[发明专利]基于改进狮群算法的疫情下社区物资车辆路径优化方法

说明书

本发明提供了一种基于改进狮群算法的疫情下社区物资车辆路径优化方法，首先建立路径规划数学模型，初始化算法参数；顺序编码，使用帕累托非支配排序机制以及个体拥挤距离来对个体进行排序；检测是否有外敌入侵；使用狮群传代算子和尝试次数实现狮群位置更新；使用平衡化算子优化工作负载均衡目标；更新种最佳位置，重新确定狮群个体的身份；重复直到达到迭代次数，记录狮群历史最优个体。本发明通过对原狮群算法的位置更新策略进行改进，使用狮群传代算子和尝试次数实现狮群位置更新，并使用平衡化算子优化工作负载均衡目标，解决了现有车辆路径优化方法无法满足疫情下社区物资运输中车辆路径的优化既保证工作量的公平性又保证高效性的问题。

技术领域

本发明涉及一种基于改进狮群算法的疫情下社区物资车辆路径优化方法， 属于路径预测领域。

背景技术

在传统的车辆路径优化问题研究中，目标总是降低总运输成本、碳排放 量、运输时间成本，提高客户满意度，这些目标的设立都与商业问题有关。 然而，在救灾、紧急情况和人道主义后勤方面，会出现很多非营利组织、公 民和政府机构自愿将救灾物资送到需要的地方。近两年以来，受新冠疫情影 响，我国很多社区都采取过封闭式管理，这样能够最大程度上降低疫情的传 播范围以及居民的感染风险。社区内的居民生活日用品的需求成为了一个难 题，为了方便管理以及尽可能降低资金压力，很多社区会招募志愿者参与生 活物资的配送，这里就会涉及到车辆路径优化问题。不同于传统商业模式下 的车辆路径优化，司机为社区组织的志愿者，应尽可能使每条路径的行程距 离均衡，在这里考虑的优先目标是服务方工作量的公平性，也可以理解为工 作负载，其次才应是运输总成本。同时需要考虑疫情下的物资运送特征，存 在因司机近段时间去过中高风险地区而不能参与货物配送的问题。现有的路 径优化方法无法满足疫情下的要求。

有鉴于此，确有必要提出一种新的基于改进狮群算法的疫情下社区物资 车辆路径优化方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进狮群算法的疫情下社区物资车辆路径 优化方法，以解决现有车辆路径优化方法无法满足疫情下社区物资运输中车辆 路径的优化既保证工作量的公平性又保证高效性的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于改进狮群算法的疫情下社区物资 车辆路径优化方法，包括以下步骤：

步骤1：建立路径规划数学模型，初始化算法参数；

步骤2：顺序编码，随机生成初始狮群，计算狮群个体初始适应度值，使用 帕累托非支配排序机制以及个体拥挤距离来对个体进行排序，确定初始狮王， 母狮和幼狮；

步骤3：检测是否有外敌入侵，若有，查看入侵者能否支配当前狮王，能则 取代当前狮王，不能则被驱赶；

步骤4：使用狮群传代算子PO和尝试次数maxtrial实现狮群位置更新；

步骤5：使用平衡化算子优化工作负载均衡目标；

步骤6：更新狮群中狮王和其他个体的最佳位置，重新确定狮群个体的身份；

步骤7：判断迭代次数t是否等于算法最大迭代次数T，如果不等于，则t+1， 回到步骤3，重复进行步骤3到步骤6，直到t＝T，此时记录狮群历史最优个体。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1建立的建立路径规划数学模型具体 为：

以及约束函数：

w∈[0,m),w∈N⁺