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裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法及系統(tǒng)

文檔序號:40603070發(fā)布日期:2025-01-07 20:43閱讀:7來源:國知局
裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法及系統(tǒng)

本發(fā)明涉及車輛路徑優(yōu)化領(lǐng)域,具體涉及一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備。


背景技術(shù):

1、車輛路徑問題(vehicle?routing?problem,簡稱vrp)是一類經(jīng)典的組合優(yōu)化問題,涉及如何有效地分配一組車輛去訪問多個節(jié)點,并在滿足約束條件的情況下實現(xiàn)最優(yōu)目標(biāo)。

2、相關(guān)技術(shù)中,專利cn202211636044.4公開了一種基于遺傳算法和麻雀算法的車輛路徑優(yōu)化方法,包括:構(gòu)建道路和運輸方式數(shù)學(xué)模型,初始化遺傳算法的道路和運輸方式數(shù)學(xué)模型,以及建立融入麻雀搜索算法的改進(jìn)遺傳算法;其中,建立融入麻雀搜索算法的改進(jìn)遺傳算法包括:將遺傳算法得到的目標(biāo)種群作為初始種群;計算所述初始種群的適應(yīng)度值,并根據(jù)適應(yīng)度值將初始種群分類為探索者和追隨者,并將追隨者中的預(yù)設(shè)比例確定為警惕者;根據(jù)麻雀搜索算法分別更新探索者位置、追隨者位置和警惕者位置;將探索者位置、追隨者位置和警惕者位置更新后的麻雀搜索算法優(yōu)化結(jié)果帶入遺傳算法進(jìn)行迭代,直至迭代結(jié)束,生成路徑優(yōu)化方法。

3、然而,上述現(xiàn)有的技術(shù)及其模型主要聚焦于傳統(tǒng)物流領(lǐng)域的車輛路徑規(guī)劃,并未直接針對裝配式預(yù)制構(gòu)件的運輸場景進(jìn)行優(yōu)化,因此在該應(yīng)用場景中的適應(yīng)性和精確性受到一定限制。


技術(shù)實現(xiàn)思路

1、(一)解決的技術(shù)問題

2、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提供了一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,解決了未直接針對裝配式預(yù)制構(gòu)件的運輸場景進(jìn)行優(yōu)化,因此在該應(yīng)用場景中的適應(yīng)性和精確性受到一定限制的技術(shù)問題。

3、(二)技術(shù)方案

4、為實現(xiàn)以上目的,本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn):

5、一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,包括:

6、獲取裝配式預(yù)制構(gòu)件的需求量與車輛資源;

7、基于所述裝配式預(yù)制構(gòu)件的需求量與車輛資源,以小化總配送成本為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建數(shù)學(xué)模型;

8、采用基于行交換交叉、隨機(jī)元素調(diào)整變異以及局部搜索爬山算法的改進(jìn)遺傳算法,求解所述數(shù)學(xué)模型,獲取最優(yōu)的車輛配送路徑方案。

9、優(yōu)選的,所述數(shù)學(xué)模型包括:

10、

11、

12、其中,式(1)為最小化總配送成本,總配送成本包括運輸成本和裝卸成本;min表示最小化函數(shù),z表示總配送成本;n表示施工工地的集合,n={1,2,...,n},其中1為配送中心;k表示可用車輛的集合,k={1,2,...,k};cik表示車輛k從配送中心1到工地i運輸一個車次的單位成本;yik為決策變量,表示車輛k為工地i運輸?shù)能嚧螖?shù),為非負(fù)整數(shù);hi表示運輸?shù)焦さ豬進(jìn)行一次裝卸的單位成本;

13、式(2)為工地需求量滿足約束;wk表示車輛k的最大載重量;qik表示車輛k一次為工地i運輸?shù)淖畲髽?gòu)件數(shù)量;wi表示工地i當(dāng)日需求的貨物總重量;

14、式(3)~(4)為變量取值約束;xik為決策變量,若車輛k服務(wù)于工地i并運輸了至少一個車次,則為1;否則為0;

15、式(5)為車輛運輸車次約束;tk表示車輛k每天最多運輸?shù)拇螖?shù)。

16、優(yōu)選的,所述采用基于行交換交叉、隨機(jī)元素調(diào)整變異以及局部搜索爬山算法的改進(jìn)遺傳算法,求解所述數(shù)學(xué)模型,獲取最優(yōu)的車輛配送路徑方案;包括:

17、s31、設(shè)定問題參數(shù)和改進(jìn)遺傳算法的參數(shù),創(chuàng)建個體二維數(shù)組編碼模板,并根據(jù)約束條件生成初始種群,同時計算每個個體的適應(yīng)度值;

18、s32、根據(jù)所述改進(jìn)遺傳算法開始迭代過程,依次執(zhí)行輪盤賭選擇、行交換交叉、隨機(jī)元素調(diào)整變異操作;

19、s33、針對當(dāng)前最優(yōu)個體,采用局部搜索爬山算法操作并更新種群;

20、s34、若達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù),則輸出最優(yōu)個體及其適應(yīng)度值,并轉(zhuǎn)入s35;否則令迭代次數(shù)加一,并轉(zhuǎn)入s32;

21、s35、輸出最優(yōu)個體的編碼,解碼獲取所述最優(yōu)的車輛配送路徑方案。

22、優(yōu)選的,所述創(chuàng)建個體二維數(shù)組編碼模板是指:

23、創(chuàng)建一個大小為(n-1)·k,元素為yik的二維整數(shù)數(shù)組作為編碼,其中數(shù)組的行代表工地,列代表車輛。

24、優(yōu)選的,所述計算每個個體的適應(yīng)度值,其中適應(yīng)度函數(shù)取總配送成本的倒數(shù)。

25、優(yōu)選的,所述針對當(dāng)前最優(yōu)個體,采用局部搜索爬山算法操作并更新種群;包括:

