[发明专利]一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法有效
申请号: | 201910362717.3 | 申请日: | 2019-04-30 |
公开(公告)号: | CN110110920B | 公开(公告)日: | 2021-08-03 |
发明(设计)人: | 张帅;陈铭洲;张文宇;林剑;沈月;蔡怡帅 | 申请(专利权)人: | 浙江财经大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/00 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 杨天娇 |
地址: | 310018 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法,根据物流服务供应商向其合作伙伴提供的顾客的粗略定位信息,构建面向粗略定位的协同车辆路径模型,并运用LNS和局部搜索算法相结合的改进型蚁群优化算法对面向粗略定位的协同车辆路径问题进行求解。通过本发明的技术方案,物流服务供应商形成横向物流联盟,优化整个物流配送网络,将大大降低运输成本。相比其它现有技术,本发明能更有效地求解面向粗略定位的协同车辆路径问题,能够得出较优解。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 粗略 定位 协同 车辆 路径 优化 方法 | ||
【主权项】:
1.一种面向粗略定位的协同车辆路径优化方法,其特征在于,所述面向粗略定位的协同车辆路径优化方法,包括:根据物流服务供应商向其合作伙伴提供的顾客的粗略定位信息,构建面向粗略定位的协同车辆路径模型,所述协同车辆路径模型以最小运输成本为目标函数,所述目标函数对应的运输成本包括物流服务供应商到达粗略定位的运输成本和在粗略定位中的运输成本,及顾客自己的物流服务供应商为其提供服务时所产生的运输成本;基于蚁群优化算法构建目标函数的初始解;采用LNS算法提升当前最优解和全局最优解;采用局部搜索算法进一步提升当前最优解和全局最优解;判断是否满足迭代终止条件,在满足迭代终止条件时,输出最优路径计划,否则返回继续进行迭代。
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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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