[发明专利]一种基于路径相似性的电动车辆路径规划方法

权利要求书

1.一种基于路径相似性的电动车辆路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一，产生一个局部最优解群体，初始为空；

步骤二，通过IBH算法生成一个局部最优解；

步骤三，判断局部最优解群体是否为空，若不为空则直接将该解加入群体后返回步骤二，若为空则继续下一步；

步骤四，将该局部最优解与群体中每个解逐个进行RC，直到生成更优解或全部RC过，并判断是否生成了更优解，若生成了更优解则返回步骤四重新执行，若未生成则继续下一步；

步骤五，判断最优解群体中是否有与步骤四生成的更优解相似的解，若有相似的解则继续下一步，若没有则继续判断局部最优解群体是否己满，并在判断局部最优解群体未满时直接将该解加入群体，在判断局部最优解群体己满则进一步判断该解的质量是否高于群体中解的最小适应值，若未高于则继续下一步；

步骤六，判断步骤四生成的更优解的质量是否高于群体中所有与其相似的解，若没有则返回步骤二，若有则删除群体中所有与其相似的解，并将该解加入到群体后返回步骤二；

其中，IBH算法为求解带伪节点的改进双层启发式算法，RC为路线组合算法。

2.根据权利要求1所述的基于路径相似性的电动车辆路径规划方法，其特征在于：所述步骤二中的IBH算法通过对EVRPPN-BH算法进行改进得出。

3.根据权利要求2所述的基于路径相似性的电动车辆路径规划方法，其特征在于：所述EVRPPN-BH算法进行改进的具体包括对计算出EVRP解的适应值的算法进行改进和使用高性能纯路线划分算法以及仓库移动算法将EVRPPN-BH算法升级为求解带伪节点的改进双层启发式算法；

其中，求解带伪节点的改进双层启发式算法即为IBH算法。

4.根据权利要求3所述的基于路径相似性的电动车辆路径规划方法，其特征在于：所述EVRP解的适应值主要通过以下公式计算得出：

其中，dis(s)表示解s的距离，k_dis、k_capa和k_pow为加权系数，s_best为己搜索到的质量最高的解。

5.根据权利要求3或4所述的基于路径相似性的电动车辆路径规划方法，其特征在于：所述步骤二中的IBH算法具体包括如下步骤：

步骤二一，获取算例数据，初始化参数以及随机初始化个体；

步骤二二，初始化各个客户的遍历权重；

步骤二三，根据遍历权重赌盘选择一个客户；

步骤二四，对选中客户应用3种算子随机调整客户顺序，并通过高性能纯路线划分算法插入中间节点，判断插入的节点质量是否较高；若较高则继续下一步，若未较高则进入遍历判断步骤；

步骤二五，通过仓库移动算法和启发式充电点移除算法优化解，并判断优化后的路程是否更短，若未更短则进入遍历判断步骤，若路程更短则更新个体，然后进一步判断是否达到终止条件，未达到终止条件则返回步骤二二，达到终止条件则保存历史最优解后退出；

其中，遍历判断步骤如下：进一步判断遍历是否完成，若遍历未完成，则返回步骤二四，若遍历完成则选中客户的遍历权重，并将该遍历权重置0，进一步判断所有客户的遍历权重是否都为0，若不是则返回步骤二三，若是则输出解，并扰动后返回步骤二二。

6.根据权利要求5所述的基于路径相似性的电动车辆路径规划方法，其特征在于：所述步骤四中的RC算法具体步骤如下：

步骤四一，根据路线划分将两个解都转化为二维数组，每一行表示一条仅有起终点为仓库的车辆路线；

步骤四二，将划分的路线根据包含的客户进行路线合并成路线组，要求cus_route_groups1[i]和cus_route_groups2[i]中的客户构成的集合相同，且每条路线组的大小尽量小；

步骤四三，记录对应路线组中距离短的路线组的索引，若距离较短的路线组全部集中在其中一个路线组集中，则两个解没有组合的必要，否则，分别取两个解中距离较短的路线组组合成一个解，生成的解必定优于原先的两个解；

其中，cus_route_groups1是解1的路线组集，[i]是集合索引，cus_route_groups1[i]表示解1路线组集中的第i个路线组。