[发明专利]一种车辆路径问题的优化方法及装置有效
申请号: | 201710276184.8 | 申请日: | 2017-04-25 |
公开(公告)号: | CN107169594B | 公开(公告)日: | 2020-08-04 |
发明(设计)人: | 林秋镇;祝苗苗;陈剑勇 | 申请(专利权)人: | 深圳大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N3/00 |
代理公司: | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人: | 吴桂华 |
地址: | 518060 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明适用计算机技术领域,提供了一种车辆路径问题的优化方法及装置,该方法包括:生成车辆路径问题优化目标的初始种群,计算该种群中个体的适应度值,通过每个个体邻居范围内的最优个体引导雇佣蜂进行邻域搜索,生成第一种群,通过第一种群中部分优秀个体以及第一种群中的最优个体引导观察蜂进行邻域搜索,生成第二种群,通过侦察蜂随机生成新个体替代第二种群中连续更新失败次数达到更新阈值的失败个体,当个体评价次数超过最大评价次数时,将第二种群中最优个体作为最优路径输出,否则将第二种群设置为初始种群,重新执行通过雇佣蜂进行的邻域搜索操作,从而加强了人工蜂群中蜜蜂的信息交流,提高了车辆路径问题的优化效率和优化效果。 | ||
搜索关键词: | 一种 车辆 路径 问题 优化 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种车辆路径问题的优化方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:根据车辆路径问题的优化目标,生成所述优化目标的初始种群,计算所述初始种群中个体的适应度值;确定所述初始种群中个体的邻居范围并搜索每个邻居范围内的最优个体,通过所述每个邻居范围内的最优个体引导雇佣蜂进行邻域搜索,生成第一种群;在所述第一种群中选取部分优秀个体,通过所述部分优秀个体和所述第一种群中的最优个体引导观察蜂进行邻域搜索,生成第二种群;当所述第二种群中存在连续更新失败次数达到预设更新阈值的失败个体时,通过侦察蜂随机生成用来替代所述失败个体的新个体;当个体评价次数超过预设最大评价次数时,将所述第二种群中的最优个体输出为所述车辆路径问题的最优路径,否则将所述第二种群设置为所述初始种群,重新执行确定所述初始种群中个体的邻居范围的操作。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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