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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于改进的种群算法的物资线下服务任务调度方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119250449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411359317.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于改进的种群算法的物资线下服务任务调度方法及系统是由方春城;蔡延光;吴艳林设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的种群算法的物资线下服务任务调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗物资调度领域，公开了基于改进的种群算法的物资线下服务任务调度方法及系统，包括以下具体步骤：构建任务调度模型；初始化任务调度模型；应用初始种群；对种群个体进行解码，得到每个个体所表达的配送方案，并计算其适应度值；基于适应度值，按照每匹种马和若干匹小马为一组进行分组；选取当前种群中适应度值最大的个体作为全局最优个体；依次执行野马放牧和小马交配操作、团队领导操作更新个体；应用2‑Opt、翻转和交换子序列对野马进行局部搜索，应用引领函数对种马进行优化更新，应用跟随函数对小马进行优化更新；输出最优解。本发明解决了现有技术调度效率低，容易陷入局部最优的问题，且具有收敛能力好、寻优效率高的特点。

本发明授权基于改进的种群算法的物资线下服务任务调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进的种群算法的物资线下服务任务调度方法，其特征在于：包括以下具体步骤：构建任务调度模型；所述的任务调度模型，具体为： 其中，Dist为所有车辆的总行驶距离；N为患者的数量，患者依次编号为1,2,…,N，配送中心编号为0；M为配送中心所拥有的车辆数；Tij为患者i、j之间的距离，i，j=0,1,...,N，i≠j，；xijm为非0即1的变量，i，j=0,1,...,N，m=0,1,...,M；xijm=1时表示车辆m从患者i行驶至患者j；gi为患者i的需求量，i=1,2,...,N；zim为非0即1的变量，i=0,1,...,N；m=1,2,...,M；zim=1时表示患者i由车辆m配送；cap表示每辆车的最大载货量；v表示车辆的行驶速度；tij表示车辆从患者i到j的时间；ai表示患者i的左时间窗口，bi表示患者i的右时间窗口；sim表示患者i的服务时间；每位患者只能由一辆车进行服务；每位患者必须在给定的服务时间窗内得到服务；设定个体的适应度函数；初始化任务调度模型；所述的适应度函数具体为： 应用logistic映射生成模型的初始种群，并将个体分别赋给种马和小马；对种群个体进行解码，确定任务调度模型中各变量的值，确定没有违反服务时间窗，得到每个个体所表达的配送方案，并计算其适应度值；基于适应度值，按照每匹种马和若干匹小马为一组进行分组；选取当前种群中适应度值最大的个体作为全局最优个体；通过依次执行野马放牧和小马交配操作、团队领导操作更新个体；应用2-Opt、翻转和交换子序列对野马进行局部搜索；应用2-Opt、翻转和交换子序列对野马进行局部搜索，具体包括以下步骤：对野马个体进行2-Opt操作，选取个体中任意两个维度的值进行交换，得到新的个体，比较新个体与原个体的适应度值，如果新个体的适应度值比原个体适应度值大，则将个体进行更新，具体为：选取初始种群中的i、j两个维度的个体进行交换，交换后为；其中，wij为第i个个体的第j个基因，，N为患者的数量，M为配送中心所拥有的车辆数；对野马个体进行翻转操作，选取个体中任意两个维度的值进行翻转，得到新的个体，比较新个体与原个体的适应度值，如果新个体的适应度值比原个体适应度值大，则将个体进行更新，具体为：选取中的i、j两个维度进行翻转，翻转后为：交换子序列对野马个体进行局部搜索，具体为：选取中的i、j、k、l四个维度进行交换，前面的两个位置作为子序列1，其余的位置作为子序列2，并交换这两个子序列，交换后为；应用引领函数对种马进行优化更新，应用跟随函数对小马进行优化更新；应用引领函数对种马进行优化更新，应用跟随函数对小马进行优化更新,具体步骤为：对种马应用引领函数进行改进： 为改进后的个体的位置，为全局最优值，为当前值的位置；对小马应用跟随函数进行改进： foal i+1为小马改进后的个体的位置，θ为小马相对组领导及全局最优个体的位置夹角，取[0,45°]，；持续更新最优解；更新最优解；采用混合改进的鹅优化算法对全局最优解进行优化；迭代更新最优解；输出最优解作为最优线下服务任务调度方案。

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