[发明专利]一种基于大规模变邻域搜索策略的农产品绿色物流配送车辆调度方法及系统

权利要求书

1.一种基于大规模变邻域搜索策略的绿色物流车辆调度规划方法，其特征在于，包括：

分别使用CW节约算法、最邻近插入算法和随机方法生成初始车辆配送序列，重复进行多次，构成初始配送序列的种群；

对配送序列种群中的每个配送序列采用自适应遗传算法进行调度搜索，寻找满足条件的可行调度；

采用大规模变邻域搜索算法对满足条件的可行调度进行优化调整，获得候选的配送序列；

依据经济成本和环境成本最低的原则，从所有候选配送序列里选择总成本最低的序列，输出为车辆调度规划方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于大规模变邻域搜索策略的绿色物流车辆调度规划方法，其特征在于，生成初始种群的算法，应当包括：

CW节约算法，创建空调度，计算任意两点间的节约量；以降序逐一取出节约量所代表的节点；将对应节点插入对应的位置，以载重量和返回时间约束作为依据判断是否当前配送序列是否应该结束；当序列创建结束后加入初始配送方案并创建新的配送序列；在每辆车均已有配送序列或所有节点均已分配的情况下完成当前配送方案的创建；

最邻近插入算法，创建一个空的配送序列并随机选择一个节点作为配送序列的起始节点；逐一计算当前调度最后一个节点与其余节点的插入值；按照一定规则将对应节点插入当前配送序列，以载重量和返回时间约束作为依据判断是否当前配送序列是否应该结束；当序列创建结束后加入初始配送方案并创建新的配送序列；在每辆车均已有配送序列或所有节点均已分配的情况下完成当前配送方案的创建；

随机方法，采用随机形式将客户节点分配给车辆；检查所有节点是否已被分配完毕；检查是否满足车辆载重量限制并检查车辆返回时间是否符合配送中心最晚时间窗约束；完成配送序列方案的创建。

3.根据权利要求1所述的一种基于大规模变邻域搜索策略的绿色物流车辆调度规划方法，其特征在于，对配送序列种群中的每个配送序列采用自适应遗传算法进行调度搜索，具体包括：

将当前配送序列种群中的最优秀的序列保存起来，不进入遗传算法的迭代操作；

通过轮盘赌方法选择进行遗传和变异操作的配送序列；

由自适应函数动态的决定当前进行交叉的概率，根据预设参数、当前迭代次数、种群规模、适应度和种群中未改变的配送序列数量计算交叉算子的执行概率，根据概率选择是否执行交叉算子，执行交叉算子后将交叉后的配送序列放入种群中；

由自适应函数动态的决定当前进行变异的概率，根据预设参数、当前迭代次数、种群规模、适应度和种群中未改变的配送序列数量计算变异算子的执行概率，根据概率选择是否执行变异算子，执行变异算子后将交叉后的配送序列放入种群中。

4.根据权利要求1所述一种基于大规模变邻域搜索策略的绿色物流车辆调度规划方法，其特征在于，采用大规模变邻域搜索算法对满足条件的可行调度进行优化调整，具体包括：

对于经过自适应遗传算法处理过的配送序列的种群，筛选种群中前一半的优秀个体，将前一半的优秀个体作为大规模变邻域搜索算法的操作对象；

将所有优秀个体逐一进行基因片段倒转操作，若倒转操作后序列适应度提升则保留此操作，否则重复进行直到达到次数上限；

将所有优秀个体逐一进行单基因位插入操作，若操作后序列适应度提升则保留此操作，否则重复进行直到达到次数上限；

将所有优秀个体逐一进行双基因位插入操作，若操作后序列适应度提升则保留此操作，否则重复进行直到达到次数上限。