[发明专利]一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置及设备在审
| 申请号: | 201910600209.4 | 申请日: | 2019-07-04 |
| 公开(公告)号: | CN110298517A | 公开(公告)日: | 2019-10-01 |
| 发明(设计)人: | 蔡延光;陈厚仁;蔡颢 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/08 |
| 代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 张春辉 |
| 地址: | 510060 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | 本申请公开了一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置、设备及可读存储介质,针对物流运输调度问题,采用烟花算法搜索最优路径,一方面通过并行运算策略提高了烟花算法搜索能力,另一方面利用多群体协同策略和新型进化策略对烟花算法进行了优化,有效防止算法过早出现局部收敛,且提升了算法的鲁棒性和稳定性。可见,该方案在实现物流运输调度的过程中,具备运行速度快、收敛能力强、寻优效率高的特点。 | ||
| 搜索关键词: | 物流运输 算法 并行计算 算法搜索 烟花 调度 可读存储介质 装置及设备 并行运算 调度问题 进化策略 局部收敛 最优路径 鲁棒性 能力强 寻优 收敛 协同 群体 申请 优化 | ||
【主权项】:
1.一种基于并行计算的物流运输调度方法,其特征在于,包括:调用主线程获取物流运输调度模型和多个并行子线程,其中,所述物流运输调度模型为用于描述车辆实现多个客户点的配送任务的模型;调用各个所述并行子线程,根据烟花算法基于当前烟花种群进行爆炸操作和高斯变异操作,并根据目标适应度函数确定所述并行子线程在当前迭代过程中的最优烟花;若当前迭代次数未达到最大迭代次数,调用各个所述并行子线程获取其他所述并行子线程的最优烟花,并根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新,进入下一次迭代过程;若所述当前迭代次数达到所述最大迭代次数,则调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花,确定各个所述并行子线程的最优烟花中的目标最优烟花,将所述目标最优烟花对应的最优车辆路径作为物流运输调度结果。
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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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