26、s331、選取當(dāng)前代的最優(yōu)個體作為爬山算法的起始點;

27、s332、在該個體的鄰域內(nèi)生成新的解,具體采取以下操作:

28、隨機(jī)選擇車輛k和工地i,檢查減少車輛k為工地i的運輸次數(shù)后,該工地的需求是否仍然能夠由其他車輛滿足;如果能夠,執(zhí)行刪除操作,表示為yik=y(tǒng)ik-1,生成新解;如果不能夠,則放棄此次操作,并重新進(jìn)行隨機(jī)選擇;

29、重復(fù)上述隨機(jī)選擇和評估過程,直到生成有效的新解或達(dá)到預(yù)設(shè)的最大嘗試次數(shù);如果達(dá)到最大嘗試次數(shù)仍無法生成有效新解,則將初始解作為新解,完成一次搜索次數(shù);

30、s333、計算新解的適應(yīng)度值,并與當(dāng)前解的適應(yīng)度值進(jìn)行比較。

31、s334、如果新解的適應(yīng)度值更高,則接受新解,并用它替換當(dāng)前解。

32、s335、重復(fù)步驟s332~s334,直到達(dá)到最大搜索次數(shù)。

33、一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的系統(tǒng),包括:

34、獲取模塊,用于獲取裝配式預(yù)制構(gòu)件的需求量與車輛資源;

35、構(gòu)建模塊,用于基于所述裝配式預(yù)制構(gòu)件的需求量與車輛資源,以小化總配送成本為優(yōu)化目標(biāo),構(gòu)建數(shù)學(xué)模型;

36、求解模塊,用于采用基于行交換交叉、隨機(jī)元素調(diào)整變異以及局部搜索爬山算法的改進(jìn)遺傳算法,求解所述數(shù)學(xué)模型,獲取最優(yōu)的車輛配送路徑方案。

37、一種存儲介質(zhì),存儲有用于裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的計算機(jī)程序,其中,所述計算機(jī)程序使得計算機(jī)執(zhí)行如上所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法。

38、一種電子設(shè)備,包括:

39、一個或多個處理器;存儲器;以及一個或多個程序,其中所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中,并且被配置成由所述一個或多個處理器執(zhí)行,所述程序包括用于執(zhí)行如上所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法。

40、(三)有益效果

41、本發(fā)明提供了一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備。與現(xiàn)有技術(shù)相比,具備以下有益效果:

42、本發(fā)明能夠優(yōu)化車輛配送路徑,降低裝配式預(yù)制構(gòu)件的總配送成本。在算法設(shè)計上綜合了全局與局部搜索能力,提高了算法的搜索效率和穩(wěn)定性,從而找到更優(yōu)的配送路徑。同時還可以為裝配式預(yù)制構(gòu)件行業(yè)帶來一定的成本節(jié)約和效率提升,為解決配送路徑優(yōu)化問題提供支持。



技術(shù)特征:

1.一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,其特征在于,包括:

2.如權(quán)利要求1所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,其特征在于,所述數(shù)學(xué)模型包括:

3.如權(quán)利要求2所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,其特征在于,所述采用基于行交換交叉、隨機(jī)元素調(diào)整變異以及局部搜索爬山算法的改進(jìn)遺傳算法,求解所述數(shù)學(xué)模型,獲取最優(yōu)的車輛配送路徑方案;包括:

4.如權(quán)利要求3所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,其特征在于,所述創(chuàng)建個體二維數(shù)組編碼模板是指:

5.如權(quán)利要求3所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,其特征在于,所述計算每個個體的適應(yīng)度值,其中適應(yīng)度函數(shù)取總配送成本的倒數(shù)。

6.如權(quán)利要求3所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法,其特征在于,所述針對當(dāng)前最優(yōu)個體,采用局部搜索爬山算法操作并更新種群;包括:

7.一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的系統(tǒng),其特征在于,包括:

8.一種存儲介質(zhì),其特征在于,其存儲有用于裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的計算機(jī)程序,其中,所述計算機(jī)程序使得計算機(jī)執(zhí)行如權(quán)利要求1~6任一項所述的裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法。

9.一種電子設(shè)備,其特征在于,包括:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種裝配式預(yù)制構(gòu)件配送車輛路徑優(yōu)化的方法、系統(tǒng)、存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,涉及車輛路徑優(yōu)化領(lǐng)域。本發(fā)明中,針對裝配式預(yù)制構(gòu)件車輛配送路徑優(yōu)化問題,建立了一個目標(biāo)函數(shù)數(shù)學(xué)模型,該模型綜合考慮了運輸成本和裝卸成本,同時考慮了現(xiàn)實中的實際約束條件,確保了模型的有效性和實用性。此外,基于問題特性,對遺傳算法進(jìn)行了改進(jìn),采用了二維數(shù)組編碼和輪盤賭選擇法,并引入了行交換交叉操作和隨機(jī)元素調(diào)整變異操作,以增強(qiáng)算法多樣性和提高找到全局最優(yōu)解的概率。同時,結(jié)合爬山算法對每一代的最優(yōu)個體進(jìn)行局部搜索,進(jìn)一步精細(xì)化搜索過程,探索更優(yōu)解的可能性。

技術(shù)研發(fā)人員:錢葉琳,汪業(yè)鋒,王浩,李長春,張明明,李建成,蘇穎,宇錦濤
受保護(hù)的技術(shù)使用者:合肥工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2025/1/6
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