[發(fā)明專利]一種基于蟻獅算法的車輛調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210327175.8
• 申請日: 2022-03-30
• 公開（公告）號: CN114626632A
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王鐵錚;喻曉;張宏賓;任博瀚;潘琨;王科清;王可心;張軼蘭;韓亞倩;郭翼翔;謝榕楨;何沐今;李薇薇;范博文;范競男;盧正達;徐莎莎;于夢瑤;李煜;常少志;李廣興;宋彬彬
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)北京市電力公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q10/06;G06N3/00
• 代理公司: 北京中巡通大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11703
• 代理人: 李曉曉

本發(fā)明屬于物流運輸領(lǐng)域，具體涉及一種基于蟻獅算法的車輛調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。方法包括如下步驟：獲取貨物運輸?shù)乃杏唵卧敿毿枨蟊砗瓦\貨車輛信息，生成一個配送序列，將所述配送序列轉(zhuǎn)化為適合蟻獅算法的可行解；根據(jù)所述可行解，使用蟻獅優(yōu)化算法優(yōu)化求解所選取成本函數(shù)，得到成本函數(shù)最小值所對應的最優(yōu)運輸方案，所述最優(yōu)運輸方案對應最優(yōu)的車輛調(diào)度方法；將所述最優(yōu)的車輛調(diào)度方法重構(gòu)解析為具體每個車輛的運輸目標與路徑。本發(fā)明將車輛調(diào)度的各種匹配方案與螞蟻圍繞蟻獅挖制的陷阱進行游走相結(jié)合，提高了種群的收斂速度，尋優(yōu)性能強、調(diào)節(jié)參數(shù)少且易于實現(xiàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于物流運輸領(lǐng)域，具體涉及一種基于蟻獅算法的車輛調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)

物流運輸在物流業(yè)和物流供應鏈上發(fā)揮著非常重要的作用，而物流車輛調(diào)度管理在物流運輸過程中占有重要地位，有效提高物流車輛調(diào)度管理效率和水平，有利于整個物流運輸效率的提升。物流配送車輛調(diào)度優(yōu)化問題一直是現(xiàn)代物流管理的核心問題，其旨在降低配送成本的基礎(chǔ)上來提高物流配送車輛的時間利用率。配送車輛的優(yōu)化調(diào)度，主要包括收集路線的優(yōu)化、配送路線的優(yōu)化以及貨物組裝與配送一體化等。配送運輸用于大量的配送用戶，并且多個訂單之間有路線交集和時間限定。因此構(gòu)建最佳配送路線，從而有效完成訂單、高效完成任務，這能夠顯著降低配送的成本和收益。配送是位于物流末端的重要問題，更是降低物流開銷的有力武器。

目前常用的用于車輛調(diào)度問題的啟發(fā)式優(yōu)化算法主要是基于PSO、遺傳算法、混合蝙蝠算法以及各種傳統(tǒng)算法對應的改進算法。這些算法往往收斂速度較一般、容易陷入局部最優(yōu)解、并且擁有大量可條件的參數(shù)，算法實現(xiàn)也較為復雜。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)算法收斂速度慢的問題，本發(fā)明提供一種基于蟻獅算法的車輛調(diào)度方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

第一方面，本發(fā)明提供一種基于蟻獅算法的車輛調(diào)度方法，包括如下步驟：獲取貨物運輸?shù)乃杏唵卧敿毿枨蟊砗瓦\貨車輛信息，生成一個配送序列，將所述配送序列轉(zhuǎn)化為適合蟻獅算法的可行解；計算所述可行解的成本函數(shù)值，通過蟻獅算法優(yōu)化求解，得到成本函數(shù)最小值所對應的最優(yōu)運輸方案，所述最優(yōu)運輸方案對應最優(yōu)的車輛調(diào)度方法；將所述最優(yōu)的車輛調(diào)度方法重構(gòu)解析為具體每個車輛的運輸目標與路徑。

進一步的，所述將所述配送序列轉(zhuǎn)化為適合蟻獅算法的可行解中具體包括：

使用檢查函數(shù)判斷所述配送序列是否滿足任務的硬性需求，若滿足所述硬性需求，則將所述配送序列轉(zhuǎn)化為適合蟻獅算法的可行解；若不滿足所述硬性需求，則通過調(diào)整函數(shù)修改所述配送序列，重新判斷。

進一步的，使用檢查函數(shù)判斷所述配送序列是否滿足任務的硬性需求具體包括：

按照配送順序為每一輛車裝上貨物，直到裝貨總重量超過一輛車的總載重，后新發(fā)一輛車進行當前貨物的運輸；

當全部貨物均能分別被分配到某一車輛時，統(tǒng)計總使用車輛數(shù)是否小于等于所有任務允許使用車輛數(shù)，如果不超過則認定滿足所述硬性需求，若超過所述所有任務允許使用車輛數(shù)，則認為完全不滿足所述硬性需求。

進一步的，所述蟻獅算法各項參數(shù)包括：種群數(shù)量P、最大迭代數(shù)量nIter、搜索空間維度dim和成本函數(shù)Cost，其中所述成本函數(shù)值Cost的計算方式如下：

其中，PE為車輛早到對于任務的等待系數(shù)；PL為車輛延遲完成任務對目標的懲罰系數(shù)；distTime(a,b)表示車輛從a運行到b所使用的時間；X_i-1和X_i表示車輛在執(zhí)行任務i之前所在的位置和任務i所在的位置；serviceTime_i表示任務i所需要的執(zhí)行用時；Start_i和End_i表示任務i的開始時間和結(jié)束時間；Arrive_i和Finish_i表示車輛在執(zhí)行到任務i時的到達時間和完成時間。