[发明专利]一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法在审

专利信息
申请号: 202210714393.7 申请日: 2022-06-21
公开(公告)号: CN115018423A 公开(公告)日: 2022-09-06
发明(设计)人: 周扬名;寇亚文;周丽华 申请(专利权)人: 深圳市鲲通技术有限公司
主分类号: G06Q10/08 分类号: G06Q10/08;G06Q10/04;G06N3/00
代理公司: 深圳市深联知识产权代理事务所(普通合伙) 44357 代理人: 张琪
地址: 518000 广东省深圳市坪山新*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 求解 集群 车辆 路径 问题 混合 搜索 方法
【权利要求书】:

1.一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法,其具体步骤包括:

步骤(1)、通过种群初始化程序生成的包含η个体的初始种群P,记录最优解;

步骤(2)、随机选择种群中的两个父代解,使用基于组最佳匹配的交叉算子产生一个子代解;

步骤(3)、使用两阶段混合搜索方法对子代解进行局部搜索,并更新最优解;

步骤(4)、基于解的质量和多样性进行种群更新;

步骤(5)、如果种群更新停滞,对种群进行重构以提高种群的多样性;

步骤(6)、重复步骤(2)-步骤(5),直到达到设定的停止条件,得到问题的最优解。

2.根据权利要求1所述的一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法,其特征在于步骤(1)所述的种群初始化程序具体步骤包括:

步骤(1.1)、从集群级和客户级的角度构造η个初始解S=(g,r),首先随机分配所有的集群到车辆中生成集群级层面的解g,然后通过转换程序生成相应在客户级层面的解r,最后对r使用LKH进行搜索得到解的目标值,LKH是求解旅行商问题(TSP)的Lin-Kernighan算法启发式的有效实现;

步骤(1.2)、对生成种群的η个初始解计算每两个解之间的距离得到η*η的距离矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法,其特征在于步骤(2)所述的交叉算子具体步骤包括:

步骤(2.1)、对随机选择的两个父代解gF和gM的进行组(每辆小车相当于一组)最佳匹配,相匹配的组可分为完全匹配组和部分匹配组;

步骤(2.2)、经过组最佳匹配后,根据匹配结果得到部分子代解gO,对于完全匹配的组,直接将它们继承到子代解中,对于部分匹配的组,首先删除匹配组中所有非共有的集群,然后继承组中剩余的集群;

步骤(2.3)、一旦获得了部分后代解gO,就以贪心的方式将这些移除的集群重新插入到gO中部分匹配的组中,从而导致集群级上总距离的增加最小。

4.根据权利要求1所述的一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法,其特征在于步骤(3)所述的两阶段局部搜索具体步骤包括:

步骤(3.1)、对于步骤(2)生成集群级层面的解g进行邻域顺序随机的变邻域搜索(random order-based variable neighborhood search,RO-VNS);

步骤(3.2)、通过转换程序生成g相应在客户级层面的解r,然后对r使用LKH进行搜索得到解的目标值;

步骤(3.3)、使用r更新问题的最优解。

5.根据权利要求1所述的一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法,其特征在于步骤(4)所述的种群更新具体步骤包括:

步骤(4.1)、试探性地将新生成的解S放入种群P形成P′;

步骤(4.2)、计算新生成的解S与种群P′中其它解Sj(j=1,2,3,...,η)的距离;

步骤(4.3)、计算种群P′中的每个解Si与种群P′的距离D(Si,P′);

步骤(4.4)、归一化处理种群P′中的每个解Si的目标值f(Si)以及Si与种群P′的距离D(Si,P′)得到f′(si)和D′(si,P′);

步骤(4.5)、使用下式计算群P′中的每个解Si的适应度值F(Si,P′);

F(Si,P′)=λ*f′(si)+(1-λ)*D′(si,P′)

式中,λ表示权重因子;

步骤(4.6)、由于适应度值越小解的质量越好,故将种群P′中适应度值最大的解Sw移出种群。

6.根据权利要求1所述的一种求解软集群车辆路径问题的混合模因搜索方法,其特征在于步骤(5)所述的种群重构具体步骤包括:

步骤(5.1)、如果种群更新停滞,随机选取种群P中一个未被禁忌的解S进行邻域分解的变邻域搜索,以得到S′;

步骤(5.2)、如果S′与种群P中的任意一个解都不相同,则将S′替换种群P中的解S,同时禁忌S′。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市鲲通技术有限公司,未经深圳市鲲通技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210714393.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top