【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆调度，具体涉及一种基于路径最优的车辆调度方法。
技术介绍
1、在现代社会中，随着城市化进程的加速和交通运输需求的增加，车辆调度系统变得越来越重要。对于许多行业，包括物流、快递、公共交通等，高效的车辆调度系统可以带来诸多好处，如降低成本、提高服务质量、减少交通拥堵等。因此，研究和开发一种基于优化算法的车辆调度方法变得尤为重要。
2、目前，已经有一些现有技术针对车辆调度问题提出了一些解决方案。其中，一种常见的方法是基于传统的优化算法，如贪婪算法、遗传算法、模拟退火算法等。这些算法通常是基于启发式的思想，通过不断地迭代搜索来寻找最优的车辆调度方案。然而，这些传统的优化算法在处理大规模、复杂的车辆调度问题时存在一些局限性。
3、首先，传统的优化算法通常只能找到局部最优解，而无法保证找到全局最优解。由于车辆调度问题通常是一个高度复杂、多变量的组合优化问题，传统的优化算法很容易陷入局部最优解而无法得到全局最优解，导致调度方案的效果不尽如人意。其次，传统的优化算法在处理大规模数据时往往耗时较长，计算复杂度较高。由于车辆调度问题涉及到大量的车辆、路线和任务，传统的优化算法需要进行大量的计算和搜索，导致算法的运行时间过长，无法满足实时调度的需求。另外，传统的优化算法通常只能考虑静态的车辆调度方案，无法适应实时交通状况的变化。在实际情况下，交通状况、客户需求等因素都可能发生变化，需要及时调整车辆调度方案以适应变化的环境，而传统的优化算法往往无法实现动态调度。除此之外，现有的车辆调度系统往往缺乏对路线选择和车
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于路径最优的车辆调度方法，本专利技术有效提高了车辆调度的效率和经济性，降低了运输成本，提高了运输效率，增强了系统的灵活性和适应性。
2、为了解决上述问题，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于路径最优的车辆调度方法，所述方法包括：
4、步骤1：定义目标区域的道路网络的有向图，包括：节点集合、边集合和权重集合；节点集合中每个节点表示一个地点，边集合中每条边代表从一个节点到另一个节点的路径，权重集合中每个权重权表示从一个节点到另一个节点的距离；对节点进行排序，使得所有的边从排在前面的节点指向排在后面的节点，得到排序后的有向图；
5、步骤2：定义每条边的最大流量，计算排序后的有向图中的增广路径，所述最大流量表示了该条边所对应的路径能够允许的最大的车流量；初始化一群车辆，并将这些车辆放置在有向图中的增广路径中的不同节点上，该节点为车辆的初始节点；每个车辆从初始节点出发，基于预设的策略，选择下一个要访问的节点；每当车辆经过一个节点时，在该节点添加信息素；
6、步骤3：每个车辆完成一次路径后，更新路径上的信息素浓度；对于每个车辆的路径，根据路径上的节点顺序计算总距离；
7、步骤4：迭代执行步骤2到步骤3，直到达到设定的迭代次数；在每次迭代执行过程中，针对每个车辆，若计算出的总距离低于此前每次迭代执行后计算出的总距离，则将该总距离作为最优距离，并将最优距离对应的路径作为全局最优路径；同时，在每次迭代结束时，对所有节点的信息素进行稀释操作，以使得信息素的浓度低于设定的阈值；
8、步骤5：根据全局最优路径更新预设的策略；并输出全局最优路径作为每辆车辆的最优路径，进行车辆调度。
9、进一步的，步骤1中，定义一个带权重的有向图：
10、，
11、其中表示节点集合，表示边集合,表示权重集合；每个节点代表一个任务或者一个地点，每条边代表从节点到节点的路径，其权重表示从节点到节点的距离；对节点进行排序，使得所有的边从排在前面的节点指向排在后面的节点的方法包括：初始化一个空的排序结果列表，用来存储最终的排序结果；对于有向图中的每个节点，计算其入度，入度表示指向该节点的边的数量；同时，记录每个节点的出度，出度表示从该节点出发的边的数量；从图中选择一个入度为0的节点作为起始节点，将其加入到排序结果列表中；如果有多个入度为0的节点，随机选择一个节点作为起始节点；将起始节点的所有出边从图中移除，并更新相邻节点的入度；同时，对于剩余的节点，重新计算它们的出度；迭代执行，直到所有节点都被加入到拓扑排序结果列表中；在迭代执行过程中，需要不断检查图的合法性，如果存在入度不为0的节点，而且没有入度为0的节点可以选择，则说明图中存在环路，即图中存在循环依赖关系，则从环路中随机选择一条边进行删除；如果所有节点都被加入到排序结果列表中，完成对节点的排序。
12、进一步的，步骤2中计算排序后的有向图中的增广路径的方法包括：首先，对排序后的有向图进行凹凸拓扑排序；凹凸拓扑排序的具体过程包括：将节点分为凹点和凸点；凹点是指其入度小于出度的节点，而凸点是指其入度大于等于出度的节点；基于凹凸拓扑排序后的有向图，构建层次图；层次图是一个新的有向图，其中节点的层次表示了其在拓扑序列中的位置；边的方向与排序后的有向图相同，但是只包含从低层次节点指向高层次节点的边，层次图中只包含从凹点指向凸点的边；迭代执行以下过程：从任意一个节点开始，通过广度优先搜索寻找从该节点到汇节点的增广路径；该路径的流量受限于路径上最小的残余容量；然后，将该路径上的所有边的流量增加到最大流量，即路径上的最小残余容量，以得到一条增广路径；如果存在增广路径，则更新排序后的有向图中的流量，并继续查找下一条增广路径；否则，终止迭代过程；所述汇节点定义为，从该节点出发的边所对应的路径的最大流量的和值最大。
