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公开(公告)号：CN117391573A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311409675.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的带时间窗车辆配送任务的路径规划方法，应用于由单个仓库、N个具有配送时间限制的任务节点和K辆具有容量限制的无差别车辆所构成的车辆配送任务中，并包括：1建立车辆配送任务模型；2随机初始化生成满足约束条件的路径规划方案初始种群；3采用三类解搜索算子生成在收敛性、多样性、可行性方面各具优势的种群；4在各具优势的种群间进行匹配和学习，生成新的路径规划方案；5通过环境选择策略更新当前种群与全局最优路径规划方案；6若达到终止条件，则输出全局最优路径规划方案；否则返回步骤3执行。本发明能结合不同搜索算子的优势，并据此寻找到满足约束的低行驶距离路径规划方案，从而提高配送效率。
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