【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、智能设备及计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及路径规划
,尤其涉及一种路径规划方法、智能设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]现阶段随着计算机技术、电信技术等技术的不断进步发展,物流方式也呈现出多样化、智能化的特点。目前智能物流面临着诸多挑战和机遇。其中对物流配送路径的优化已成为降低运营成本、提高经济效益的一个有效途径。然而,物流配送路径的优化是一个复杂度较高的技术难题,涉及到现代化的优化算法问题。
[0003]针对这一技术难题,遗传算法在物流路径优化方面有较多相关的研究和应用,比如遗传算法在智能无人机配送中的应用,但由于常规遗传算法存在的固有缺陷,即传统的遗传算法无法根据种群的多样性差异进行迭代,从而收敛性差、搜索效益低,这就直接使得路径规划的规划效果差,难以达到路径规划的用户预期。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种路径规划方法、装置、智能设备及计算机可读存储介质,旨在解决传统遗传算法应用在路径规划方面导致路径规划的规划效果差,难以 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法,其特征在于,所述路径规划方法包括以下步骤:获取与当前路径规划关联的各个目标地点,并确定各个目标地点之间的距离值;基于各个所述距离值生成初代种群并将所述初代种群输入至预设的遗传算法模型,以得到各个不同代数的子代种群;其中,所述遗传算法模型中的基因变异概率基于预设的模拟退火算法自适应;根据各个子代种群中的最短路径总距离,确定所述子代种群中的目标子代种群;输出所述目标子代种群对应的目标路径规划信息。2.如权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,所述获取与当前路径规划关联的各个目标地点,并确定各个目标地点之间的距离值的步骤,包括:获取与当前路径规划关联的各个目标地点的位置坐标;其中,所述目标地点包括起点和终点以及所述起点和终点之间的经停点;根据各个所述位置坐标,确定各个目标地点之间的距离值。3.如权利要求1所述的路径规划方法,其特征在于,所述初代种群包括多个初代个体;所述将所述初代种群输入至预设的遗传算法模型,以得到各个不同代数的子代种群的步骤,包括:将所述初代种群输入至预设的遗传算法模型,确定各个所述初代个体的基因分别对应的随机值;确定所述遗传算法模型中的当前基因变异概率,将所述随机值与所述当前基因变异概率进行比较以确定所述基因是否为待变异基因;若所述基因为待变异基因,确定所述基因对应的变异基因;在各个所述初代个体的染色体之间进行交叉时将所述基因变更为所述变异基因,以得到所述初代种群对应的子代种群;将所述子代种群作为所述初代种群,循环执行确定各个所述初代个体的基因分别对应的随机值的步骤,以得到各个不同代数的子代种群。4.如权利要求3所述的路径规划方法,其特征在于,所述确定所述遗传算法模型中的当前基因变异概率的步骤,包括:判断当代种群的当前代数;其中,所述当代种群表征最新获得的种群;若所述当前代数为一代,则将预设基因变异概率作为所述遗传算法模型中的当前基因变异概率。5.如权利要求4所述的路径规划方法,其特征在于,所述判断当代种群的当前代数的步骤之后,所述方法还包括:若所述当前代数大于一代,则获取所述当代种群的各个路径总距离;根据各个所述路径总距离,确定所述当代种群的路径平均距离;确...
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