[发明专利]一种自动化集装箱码头车辆的路径规划方法

权利要求书

1.一种自动化集装箱码头车辆的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据码头车辆的路径规划问题建立数学模型，并将数学模型作为分支定界树的根节点；

S2、初始化分支定界树的根节点，并建立带有节点编号的待分支节点的节点表；

S3、根据节点编号依次提取待分支节点表中的节点，并将提取出的节点分解为主问题和子问题；

S4、采用分支定价算法解算节点的主问题，并采用双点交叉的遗传算法求解子问题，得出该节点的优化解；

S5、待分支节点表为空集且当前求解时间在多项式时间内不可解时，输出所有节点优化解中的最优解作为数学模型的最优解；

所述的步骤S2包括以下步骤：

S2.1、通过启发式算法解算数学模型，得到车辆的初始可行路径定为数学模型解的下界，同时设置数学模型解的上界为无穷大；

S2.2、对分支定界树的根节点分支，建立待分支节点的节点表，并依据待分支节点的添加顺序依次给节点编号；

采用Danzig-Wolf分解算法将码头车辆路径规划问题分解为主问题和子问题；

所述的步骤S4包括以下步骤：

S4.1、将主问题线性化，并通过启发式算法解算满足线性主问题的初始可行解，得到限制主问题；

S4.2、通过数学求解器解算限制主问题，得到对偶变量；

S4.3、采用双点交叉的遗传算法求解子问题，并代入对偶变量；

S4.4、检验子问题的优化解是否小于0，若是，将子问题优化解小于0所对应的子问题的解设为该节点产生的新列，将产生的新列加入到限制主问题中，重复步骤S4.2-S4.4；若不是，则输出限制主问题的初始优化解；

S4.5、判断限制主问题的初始优化解是否为整数，若是，则输出该节点的优化解，若不是，则对该节点分支，并采用分支定价算法分别解算该节点的分节点，选取分节点的初始优化解中的最优解做为该节点的优化解；

采用遗传算法求解子问题包括以下步骤：

对子问题的可行路径集中的客户点编码，并设置遗传算法的最大迭代次数和变异概率；

将车辆的初始可行路径设为父代路径，计算父代路径的适应度值，并采用轮盘赌规则选择两个父代路径A、B；

对父代路径A、B采用双点交叉产生子代1和子代2；

子代1和子代2按照变异概率变异后得到子代A和子代B；

判断遗传算法的迭代次数是否达到最大值，如是，则输出子问题的优化解，若不是，则重复上述步骤。

2.如权利要求1所述一种自动化集装箱码头车辆的路径规划方法，其特征在于，适应度值函数为：

式中，α为访问某个客户点优先级；

父代个体i被选中的概率为：

f_i是父代路径i的适应度值，是所有父代路径适应度值之和。