[发明专利]成品油二次配送调度优化方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种成品油二次配送调度优化方法，其特征在于，包括：

建立成品油二次配送调度优化的数学模型，其中，所述数学模型包括运输成本模型、需求点车辆访问模型、车辆路径规划模型、需求点车辆经过模型、车辆装载量模型和运输费用模型；

基于所述数学模型和遗传算法，应用整数编码构造表示可行线路的染色体，并设置种群规模；

计算个体的适应度值，选择所述适应度值最大的个体为目标个体，并将所述目标个体的适应度值换算成函数值，若所述函数值低于所述函数值的目标期望值，则停止计算并输出各个个体信息；

随机选取两个个体，并生成大于0且小于1的第一随机数，若所述第一随机数低于交叉概率，则两个个体进行交叉，且随机产生交叉位置；

按照适应度值从大到小的顺序依次对每个个体生成大于0且小于1的第二随机数，若所述第二随机数小于变异概率，则个体进行变异；

若迭代次数满足设定条件，则输出派车组合信息；

其中，每个个体包括多个基因，每个基因对应一个加油站，每个加油站的需求量实时变化，每个配送车辆对应车辆装载量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，应用适应度函数计算所述适应度值，所述适应度函数的计算方式包括：

根据各个加油站实时需求量和各个配送车辆装载量，分别计算每个个体对应的可行解、可行车辆路径和所需车辆个数；

根据每个个体对应的可行解、可行车辆路径和所需车辆个数计算适应度函数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将每代种群的染色体中适应度值最大的染色体直接复制，进入下一代，作为交叉对象和/或变异对象。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交叉概率采用自适应概率，针对所述交叉对象，所述交叉概率的计算方式包括：

P_c是种群中个体i₁和i₂的交叉概率；P_arg是种群中规定的基础交叉概率；P_max是为种群中适应度值大于平均值的个体所采用的精英交叉概率；f是个体i₁和i₂的中适应度值大的个体的适应度值；f_arg是种群中平均的适应度值；f_max是种群中最大的适应度值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述变异概率采用逆转变异，针对所述变异对象，所述变异概率的计算方式包括：

P_m是种群中个体i₁的变异概率；P_marg是种群中规定的基础变异概率；P_mmax是为种群适应度值大于平均值的个体所采用的精英变异概率；f_m是个体i₁的适应度值；f_marg是种群中平均的适应度值；f_mmax是种群个体中最大的适应度值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定条件包括达到设定迭代次数或满足设定要求。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在计算适应度函数之前，构造个体以产生初始种群。