[发明专利]车辆路径规划方法、系统及存储介质

摘要

本发明实施方式提供一种车辆路径规划方法、系统及存储介质，属于车辆路径的规划技术领域。该车辆路径规划方法包括对多个训练任务进行分组并分别进行嵌入处理；对每组训练任务进行编码；生成对应的完成训练任务的车辆调度方案；分别计算每组训练任务的车辆调度方案的收益；判断迭代次数是否达到预设的次数阈值；在迭代次数未达到次数阈值的情况下，计算收益的平均值；对长短期记忆网络进行参数优化并再次将对每组训练任务进行编码；在判迭代次数达到次数阈值的情况下，输出长短期记忆网络；获取当前的任务；采用长短期记忆网络对任务进行处理以生成控制车辆完成任务的最优的车辆调度方案。

主权项

1.一种基于指针神经网络的车辆路径规划方法，其特征在于，所述车辆路径规划方法包括：初始化长短期记忆网络；随机生成多个训练任务，其中，每个所述训练任务包括用于执行所述训练任务的车辆、所述车辆的剩余容量和每单位公里的运输成本、需要运输物资的客户节点的编号、所述客户节点的位置、所述客户节点的运输任务、完成每个所述客户节点的运输任务的收益；对多个所述训练任务进行分组并分别进行嵌入处理；分别将每组所述训练任务输入所述长短期记忆网络中以对每组所述训练任务进行编码；所述长短期记忆网络分别对每组训练任务进行解码以生成对应的完成所述训练任务的车辆调度方案；根据预设的目标函数分别计算每组训练任务的所述车辆调度方案的收益；判断迭代次数是否达到预设的次数阈值；在判断所述迭代次数未达到所述次数阈值的情况下，计算所述收益的平均值；根据所述平均值与上一次迭代过程中的平均值采用Adam算法对所述长短期记忆网络进行参数优化，再次将每组训练任务输入长短期记忆网络中以进行编码，并执行所述车辆路径规划方法的相应步骤，直到所述迭代次数达到所述次数阈值；在判断所述迭代次数达到所述次数阈值的情况下，输出所述长短期记忆网络；获取当前的任务，其中，所述任务包括当前可执行所述任务的车辆、所述车辆的剩余容量、每公里的运输成本、需要运输的客户节点的编号、所述客户节点的位置、所述客户节点的运输任务、完成每个所述客户节点的运输任务的收益；采用所述长短期记忆网络对所述任务进行处理以生成控制所述车辆完成所述任务的最优的车辆调度方案。