申请/专利权人：安徽工业大学

申请日：2023-06-13

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933860A

主分类号：G06Q10/0835

分类号：G06Q10/0835;G06Q10/047;G06Q10/0631;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供了一种配送路径规划方法，属于物流路径规划领域，包括如下步骤。根据所有的货物种类与客户需求节点要求的货物种类，建立客户需求节点与货物种类的对应关系矩阵；根据各仓库保有的货物种类与所有的货物种类，建立车场与货物种类的对应关系矩阵；根据客户需求节点与货物种类的对应关系矩阵及车场与货物种类的对应关系矩阵建立车场与客户之间的供求匹配关系的VRP混合整数模型；通过混合变邻域搜索算法对VRP混合整数模型进行求解，以获得最优路径。本发明通过VRP混合整数模型以及变邻域搜索算法，能够对“客户可被重复服务的VRP问题”进行求解，得到更精确的配送路径。

主权项：1.一种配送路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：根据所有的货物种类与客户需求节点要求的货物种类，建立客户需求节点与货物种类的对应关系矩阵；根据各仓库保有的货物种类与所有的货物种类，建立车场与货物种类的对应关系矩阵；根据客户需求节点与货物种类的对应关系矩阵及车场与货物种类的对应关系矩阵建立车场与客户之间的供求匹配关系的VRP混合整数模型；通过混合变邻域搜索算法对所述VRP混合整数模型进行求解，以获得最优配送路径，具体包括以下步骤：使用蚁群算法确定客户需求节点和车场节点的匹配方案；使用节约算法为客户需求节点和车场节点匹配方案进行路径分组得到初始可行解；使用贪婪算法对所述初始可行解进行优化，得到优化后的路径序列；使用两元素优化算法2-opt对所述路径序列进行局部优化得到优化后的可行解；使用变邻域搜索对所述优化后的可行解进行深度优化，获得最终的可行解，以获得最优路径规划。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽工业大学 一种配送路径规划方法

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