公开(公告)号：CN109919365A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910123875.3

申请日：2019-02-19

Applicant: 清华大学

Inventor： 王凌 ,  陆佳文 ,  王晶晶

IPC: G06Q10/04

Abstract: 本发明实施例提供一种基于双策略搜索的电动车辆路径规划方法及系统，基于K近邻算法对目标配送区域内的所有静态客户进行排序，获得至少一个初始配送序列；对于任意一个初始配送序列，利用预设调度生成算法根据初始配送序列生成初始调度序列；利用双策略搜索算法依次对初始配送序列和初始调度序列进行优化调整，获得候选调度序列；基于路径最短原则从所有候选调度序列中选择总路径最短的候选调度序列作为目标调度序列，根据目标调度序列获得针对静态客户的电动车辆路径规划方案。该方法及系统在确保电动车辆路径规划结果准确性和优质性的同时，还能够有效降低电动车辆路径规划所需的计算资源，有利于优化配送过程中的经济和环境指标。

公开(公告)号：CN109919365B

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN201910123875.3

申请日：2019-02-19

Applicant: 清华大学

Inventor： 王凌 ,  陆佳文 ,  王晶晶

IPC: G06Q10/04

Abstract: 本发明实施例提供一种基于双策略搜索的电动车辆路径规划方法及系统，基于K近邻算法对目标配送区域内的所有静态客户进行排序，获得至少一个初始配送序列；对于任意一个初始配送序列，利用预设调度生成算法根据初始配送序列生成初始调度序列；利用双策略搜索算法依次对初始配送序列和初始调度序列进行优化调整，获得候选调度序列；基于路径最短原则从所有候选调度序列中选择总路径最短的候选调度序列作为目标调度序列，根据目标调度序列获得针对静态客户的电动车辆路径规划方案。该方法及系统在确保电动车辆路径规划结果准确性和优质性的同时，还能够有效降低电动车辆路径规划所需的计算资源，有利于优化配送过程中的经济和环境指标。