[发明专利]用于路径规划的搜索方法有效
申请号: | 200910161350.5 | 申请日: | 2009-07-31 |
公开(公告)号: | CN101650805A | 公开(公告)日: | 2010-02-17 |
发明(设计)人: | 梅一;唐珂;姚新;傅浩波 | 申请(专利权)人: | 中国科学技术大学 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06Q50/00;G06N3/00 |
代理公司: | 北京市立方律师事务所 | 代理人: | 张 磊 |
地址: | 230026*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 路径 规划 搜索 方法 | ||
1.一种用于路径规划的搜索方法,其特征在于,所述搜索方 法包括以下步骤:
a)对对应路径图的路径规划方案的种群中各个个体进行初始 化,其中每个个体S包括按照所述路径图对各个车辆规划的任务 回路序列,每个任务回路中包括一个车辆对应的回路任务序列;
b)对每个个体S依次执行传统步长的局部搜索和大于所述传 统步长的可变步长局部搜索,以获得对应的局部最优解个体S’;
c)根据每个个体对应的所有回路总消耗和/或每个个体违背 容量约束的程度对所有的局部最优解个体S’进行排序;以及
d)根据所述排序确定所述路径图的最优路径规划方案。
2.如权利要求1所述的搜索方法,其特征在于,所述步骤a 包括:
对所述路径图对应的所有任务边进行编号,其中每个任务边 以其对应的两个端点表示;以及
对于每个车辆对应的回路任务序列,从所有任务边的未选取 任务编号中选择可在不违反容量约束条件的条件下插入对应序列 的任务编号。
3.如权利要求1所述的搜索方法,其特征在于,所述步骤b 包括:
首先对每个个体S执行所述传统步长的局部搜索,获得对应 的第一局部最优解个体S1;
对每个第一局部最优解个体S1执行所述可变步长的局部搜 索,获得对应的第二局部最优解个体S2;以及
再次对每个第二局部最优解个体S2执行所述传统步长的局部 搜索,获得所述对应的局部最优解个体S’。
4.如权利要求1或3所述的搜索方法,其特征在于,所述可 变步长局部搜索包括:
从每个个体包含的任务回路序列中选择部分任务回路,并将 所述部分任务回路对应的车辆回路任务序列融合为一个任务序 列;
按照所选任务不违背容量约束且任务之间距离最近的条件, 从所述融合任务序列依次选择任务进行排序;
利用Ulusoy划分算法将所述排序的任务重新划分为回路,以 使得重新划分后每个回路产生的额外消耗最小;以及
以所述重新划分的回路来替换所述部分任务回路。
5.如权利要求4所述的搜索方法,其特征在于,若每次选择 时存在多个任务满足所述条件,进一步利用下面多个规则中至少 一个比较所述多个任务以选择一个任务进行当前排序;
所述多个规则包括:1.最大化任务与仓库之间的距离;2.最小 化任务与仓库之间的距离;3.最大化任务的需求量与服务消耗之 比;和4.最小化任务的需求量与服务消耗之比。
6.如权利要求5所述的搜索方法,其特征在于,若当前排序 中任务的总需求量小于容量的一半,采取所述规则1;否则采取所 述规则2。
7.如权利要求1所述的搜索方法,其特征在于,在所述步骤 b之前还包括:
利用每个个体S交叉生成不同于个体S的后代群体;
分别计算所述后代群体的每个个体与所有个体S之间的距离;
按照所述后代群体的每个个体距离个体S的距离最小值排序 选择所述后代群体的部分个体来替代个体S。
8.如权利要求7所述的搜索方法,其特征在于,所述距离为 两个个体分别对应的任务邻接矩阵之间的距离。
9.如权利要求7所述的搜索方法,其特征在于,所述步骤c 包括:
将所述后代群体的部分个体与所述局部最优解个体S’进行 合并;以及
对所述合并的个体进行排序。
10.如权利要求1或9所述的搜索方法,其特征在于,所述 排序步骤c包括:
计算每个个体的违背容量约束的程度和每个个体对应的所有 回路总消耗;
在比较任意两个个体时,若其对应的违背容量约束的程度为 零,则根据其对应的所有回路总消耗大小排序;
若其对应的违背容量约束的程度大于零,则根据以预定概率 比较其对应的违背容量约束的程度和以预定概率比较其对应的所 有回路总消耗来进行排序。
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