[发明专利]配送路径优化方法、设备及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202010423506.9 申请日: 2020-05-18
公开(公告)号: CN111598343A 公开(公告)日: 2020-08-28
发明(设计)人: 刘奕池;刘朔 申请(专利权)人: 武汉轻工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/00
代理公司: 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 代理人: 王韬
地址: 430023 湖北省武*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 配送 路径 优化 方法 设备 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种配送路径优化方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

获取待配送供应点对应的配送约束条件;

根据所述配送约束条件生成配送路径初始解集,所述配送路径初始解集中包含多个配送路径;

根据预设人工蜂群算法对所述配送路径初始解集中的各配送路径执行路径优化,获得配送路径目标解集。

2.如权利要求1所述的配送路径优化方法,其特征在于,所述根据所述配送约束条件生成配送路径初始解集,具体包括:

从所述待配送供应点中选取一初始供应点与预设配送中心构成当前服务路径;

从剩余的待配送供应点中选取一供应点,将当前选取的供应点插入至所述当前服务路径;

判断所述当前服务路径是否满足所述配送约束条件;

若否,则将所述当前选取的供应点从所述当前服务路径移除,并与所述预设配送中心构成新的服务路径,将所述新的服务路径作为当前服务路径;

返回所述从剩余的待配送供应点中选取一供应点,将当前选取的供应点插入至所述当前服务路径的步骤,直至所述剩余的待配送供应点中的供应点均被选取,以获得所述待配送供应点对应的配送路径;

根据所述配送路径构建配送路径初始解集。

3.如权利要求2所述的配送路径优化方法,其特征在于,所述根据预设人工蜂群算法对所述配送路径初始解集中的各配送路径执行路径优化,获得配送路径目标解集,具体包括:

对所述配送路径初始解集中的各配送路径执行路径优化,获得第一优化解集;

计算所述第一优化解集中各配送路径的概率值;

根据所述概率值对所述第一优化解集进行路径优化,获得第二优化解集;

根据预设目标优化参数对所述第二优化解集进行路径优化,获得第三优化解集;

将所述第三优化解集作为配送路径目标解集。

4.如权利要求3所述的配送路径优化方法,其特征在于,所述对所述配送路径初始解集中的各配送路径执行路径优化,获得第一优化解集,具体包括:

从所述初始解集中选取一配送路径,并将选取的配送路径作为待优化配送路径;

对所述待优化配送路径执行路径优化,获得优化后的配送路径;

判断所述优化后的配送路径是否满足所述配送约束条件;

若满足,则将所述待优化配送路径替换为所述优化后的配送路径;

返回所述从所述初始解集中选取一配送路径,并将选取的配送路径作为待优化配送路径步骤,直至所述配送路径初始解集中的所有配送路径均被执行路径优化,获得第一优化解集。

5.如权利要求4所述的配送路径优化方法,其特征在于,所述对所述待优化配送路径执行路径优化,获得优化后的配送路径,具体包括:

将所述待优化配送路径的任一服务路径中的两个供应点进行交换,获得优化后的配送路径;或者,

在所述待优化配送路径的任一服务路径中选取两个供应点,将其中一个供应点插入至另一供应点之后,获得优化后的配送路径;或者,

在所述待优化配送路径中选取两条服务路径,从所述两条服务路径中各选取一个供应点进行交换,获得优化后的配送路径。

6.如权利要求4所述的配送路径优化方法,其特征在于,所述若满足,则将所述待优化配送路径替换为所述优化后的配送路径,具体包括:

若满足,则计算所述优化后的配送路径的适应度值和所述待优化配送路径的适应度值;

若所述优化后的配送路径的适应度值大于所述待优化配送路径的适应度值,则将所述待优化配送路径替换为所述优化后的配送路径。

7.如权利要求3所述的配送路径优化方法,其特征在于,所述根据所述概率值对所述第一优化解集进行路径优化,获得第二优化解集之后,还包括:

记录所述路径优化的第一路径优化次数,并判断所述第一路径优化次数是否小于第一预设值;

若是,则将所述第二优化解集作为初始解集,并返回所述对所述配送路径初始解集中的各配送路径执行路径优化,获得第一优化解集步骤。

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