【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆路径问题优化，具体涉及一种基于自适应粒子群-混合遗传算法来处理带时间窗多仓库车辆路径问题的方法。
技术介绍
1、在物流行业中，如何实现车辆在仓库节点和客户节点之间的运输效率与成本的兼顾是保证行业高效运转的关键问题，考虑到影响车辆行驶路径的多种因素，以及在多仓库、多客户间的运输时效性要求，可将此问题转化为一种带时间窗约束的多仓库车辆路径问题并进行求解。虽然车辆路径问题是一个有限离散集的优化问题，但是由于其是一个排列组合问题，加上多仓库和时间窗等约束，会导致这个有限集变得十分庞大，采取穷举的方式寻找最优解显然不具有可行性。部分现有技术中利用包括遗传算法等的启发式算法能够解决这种问题，但其固有的易陷入局部最优的缺点，限制了其路径优化的实际效果。
技术实现思路
1、有鉴于此，针对本领域中所存在的技术问题，本专利技术提供了一种基于自适应粒子群遗传算法的多仓库车辆路径规划方法，具体包括以下步骤：
2、步骤一、将各个仓库点作为聚类中心，对客户节点基于其相对仓库节点之间的时空...
【技术保护点】
1.基于自适应粒子群遗传算法的多仓库车辆路径规划方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤一中所述的时空距离基于以下公式计算：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤二中二元竞标选择算法所使用的基因适应度基于以下公式计算：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤三中在所述自适应交叉包含一个自适应交叉长度系数s，由下式确定：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤四中具体对参与突变的每一个三轮子代基因，随机选择3组点位，每组点位包含2个点，交换每组点位内部的两个点的...
【技术特征摘要】
1.基于自适应粒子群遗传算法的多仓库车辆路径规划方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤一中所述的时空距离基于以下公式计算：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤二中二元竞标选择算法所使用的基因适应度基于以下公式计算：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张硕，宿玉康，崔星，汪洋，王一全，吴雨洋，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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