[发明专利]一种群智能动态物流背包优化方法

摘要

本发明涉及一种群智能动态物流背包优化方法，包括物流配送中的动态物流背包综合优化问题及其求解方法。所述的动态物流背包优化问题，将动态路径规划与背包问题结合，以达到在优化车辆配送路径的同时，综合优化车辆背包价值率的目的，所述的背包问题，将车辆装载模型转化为背包价值优化模型，能适当简化物流配送车辆的装载优化率模型，使得动态物流背包综合优化问题求解更简易。所述的群体智能优化算法为灰狼优化算法，灰狼优化算法属于一种仿生物学算法，这类算法常用于求解组合优化问题，且灰狼优化算法具有群体学习机制，能够平衡局部寻优与全局寻优，克服了现有启发式算法不能兼顾局部优化与全局优化的缺点。综合优化问题求解得到的配送方案表明，采用本发明所述方法，能较好地综合优化车辆配送距离和车辆载重率。同时，数据实验证明，动态物流背包综合优化问题适用于较大规模地物流配送优化场景。

主权项

1.一种群智能动态物流背包优化方法，用于解决物流配送中的动态物流背包优化问题。其特征在于：利用群体智能优化算法，求解物流终端配送中的动态物流背包综合优化问题。所述的动态物流背包综合优化问题，其特征在于，将动态车辆路径规划问题与背包问题结合，以达到物流配送车辆距离和车辆载重率的综合优化。其中，所述的动态车辆路径规划问题为带有动态时间窗约束的车辆路径规划问题；所述的背包问题为常见的组合优化问题，在物流配送系统中背包问题的目标在于最优化车辆装载率，以达到背包价值率的最优化。所述的群体智能优化方法为灰狼优化算法，该算法区别于常见的单体优化方法。所述的灰狼优化算法模拟了灰狼群体捕食过程，利用群体捕食中的自我调整能力寻找最佳捕食位置，完成捕食过程。捕食过程中不断更新灰狼群体的适应度值，是一种解决多目标优化问题的群体智能优化方法。