13、进一步的，步骤2中，每个车辆从初始节点出发，基于预设的策略，选择下一个要访问的节点的方法包括：对于当前所在节点，车辆计算每个相邻节点的概率，根据计算得到的概率进行轮盘赌选择，确定下一个要访问的节点，具体包括：生成一个随机数，然后按照累积概率进行选择，直到找到一个节点，使得累积概率超过；车辆将选择的节点j作为下一个要访问的节点，然后继续探索。
14、进一步的，概率使用如下公式进行计算：
15、；
16、其中，是一个控制参数，用于调整距离的影响，为预设值；也是一个控制参数，用于调整距离和信息素浓度对路径选择概率的影响，为预设值；是一个控制参数，用于调整信息素浓度的影响，为预设值；表示从节点到节点的信息素浓度；表示与节点相邻的节点集合；和均为下标索引。
17、进一步的，步骤3中每个车辆完成一次路径后，更新路径上的信息素浓度的方法包括：
18、；
19、其中，
20、；
21、其中，为信息素挥发率，为信息素变化量，为当前路径的长度，为节点到节点的路径长度，为当前的路径长度的均值，为路径长度的标准差，为自然对数的底；为更新后的路径上的信息素本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤1中，定义一个带权重的有向图：
3.如权利要求2所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤2中计算排序后的有向图中的增广路径的方法包括：首先，对排序后的有向图进行凹凸拓扑排序；凹凸拓扑排序的具体过程包括：将节点分为凹点和凸点；凹点是指其入度小于出度的节点，而凸点是指其入度大于等于出度的节点；基于凹凸拓扑排序后的有向图，构建层次图；层次图是一个新的有向图，其中节点的层次表示了其在拓扑序列中的位置；边的方向与排序后的有向图相同，但是只包含从低层次节点指向高层次节点的边，层次图中只包含从凹点指向凸点的边；迭代执行以下过程：从任意一个节点开始，通过广度优先搜索寻找从该节点到汇节点的增广路径；该路径的流量受限于路径上最小的残余容量；然后，将该路径上的所有边的流量增加到最大流量，即路径上的最小残余容量，以得到一条增广路径；如果存在增广路径，则更新排序后的有向图中的流量，并继续查找下一条增广路径；否则，终止迭代过程；所述汇节点定义为，
4.如权利要求3所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤2中，每个车辆从初始节点出发，基于预设的策略，选择下一个要访问的节点的方法包括：对于当前所在节点，车辆计算每个相邻节点的概率，根据计算得到的概率进行轮盘赌选择，确定下一个要访问的节点，具体包括：生成一个随机数，然后按照累积概率进行选择，直到找到一个节点，使得累积概率超过；车辆将选择的节点j作为下一个要访问的节点，然后继续探索。
5.如权利要求4所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，概率使用如下公式进行计算：
6.如权利要求5所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤3中每个车辆完成一次路径后，更新路径上的信息素浓度的方法包括：
7.如权利要求6所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤4中，在每次迭代结束时，对所有节点的信息素进行稀释操作，以使得信息素的浓度低于设定的阈值的方法包括：
8.如权利要求7所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤5中，根据全局最优路径更新预设的策略为通过如下公式，更新概率：
9.如权利要求8所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，全局最优路径校正函数使用如下公式进行表示：
...【技术特征摘要】
1.一种基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤1中，定义一个带权重的有向图：
3.如权利要求2所述的基于路径最优的车辆调度方法，其特征在于，步骤2中计算排序后的有向图中的增广路径的方法包括：首先，对排序后的有向图进行凹凸拓扑排序；凹凸拓扑排序的具体过程包括：将节点分为凹点和凸点；凹点是指其入度小于出度的节点，而凸点是指其入度大于等于出度的节点；基于凹凸拓扑排序后的有向图，构建层次图；层次图是一个新的有向图，其中节点的层次表示了其在拓扑序列中的位置；边的方向与排序后的有向图相同，但是只包含从低层次节点指向高层次节点的边，层次图中只包含从凹点指向凸点的边；迭代执行以下过程：从任意一个节点开始，通过广度优先搜索寻找从该节点到汇节点的增广路径；该路径的流量受限于路径上最小的残余容量；然后，将该路径上的所有边的流量增加到最大流量，即路径上的最小残余容量，以得到一条增广路径；如果存在增广路径，则更新排序后的有向图中的流量，并继续查找下一条增广路径；否则，终止迭代过程；所述汇节点定义为，从该节点出发的边所对应的路径的最大流量的和值最大。
4.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：于志海，田源，张清雷，吴建新，狄强，侯勇，
申请(专利权)人：山东博安智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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