[发明专利]一种基于遗传算法的路径选择方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的路径选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：输入作业车辆的参数；

S2：采用遗传算法对路径进行优化选择；

S3：在优化后的路径中加入每个站点的工作时间，并得出开销最小的路径作为最优路径；

S3包括以下子步骤：

S31：在优化出的路径中选出N条路径，加入每个站点的工作时间并进行迭代，得出每条路径的时间开销值；

S32：重复执行S31至所有路径都被选取过后，将时间开销值最优的路径作为全局最小开销路径，并将全局最小开销路径作为最优路径；

S31包括以下子步骤：

S311：在N条路径中选取M条路径，所述MN；

S312：选出M条路径中时间开销最小的路径，并对开销最小的路径进行随机变换后，选取变换结果中时间开销值最小的路径作为这M条路径中的最优路径；

S313：重复执行S311和S312至N条路径中的每条路径都被选择过。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的路径选择方法，其特征在于，所述作业车辆的参数包括各站点之间的距离及各站点与起始中心站之间的距离、作业任务的类型、作业车辆数量和作业车辆状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的路径选择方法，其特征在于，所述在优化出的路径中选出N条路径采用以下步骤：

随机产生路径R，R经过所有的站点，站点总数为g；

对产生的路径进行车辆安排。

4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的路径选择方法，其特征在于，所述车辆安排包括以下步骤：

将第L辆车分配给总路径中相邻的X_L个站点，且X_L＝g，用F_L表示第L辆车要去的第一个站点，且XL+FL＝g；

根据下式得出第L辆车的总里程：

，式中S_L为第L辆车的总里程；D为距离矩阵中的元素；为路径R中到的距离；为路径R中初始点到的距离；为路径R中到初始点的距离；

采用下式对第L辆车的总工作时间进行控制：

T_L+S_L /C＜＝WT；式中S_L为第L辆车的总里程；C为车辆的平均速度；WT为预设的时间控制量；T_L为第L辆车在所有站点工作时间之和。

5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的路径选择方法，其特征在于，最优路线选择的目标函数为：

；在式中需要满足Q最小；X_H为分配给第H辆车的站点数。