【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车辆调度路径规划，具体涉及一种基于并行进化框架的多场景车辆调度优化算法。
技术介绍
1、带车载容量约束的车辆路径规划问题(cvrp)其目标是设计若干条车辆路径，以最低的运输成本满足所有客户的需求，同时确保每辆车的负载不超过其容量限制。通常由一个配送中心和若干个客户点组成，每个客户有不同数量的货物需求，客户点不成线性排列，配送中心根据客户点的货物需求进行配送，在一定的约束下，由优化算法提供灵活的配送方案，满足所有客户的需求，通常达到配送距离最短、配送成本最小、配送时间最短等目的。
2、多场景多目标优化问题是近两年兴起的概念，与多任务建模主要区别在于多任务建模是解决相同场景的不同任务，多场景建模是解决不同场景的相同任务。多场景多目标车辆路径规划问题(mscvrp)是传统cvrp问题的延伸，它考虑了不同现实场景下的配送情况，在满足配送要求的情况下最小化车辆配送时间、成本等目标函数。
3、mscvrp的核心主要包括两部分，首先，为每个场景确定最合适的配送路线，即在满足配送要求的前提下最小化配送距离与总成本等...
【技术保护点】
1.一种基于并行进化框架的多场景车辆调度优化算法的控制方法，用于优化车辆路径问题，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于并行进化框架的多场景车辆调度优化算法，其特征在于，所述步骤S1基于模型假设、模型变量定义和数学模型建立构建多场景车辆路径规划模型；具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于并行进化框架的多场景车辆调度优化算法，其特征在于，所述步骤S13还包括步骤132：约束条件：
4.根据权利要求2所述的一种基于并行进化框架的多场景车辆调度优化算法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
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