多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法技术

本发明专利技术提供多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，涉及物流配送技术领域，包括：根据时间窗口、车辆信息和实时交通API数据，构建带约束图模型；采用改进遗传算法进行初始路径规划；根据初始路径集和实时交通API数据，进行动态路径调整；结合优化路径集和订单信息中的客户偏好信息，通过植物根茎生长优化算法筛选最优解后按预设规则引擎输出最终路径优化策略。本发明专利技术通过采用植物根茎优化算法，模拟生物生长规律实现多目标协同进化，在避免早熟收敛的同时，兼顾客户偏好与任务迁移的灵活性；通过对约束条件与算法参数的灵活调整，能够适配更多场景，且在持续拥堵或订单激增情况下仍能保持稳定求解能力，显著提升物流系统的抗风险能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物流配送，尤其涉及多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法。

技术介绍

1、物流配送作为现代商业活动的核心纽带，其技术演进与产业形态始终与经济社会发展需求紧密关联。从传统人工调度到智能系统主导，物流配送经历了从分散式作业向网络化、数字化的跨越式转型。在产业层面，全球供应链重构与电子商务爆发式增长驱动配送服务向高频次、小批量、高时效方向演进，单日百万级订单处理与分钟级履约成为常态，倒逼配送体系向自动化、智能化升级。末端配送场景的复杂性催生了无人机、无人车与智能快递柜的多元技术融合，而跨境物流的全球化特征则推动了区块链技术在国际货代与清关环节的应用突破。当前，物流配送体系正加速向“端到端数字化”跃迁，通过数字孪生技术构建虚拟映射系统，实现物理配送网络与虚拟优化模型的实时交互，为应对需求波动、资源约束与突发风险提供弹性化解决方案。

2、物流配送路径优化是现代供应链管理中的核心研究领域，其本质是通过科学规划运输路径与资源调度方案，实现成本、效率与服务质量的综合平衡。随着全球贸易规模扩大及电子商务的快速发展，物流网络呈现出多层级、多节点、动本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，构建所述带约束图模型的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，采用改进遗传算法进行初始路径规划的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，使用贪心算法生成初始路径的步骤包括：

5.根据权利要求3所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，所述适应度函数的公式表示为：</p>

6.根据...

【技术特征摘要】

1.多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，构建所述带约束图模型的步骤包括：

3.根据权利要求2所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，采用改进遗传算法进行初始路径规划的步骤包括：

4.根据权利要求3所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，使用贪心算法生成初始路径的步骤包括：

5.根据权利要求3所述的多重约束条件下的智能物流配送路径优化方法，其特征在于，所述适应度函数的公式表示为：

6.根据权利要求5所述的多重...

【专利技术属性】
技术研发人员：王森华，王贺安，白利君，李会年，
申请(专利权)人：智运通北京科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：