【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法
[0001]本專利技術(shù)涉及一種基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法， 屬于路徑預(yù)測(cè)領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
[0002]在傳統(tǒng)的車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題研究中，目標(biāo)總是降低總運(yùn)輸成本、碳排放 量、運(yùn)輸時(shí)間成本，提高客戶滿意度，這些目標(biāo)的設(shè)立都與商業(yè)問(wèn)題有關(guān)。 然而，在救災(zāi)、緊急情況和人道主義后勤方面，會(huì)出現(xiàn)很多非營(yíng)利組織、公 民和政府機(jī)構(gòu)自愿將救災(zāi)物資送到需要的地方。近兩年以來(lái)，受新冠疫情影 響，我國(guó)很多社區(qū)都采取過(guò)封閉式管理，這樣能夠最大程度上降低疫情的傳 播范圍以及居民的感染風(fēng)險(xiǎn)。社區(qū)內(nèi)的居民生活日用品的需求成為了一個(gè)難 題，為了方便管理以及盡可能降低資金壓力，很多社區(qū)會(huì)招募志愿者參與生 活物資的配送，這里就會(huì)涉及到車輛路徑優(yōu)化問(wèn)題。不同于傳統(tǒng)商業(yè)模式下 的車輛路徑優(yōu)化，司機(jī)為社區(qū)組織的志愿者，應(yīng)盡可能使每條路徑的行程距 離均衡，在這里考慮的優(yōu)先目標(biāo)是服務(wù)方工作量的公平性，也可以理解為工 作負(fù)載，其次才應(yīng)是運(yùn)輸總成本。同時(shí)需要考慮疫情下的物資運(yùn)送特征，存 在因司機(jī)近段時(shí)間去過(guò)中高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)而不能參與貨物配送的問(wèn)題。現(xiàn)有的路 徑優(yōu)化方法無(wú)法滿足疫情下的要求。
[0003]有鑒于此，確有必要提出一種新的基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資 車輛路徑優(yōu)化方法，以解決上述問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0004]本專利技術(shù)的目的在于提供一種基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑 優(yōu)化方法，以解決現(xiàn)有車輛路徑優(yōu)化方法無(wú)法滿足疫情下社區(qū)物資運(yùn)輸中車輛 路徑的優(yōu)化既保證
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：建立路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型，初始化算法參數(shù)；步驟2：順序編碼，隨機(jī)生成初始獅群，計(jì)算獅群個(gè)體初始適應(yīng)度值，使用帕累托非支配排序機(jī)制以及個(gè)體擁擠距離來(lái)對(duì)個(gè)體進(jìn)行排序，確定初始獅王，母獅和幼獅；步驟3：檢測(cè)是否有外敵入侵，若有，查看入侵者能否支配當(dāng)前獅王，能則取代當(dāng)前獅王，不能則被驅(qū)趕；步驟4：使用獅群傳代算子PO和嘗試次數(shù)maxtrial實(shí)現(xiàn)獅群位置更新；步驟5：使用平衡化算子優(yōu)化工作負(fù)載均衡目標(biāo)；步驟6：更新獅群中獅王和其他個(gè)體的最佳位置，重新確定獅群個(gè)體的身份；步驟7：判斷迭代次數(shù)t是否等于算法最大迭代次數(shù)T，如果不等于，則t+1，回到步驟3，重復(fù)進(jìn)行步驟3到步驟6，直到t＝T，此時(shí)記錄獅群歷史最優(yōu)個(gè)體。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法，其特征在于：所述步驟1建立的建立路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型具體為：特征在于：所述步驟1建立的建立路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型具體為：特征在于：所述步驟1建立的建立路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型具體為：以及約束函數(shù)：以及約束函數(shù)：w∈[0,m),w∈N
+
其中G＝(V,E)為配送網(wǎng)絡(luò)；V為節(jié)點(diǎn)集，V＝{0,1,2,......,n}，其中0表示配送中心，其余節(jié)點(diǎn)表示客戶；E為弧集，E＝{(i,j)|i,j∈V,i≠j}；K為車輛集，K＝{1,2,......,m}，即m輛車，對(duì)應(yīng)m位司機(jī)，z
k
為0
?
1決策變量，0表示第k輛車因?yàn)樗緳C(jī)個(gè)人原因無(wú)法參與配送，令num(∑z
k
＝0)為w，表示無(wú)法參與配送的司機(jī)數(shù)，則實(shí)際車輛數(shù)為p＝m
?
w；d
ij
為弧(i,j)的行駛距離；R
k
為子路徑集，R
k
＝{r1,r2,......,r
p
}，r
k
表示第k輛車的行駛路徑；為該路徑的客戶點(diǎn)數(shù)；表示該路徑上的第i個(gè)客戶點(diǎn)；C為配送車輛的最大載重；Q
i
表示每個(gè)客戶點(diǎn)的需求量；y
ik
為0
?
1決策變量，1表示客戶點(diǎn)i由車輛k服務(wù)；t表示迭代次數(shù)；第一個(gè)約束函數(shù)表示每輛車服務(wù)的客戶點(diǎn)總需求量不超過(guò)自身載重；第二個(gè)約束函數(shù)表示車輛集中哪些車參加配送；第三個(gè)約束函數(shù)表示不能參與配送的車輛數(shù)小于車輛總數(shù)m，且為正整數(shù)；第四個(gè)
約束函數(shù)表示一個(gè)客戶只能由一輛車提供服務(wù)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法，其特征在于：所述步驟1中初始化算法參數(shù)包括算法最大迭代次數(shù)T，獅群大小P，獅群成年獅子的占比B，入侵因子lf。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟2具體包括：步驟21：對(duì)配送路徑進(jìn)行實(shí)數(shù)編碼，然后對(duì)獅群初始化；步驟22：對(duì)經(jīng)過(guò)帕累托排序的個(gè)體依據(jù)各自擁擠距離的大小確定他們的順序，排在最前面的個(gè)體成為獅王，依據(jù)獅群成年獅子的占比B的大小確定成年獅子的個(gè)數(shù)，按照個(gè)體排列順序確定其他個(gè)體的身份。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于改進(jìn)獅群算法的疫情下社區(qū)物資車輛路徑優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟21進(jìn)行實(shí)數(shù)編碼具體為：先生成代表配送中心的0，1～n代表所有需要配送的客戶點(diǎn)，隨機(jī)選擇客戶點(diǎn)加入，并判斷是否滿足所述路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的約束條件，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：宮婧，祝子豪，孫知信，孫哲，趙學(xué)健，胡冰，汪胡青，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：南京郵電大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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