申请/专利权人：浙江财经大学

申请日：2020-07-13

公开（公告）日：2020-10-23

公开（公告）号：CN111815058A

主分类号：G06Q10/04(20120101)

分类号：G06Q10/04(20120101);G06Q10/08(20120101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2023.07.04#发明专利申请公布后的撤回;2020.11.10#实质审查的生效;2020.10.23#公开

摘要：本发明公开了集送一体模式下基于DMS‑FSC追索策略的车辆路径优化方法，包括：根据初始运输参数以集送一体模式下总运输成本最小化为优化目标，基于DMS‑FSC追索策略建立车辆路径优化模型；利用EGA算法求解所述车辆路径优化模型。本发明将整个运输路线划分为多个阶段，上一阶段需求未被满足的客户将会在下一阶段重新被服务，从而解决集送一体化条件下可能出现的路径失败问题。并且提出了一种改进型遗传算法，采用多阶段成对向量方法以表示所提出的DMS‑FSC追索策略，并将模拟退火算法的接受准则引入遗传算法，从而实现在有限时间内获得一个总运输成本最小的近似最优运输方案，在有限的时间内找到大规模问题的最优解。

主权项：1.集送一体模式下基于DMS-FSC追索策略的车辆路径优化方法，其特征在于，所述集送一体模式下基于DMS-FSC追索策略的车辆路径优化方法，包括以下步骤：步骤1、获取初始运输参数，根据所述初始运输参数以集送一体模式下总运输成本最小化为优化目标，建立基于DMS-FSC追索策略的车辆路径优化模型，所述初始运输参数包括客户数量、每一客户的位置坐标、每一客户所需要配送和所需要回收的货物量、车辆的总空容量、车辆所属仓库的位置坐标、从仓库出发时车辆所装载的货物量；步骤2、利用EGA算法求解所述车辆路径优化模型，包括：步骤21、初始化获得所述车辆路径优化模型的解，即初始的运输方案，并采用多阶段成对向量表示解；步骤22、计算每个解的适宜度指数值，即总运输成本；步骤23、采用选择操作、交叉操作和变异操作生成新解；步骤24、判断新解的总运输成本是否小于旧解的总运输成本，若新解的总运输成本大于或等于旧解的总运输成本，则执行步骤25；否则用新解代替旧解，并执行步骤26；步骤25、基于模拟退火的接受准则，判断新解是否满足接受准则，若新解不满足接受准则，则保持旧解不变，并执行步骤26；否则用新解代替旧解，并执行步骤26；步骤26、迭代次数加1并判断迭代次数是否大于预设最大迭代次数，若迭代次数大于预设最大迭代次数，则结束并输出总运输成本最小的解作为最优运输方案；否则返回步骤22重新迭代。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江财经大学 集送一体模式下基于DMS-FSC追索策略的车辆路径优化方法

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