一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法技术

本发明专利技术提出了一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法，其内容涉及物流运输和智能计算两大技术领域。本发明专利技术的技术方案包含三个要点：第一，定义了解的优化潜力，并结合禁忌的思想，自适应地从解集中选择一个解作为当前局部搜索链的起点；第二，将目标的优化顺序进行随机排列，使算法按照不同的次序调用不同的局部搜索操作，从而构建基于随机序列的局部搜索链；第三，采用基于历史经验的中间结点选择机制，通过评估当前解对于下一阶段的优化目标的提升潜力，为局部搜索链自适应地选择中间结点。本发明专利技术通过将不同阶段的局部搜索成果进行传递和利用，为该问题提供了一种高效的基于自适应局部搜索链的解决方案。

A Multi-objective Vehicle Route Planning Method Based on Adaptive Local Search Chain

The invention proposes a multi-objective vehicle routing planning method based on adaptive local search chain, which involves two major technical fields of logistics transportation and intelligent computing. The technical scheme of the present invention includes three main points: firstly, the optimization potential of the solution is defined, and a solution is adaptively selected from the solution set as the starting point of the current local search chain in combination with the idea of taboo; secondly, the optimization order of the target is randomly arranged so that the algorithm calls different local search operations in different order, thereby constructing a local search based on random sequence. Search chain; Thirdly, the intermediate node selection mechanism based on historical experience is used to select the local search chain adaptively by evaluating the potential of the current solution for the next stage of optimization objectives. The invention provides an efficient solution based on adaptive local search chain for this problem by transferring and utilizing local search results at different stages.

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法
本专利技术涉及物流运输和智能计算两大
，为带时间窗的取送货问题提出了一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法。
技术介绍
车辆路径问题(vehicleroutingproblem,VRP)自1959年由Dantzig和Ramserl提出以来,一直是管理科学研究中的热点问题。由于在物流配送与交通运输管理中存在着不同的应用场景，新的优化目标和约束条件加入到传统的模型中,形成了大量更加符合实际要求的VRP。本专利技术所涉及的问题便是对带时间窗约束的VRP作进一步扩展，将取送货的场景约束加入到问题模型中，形成了带时间窗的取送货问题(Pickupanddeliveryproblemwithtimewindows,PDPTW)。PDPTW可描述为：安排一组位于同一车场的同类型车辆完成一系列已知的运送任务,每个运送任务均由一个取货点、一个送货点和确定的运量组成，且每一个服务点均有一个时间窗约束(即该服务点取货和卸货的最早开始时间与最迟开始时间)，要求执行任务车辆的到达时间不能晚于该服务点的最迟开始时间，但可早于最早开始时间。车辆若提前本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：1)构造满足问题约束的非支配初始解集S；初始化局部搜索操作及相关参数，相关参数包括解的使用次数used_lb、局部操作的成功次SN、成功率SP、搜索链执行次数Chain；2)初始化优化目标索引比变量Obj＝1；3)构造虚拟向量Z

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：1)构造满足问题约束的非支配初始解集S；初始化局部搜索操作及相关参数，相关参数包括解的使用次数used_lb、局部操作的成功次SN、成功率SP、搜索链执行次数Chain；2)初始化优化目标索引比变量Obj＝1；3)构造虚拟向量Zmin和Zmax，并根据虚拟向量对初始解集S中所有解进行归一化处理，并计算所有解的优化潜力值，根据优化潜力值和解的使用次数进行每一个解的选择概率；4)利用轮盘赌的方法自适应地选择一个解Xi作为当前解Xcur和当前最优解Xbest，并令used_lb＝used_lb+1，i＝1，2，...，|S|；5)随机排列所有目标的优化次序，排序后的结果记为indexn，n＝1，2，...，5；6)执行与第indexObj个目标相匹配的局部操作对Xcur进行搜索，得到解Xnew，利用Xnew对初始解集S进行更新操作；7)令Obj＝Obj+1，判断Obj＞5是否成立，如果不成立，返回步骤6)；否则，Chain＝Chain+1，进入步骤8)；8)判断Chain/|S|＝＝LP是否成立，如果成立，则重置初始解集S中所有解的解的使用次数use_lb值为0，并更新所有局部搜索操作的成功率SP；9)判断Chain＞MAX_chain是否成立，其中MAX_Chain为预设的最大局部搜索链的执行次数，如果成立，则算法结束，输出初始解集S中的所有解；否则，返回步骤2)。2.如权利要求1所述的一种基于自适应局部搜索链的多目标车辆路径规划方法，其特征在于：步骤1)中，构造满足问题约束的非支配初始解集S具体如下：通过启发式构造方法生成算法的初始解集S，使得初始解集S中的所有解满足带时间窗取送货问题中的约束条件，并对初始解集S中的所有解按照以下5个目标函数进行评估，将被支配解从初始解集S中删除，只保留非支配解：f1＝|K|f3＝max{Tk|k＝1，…，|K|}其中，K表示规划方案使用的车辆集合，Dk表示第k辆车的行驶距离，Tk表示第k辆车的行驶时间，Wk表示第k辆车因提前到达服务点所产生的等待时间，TDk表示第k辆车因晚到服务点所产生的延误时间；f1、f2、f3、f4...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡奕侨，张凯凯，彭德明，傅顺开，田晖，陈永红，王成，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：福建,35