[发明专利]一种物流配送车辆路径优化方法在审

专利信息
申请号: 201611057809.3 申请日: 2016-11-25
公开(公告)号: CN106779173A 公开(公告)日: 2017-05-31
发明(设计)人: 张贵军;周晓根;王柳静;郝小虎;陈凯;李章维 申请(专利权)人: 浙江工业大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/08
代理公司: 杭州斯可睿专利事务所有限公司33241 代理人: 王利强
地址: 310014 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 物流配送 车辆 路径 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种物流配送车辆路径优化方法,其特征在于:所述路径优化方法包括以下步骤:

1)以所有配送车辆的总路程最短为目标建立如下目标函数:

<mrow><mi>min</mi><mi> </mi><mi>F</mi><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>K</mi></munderover><mo>&lsqb;</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msub><mi>n</mi><mi>k</mi></msub></munderover><msub><mi>d</mi><mrow><msub><mi>r</mi><mrow><mi>k</mi><mrow><mo>(</mo><mi>i</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><msub><mi>r</mi><mrow><mi>k</mi><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mi>d</mi><mrow><msub><mi>r</mi><mrow><msub><mi>kn</mi><mi>k</mi></msub></mrow></msub><msub><mi>r</mi><mrow><mi>k</mi><mn>0</mn></mrow></msub></mrow></msub><mi>s</mi><mi>i</mi><mi>g</mi><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>n</mi><mi>k</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>&rsqb;</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中,K为配送车辆数量,nk表示第k辆车配送的客户数量,rki表示客户点在第k辆车配送的客户顺序中为第i个,rk0表示配送中心,表示第k辆车配送的第i个客户和第i-1个客户之间的距离,表第k辆车配送完nk个客户后返回配送中心的路程,sign(nk)为决策变量,如果第k辆车没有进行配送任务,则取0,反之均取1;约束条件为:每辆车的配送路程不得超过其最大可行驶路程D,且每辆车配送的货物重量不得超过其最大载重Q,每辆车的配送客户数量不得超过需要配送的总客户数量L,每个客户都要被配送,且每个客户只能被配送一次;

2)确定所需的配送车辆数量其中qi表示第i个客户的所需货物的重量,α∈[0,1]为,表示向下取整;

3)编码:用数字1表示配送中心,2,3,…,L+1表示各客户点,,则配送路径可以编码为(1,2,3,4,1,5,6,7,1,8,…,L+1,1),其中1的数量为K+1,则(1,2,3,4,1)表示第一辆车的配送路径为第1个客户点到第2个客户点,再到第3个客户点,以此类推;

4)通过xs表示(1,2,3,4,1,5,6,7,1,…,L+1,1),即xs=(1,2,3,4,1,5,6,7,1,…,L+1,1),其中通过xsj,j=1,2,...,L+K+1表示xs的第j维元素;

5)种群初始化:对xs的每一维元素进行NP次随机排序,一次排序即为一种配送路线,如果满足步骤1)中的约束条件,则记为一个个体xm,直到生成NP个满足条件的个体为止,则NP个个体组成种群P={x1,x2,...,xNP},根据公式(1)计算各个体对应的路线的目标函数值,其中NP表示种群规模;

6)根据各个体的目标函数值对当前种群中的个体进行排名,选出前N个个体记为计算这N个所选个体的中心个体xcenter

其中,是中心个体xcenter的第j维元素,是根据排名所选的第t个个体的第j维元素,表示向上取整;

7)针对当前种群中的每一个目标个体xm,m=1,2,...,NP进行如下操作:

7.1)依次对每个个体中不为1的元素xmj进行变异:

其中F为步长因子,vmj表示与目标个体xm对应的变异个体vm的第j维元素,xmj表示目标个体xm的第j维元素,a、b和c为从{1,2,…,NP}中随机选取的互不相同的且与m不同的数字,xaj、xbj和xcj分别表示种群个体xa、xb和xc的第j维元素,且xaj、xbj和xcj均不等于1;

7.2)对变异个体vm和目标个体xm进行交叉生成测试个体um

<mrow><msub><mi>u</mi><mrow><mi>m</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>v</mi><mrow><mi>m</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>i</mi><mi>f</mi><mi> </mi><mi>r</mi><mi>a</mi><mi>n</mi><mi>d</mi><mrow><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>&le;</mo><mi>C</mi><mi>R</mi><mi> </mi><mi>o</mi><mi>r</mi><mi> </mi><mi>j</mi><mo>=</mo><msub><mi>j</mi><mrow><mi>r</mi><mi>a</mi><mi>n</mi><mi>d</mi></mrow></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><msub><mi>x</mi><mrow><mi>m</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mi>o</mi><mi>t</mi><mi>h</mi><mi>e</mi><mi>r</mi><mi>w</mi><mi>i</mi><mi>s</mi><mi>e</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中umj表示测试个体um的第j维元素,rand(0,1)表示0到1之间的随机数,CR表示交叉概率,jrand表示1到L+K+1之间的随机整数;

7.3)如果测试个体um的各维元素中除了1以外的元素有小于2或者大于L+1的元素,则从2到L+1之间随机生成一个数字进行替换,直到所有除了1以外的元素均在2和L+1之间为止;

7.4)如果测试个体um的各维元素中除了1以外的元素有相同的元素,则从2到L+1之间随机生成一个与其他元素不同的数字进行替换,直到除了1以外的元素互不同为止;

8)根据公式(1)分别计算测试个体um所对应的路线的目标函数值,如果测试个体um的目标函数值小于目标个体xm的目标函数值,且测试个体um满足步骤1)中的约束条件,则测试个体um替换目标个体xm

9)如果种群中的每个个体都执行完步骤7)和8)以后,则迭代次数g=g+1;

10)如果满足终止条件,则继续步骤(11),否则返回步骤6);

11)选出当前种群中目标函数值最小的个体进行解码,其中第1个1和第2个1之间的数字表示第1辆车的配送路线,第2个1和第3个1之间的数字表示第2辆车的配送路线,以此类推,则第K个1个第K+1个1之间的数字表示第K辆车的配送路线,其中1与1之间的数字表示配送点,1表示配送中心。

2.如权利要求1所述的一种物流配送车辆路径优化方法,其特征在于:所述步骤10)中,终止条件为迭代次数g达到预设最大迭代次数gmax

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