladding）是一種表面改性技術(shù)，是金屬增材制造中廣泛使用的一種技術(shù)。激光熔覆通過在基材表面添加熔覆材料，并利用高能密度的激光束使之與基材表面薄層一起熔凝的方法，在基層表面形成與其為冶金結(jié)合的熔覆層。
激光熔覆技術(shù)是一種經(jīng)濟效益高的技術(shù)，它可以在廉價金屬基材上制備出高性能的合金表面而不影響基體的性質(zhì)，降低成本，節(jié)約貴重稀有金屬材料。與堆焊、噴涂、電鍍和氣相沉積相比
位移、應(yīng)力、尺寸等多種約束下框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的求解難度很大，總體上表現(xiàn)在兩個方面，一是建立模型，二是求解。采用Mohr積分和準則思想對于不同的約束進行處理，建立了多種約束下框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的近似顯式模型。用對偶規(guī)劃理論將原問題轉(zhuǎn)化為對偶問題，由于設(shè)計變量的求解轉(zhuǎn)化為拉格朗日乘子的求解，而拉格朗日乘子的數(shù)目是原問題中約束顯函數(shù)的數(shù)目，大大減低了待解問題的設(shè)計變量階數(shù)，使計算更加快速準確。對偶規(guī)劃是一個擬無約束規(guī)劃
位移、應(yīng)力、尺寸等多種約束下框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的求解難度很大，總體上表現(xiàn)在兩個方面，一是建立模型，二是求解。采用Mohr積分和準則思想對于不同的約束進行處理，建立了多種約束下框架結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的近似顯式模型。用對偶規(guī)劃理論將原問題轉(zhuǎn)化為對偶問題，由于設(shè)計變量的求解轉(zhuǎn)化為拉格朗日乘子的求解，而拉格朗日乘子的數(shù)目是原問題中約束顯函數(shù)的數(shù)目，大大減低了待解問題的設(shè)計變量階數(shù)，使計算更加快速準確。對偶規(guī)劃是一個擬無約束規(guī)劃
