【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路径规划，具体涉及一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法。
技术介绍
1、随着科学技术的不断发展，各地区交流联系也不断密切，物流需求也水涨船高。有效地解决形形色色的物流问题，降低物流损耗，提高物流的可达性，成为了国家和社会的迫切需要。当某一路径优化问题同时具备旅行商问题、瓶颈问题、着色问题等条件时，就可以称之为着色瓶颈旅行商问题(colored bottleneck travelling salesman problem,cbottsp)。旅行商问题是一个经典问题，即车队或旅行商如何以最少代价访问一次且仅访问一次除起止点外的所有城市，此问题在物流领域是经久不衰的命题，并由此延伸了许多变种问题。而在实际的物流运输时，由于存在载运工具缺乏燃料/动力/长时保温、保鲜能力、驾驶人员疲劳驾驶、公交系统自身设计要求等限制，长路段在路径规划中是不受欢迎的。尽可能减少这种长路段同时又能确保访问一次且仅访问一次除起止点外的所有城市的问题就称之为瓶颈旅行商问题。着色瓶颈旅行商问题还要考虑到多个车队或旅行商访问城市时的可接受性，因为存在城市仅欢迎部分车队或旅行商的情况，这也是着色问题或着色条件在现实的应用条件。许多路径优化也可以转化为旅行商问题。对着色瓶颈旅行商问题的求解具有重要的现实意义，因此本专利技术提供了一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，以解决现有技术中存在的问题。
2、计算机研究与发展2018年11期上发表了一种求解着色瓶颈旅行商问题的方法，粒子群遗传算法(particle swarm genetic al
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，能够解决现有技术中粒子群遗传算法在大规模算例的结果不理想、改进人工蜂群算法在中小规模算例也不理想、上述两种算法的泛用性和稳定性较差的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：包括以下步骤：
3、s1、获得问题信息，包含各个城市的地理位置、相互的天然可达性、相互的运输成本；
4、s2、根据问题信息按照贪婪初始化程序构建两个初始解；
5、s3、按照多邻域模拟退火搜索程序优化两个初始解，得到两个优化解；
6、s4、更新全局最好解；
7、s5、将两个优化解按照基于路线的杂交算子程序杂交，得到两个新解；
8、s6、按照上述多邻域模拟退火搜索程序优化杂交后得到的新解；
9、s7、再次更新全局最好解；
10、s8、通过停滞检测逃脱程序判断两个新解是否过于接近，是否有陷入局部最优风险，若存在该风险，则跳出该风险；
11、s9、循环步骤s5到步骤s8，直到满足停止条件，输出全局最好解。
12、进一步地，所述步骤s2中，根据着色瓶颈旅行商问题的性质和优化目标，分成两个阶段依次执行，即构造阶段和补全阶段：在构造阶段，以贪婪随机混合的方式合法分配所有的专属城市；在补全阶段，以贪婪随机混合的方式将共享城市插入部分解到最好解中。
13、进一步地，所述步骤s2中，贪婪初始化程序包括贪婪评估机制，通过贪婪评估机制的公式确定一条边e(i,j)，使一个城市cz插入到边e(i,j)，且相对cz插入其他边，插入e(i,j)的最小化幅度最大；该公式基于贪婪思想，多次最小化边，最终可以达到最小化最大边的目的。
14、进一步地，所述步骤s3中，多邻域模拟退火搜索程序结合带瓶颈约束着色旅行商问题的路线内邻域和路线间邻域；内部存在多次迭代，每次迭代都伴随着降温，温度越低，接受新解的概率就越低。
15、进一步地，所述步骤s5中，基于路线的杂交算子程序分为继承阶段和补全阶段：在继承阶段，从两个父代解中分别随机地继承路线构成新解，直到新界继承所有路线；在补全阶段，将剩下的城市其贪婪地插入到新解中。
16、进一步地，所述步骤s8中，停滞检测逃脱程序根据着色瓶颈旅行商问题两解之间的距离，通过引入新解去跳出可能的局部最优。
17、本专利技术的优点在于：相较于由工作人员人工规划线路，以及现有技术中粒子群遗传算法、改进人工蜂群算法规划线路，本专利技术由电子设备通过贪婪初始化程序、多邻域模拟退火搜索程序、基于路线的杂交算子程序、停滞检测逃脱程序规划路径优化方案，在大规模算例和中小规模算例的结果更理想，提高了规划的效率和准确度，泛用性和稳定性更好，可减少冷链等特种运输的风险，可平衡公交系统或观光系统的客流需求。
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1.一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获得问题信息，包含各个城市的地理位置、相互的天然可达性、相互的运输成本；
2.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，根据着色瓶颈旅行商问题的性质和优化目标，分成两个阶段依次执行，即构造阶段和补全阶段：在构造阶段，以贪婪随机混合的方式合法分配所有的专属城市；在补全阶段，以贪婪随机混合的方式将共享城市插入部分解到最好解中。
3.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，贪婪初始化程序包括贪婪评估机制，通过贪婪评估机制的公式确定一条边e(i,j)，使一个城市cz插入到边e(i,j)，且相对cz插入其他边，插入e(i,j)的最小化幅度最大；该公式基于贪婪思想，多次最小化边，最终可以达到最小化最大边的目的。
4.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤S3中，多邻域模拟退火搜索程序结合带瓶颈约束着色旅行商问题的路线内邻域和路线间邻域；内部
5.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤S5中，基于路线的杂交算子程序分为继承阶段和补全阶段：在继承阶段，从两个父代解中分别随机地继承路线构成新解，直到新界继承所有路线；在补全阶段，将剩下的城市其贪婪地插入到新解中。
6.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤S8中，停滞检测逃脱程序根据着色瓶颈旅行商问题两解之间的距离，通过引入新解去跳出可能的局部最优。
...【技术特征摘要】
1.一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：包括以下步骤：s1、获得问题信息，包含各个城市的地理位置、相互的天然可达性、相互的运输成本；
2.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤s2中，根据着色瓶颈旅行商问题的性质和优化目标，分成两个阶段依次执行，即构造阶段和补全阶段：在构造阶段，以贪婪随机混合的方式合法分配所有的专属城市；在补全阶段，以贪婪随机混合的方式将共享城市插入部分解到最好解中。
3.根据权利要求1所述的一种求解着色瓶颈旅行商问题的智能优化方法，其特征在于：所述步骤s2中，贪婪初始化程序包括贪婪评估机制，通过贪婪评估机制的公式确定一条边e(i,j)，使一个城市cz插入到边e(i,j)，且相对cz插入其他边，插入e(i,j)的最小化幅度最大；该公式基于贪婪思想，多次最小...
【专利技术属性】
技术研发人员：李佳峻，周扬名，赵思翔，郑俊丽，江志斌，耿娜，颜红梅，徐文强，
申请(专利权)人：宁波安得智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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