基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，包括平衡分离控制机制以及承载该机制的康波二阶段策略模型；采用随机遍历插入初始化方法得到初始种群，通过建立的康波二阶段策略模型自适应地调节搜索倾向；通过契合搜索倾向特点的阶段型交配选择操作产生交配池，采用有序交叉和倒换突变算子，产生候选子代集合；通过契合搜索倾向特点的阶段型环境选择操作筛选出下一代种群；进化产生的最优解集合能够获取效用性能极高的运输方案，可以有效解决复杂背景下的目标间冲突导致的决策方案失效的问题。导致的决策方案失效的问题。导致的决策方案失效的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法


[0001]本专利技术属于进化智能演化计算中的多目标优化研究
，具体涉及一种基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法。

技术介绍

[0002]车辆路径规划具有复杂的问题背景，具体涉及多项约束条件以及多个亟待优化的目标函数。以不超出车辆装载能力为前提，决策者期望运输方案能够以最小的综合成本满足客户最大程度的装载需求。然而目标间的冲突使优化难以进行，更少的派车数量往往意味着更小的总装载量。
[0003]多目标进化算法是以达尔文进化论为蓝本的启发式数值随机搜索算法，此类算法能够利用问题信息引导搜索以获取数值最优解。然而，作为解决车辆路径规划问题的重要方法之一，多目标进化算法在处理涉及三个及以上目标函数的问题时呈现效用性能急剧减退的趋势。决策者采用效用性能低下的运输方案可能导致部分车辆加速老化、综合成本高于实际需要、严重违反客户装卸需求与服务时间窗等问题，进而造成服务提供方在决策管理、设备维护、资金平衡、员工及客户满意度等方面受到不利影响。造成前述问题的原因在于现有算法所具有的折衷搜索本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，采用随机遍历插入初始化方法得到初始种群，初始种群代表时间窗约束车辆路径规划问题的初始解集合，初始解集合中的任意解的染色体代表解的决策向量；步骤2，采用超平面构造方法生成参考向量集合，参考向量集合所包含的参考向量数量与初始种群所包含的解数量相同，用以辅助状态表征值的计算以及控制机制的实施；步骤3，初始种群进行循环迭代进化，通过建立的康波二阶段策略模型获取当前种群的进化代数所处的进化阶段并自适应地调节搜索倾向，配置决定搜索倾向切换的时机以保障平衡分离的有效性；步骤4，根据步骤3中得到的进化阶段选用契合阶段特点的支配关系与表征值以指示解集合的状态，通过以收敛性度量为首要选择标准、多样性度量为次要选择标准的二元锦标赛产生交配池；步骤5，通过对步骤4中得到的交配池采用有序交叉和倒换突变算子，产生候选子代集合；步骤6，根据步骤3中得到的进化阶段选用契合阶段特点的支配关系与表征值以指示解集合的状态，选用匹配的维护策略从当前种群与步骤5中得到的候选子代集合的并集中筛选出下一代种群；步骤7，判断步骤6得到的下一代种群的进化代数是否达到设定的最大进化代数，若未达到最大进化代数，表示不满足终止条件，跳转至步骤3，否则输出步骤6得到的下一代种群作为最优解集合。2.根据权利要求1所述的基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤3中的康波二阶段策略模型包括一套平衡分离控制机制，包含第一级、第二级和第三级；第一级中，解集合的平衡状态被分离为收敛状态与分布状态，对应的折衷搜索倾向被分离为收敛性侧重与多样性侧重，具有不同搜索倾向的阶段依据自动配置组件的切换规则实现交替执行；第二级中，具有不同搜索倾向的阶段在其支配关系、交配选择组件以及环境选择组件中对应采用不同侧重的支配规则、选择标准以及维护策略；第三级中，不同阶段的收敛状态与分布状态使用契合阶段特点的度量值进行表征。3.根据权利要求2所述的基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤3中的康波二阶段策略模型的自动配置组件是基于统计实验的；通过模拟凯恩斯学派对经济的宏观调控方式并分析第一阶段进化代数与最大进化代数的比值参数μ得到切换规则，在至少前75％的搜索进程中，自动配置组件指导搜索停留在侧重收敛的第一阶段，在其后至多25％的搜索进程中，自动配置组件根据目标函数的数量与一定随机性指导两阶段交替执行。4.根据权利要求3所述的基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤3中，获取目标函数的数量以及当前进化代数，通过公式(1)计算当前所处的进化阶段：
其中，I表示当前进化代数所处的进化阶段，G
done
表示当前进化代数，G
max
表示最大进化代数，M表示目标函数的数量，M
max
与M
min
分别表示统计实验中的目标函数的数量的最大与最小值，rand(1)表示区间[0，1]上的随机数。5.根据权利要求4所述的基于多目标进化算法的时间窗约束车辆路径规划方法，其特征在于，步骤4中的与阶段特点匹配的支配关系分别是混合子区域支配关系和双重网格支配关系：关于混合子区域支配关系：假设u和v是两个解，当下列条件之一成立时，u支配v，记作1)2)u和v在Pareto意义下等价；a)归一化下，u和v与相同参考向量关联；1.2.但标准化下，u和v与相同参考向量相关；PBI(u)＜PBI(v)，d1(u)＜d1(v)且b)归...

【专利技术属性】
技术研发人员：李薇，倪梁琪琳，唐景琪，唐文昊，周银晖，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：