[发明专利]物流配送车辆路径优化方法和装置

摘要

本发明公开了一种物流配送车辆路径优化方法和装置，属于物流领域。所述方法包括初始化拥堵矩阵α、距离矩阵D，生成配送路径权值矩阵ω＝αD，初始化种群模块N_ZQ，选择种群规模N_X、最大遗传代数N_G、交叉率β、变异率γ和遗传代数n＝0，采用贪婪算法生成一条初始路径r₁，对初始路径r₁进行变异操作，生成N_ZQ-1个新路径，对初始路径与新路径组成第一代种群计算每条路径的适应度A_n，在当前种群中采用选择算子选择适应度最高的N_X条路径，并对这N_X条路径进行交叉和变异操作，生成下一代群体，更新n＝n+1，当n＝N_G时，计算最新的种群中所有路径的适应度A_n，选择当前种群中适应度最高的配送路径为最优路径。本发明能够使物流配送车辆在配送货物时，配送时间尽可能少、配送路径尽可能短。

主权项

一种物流配送车辆路径优化方法，其特征在于，包括：步骤S101：获取配送路径上各配送节点之间的实时拥堵系数矩阵α，并根据实时路况对该矩阵进行定时更新；步骤S102：初始化配送路径上各配送节点之间的距离矩阵D；步骤S103：根据所述拥堵系数矩阵α和距离矩阵D，生成配送路径权值矩阵ω＝αD；步骤S104：初始化种群规模N_ZQ，选择种群规模N_X、最大遗传代数N_G、交叉率β、变异率γ和遗传代数n＝0；步骤S105：针对配送路径上各配送节点，采用贪婪算法生成一条初始路径r₁；步骤S106：对初始路径r₁进行变异操作，生成N_ZQ‑1个新路径，初始路径与新路径组成第一代种群，并计算每条路径的适应度A_n；步骤S107：在当前种群中采用选择算子选择适应度最高的N_X条路径，并对这N_X条路径按照交叉率β和变异率γ进行交叉和变异操作，生成下一代群体，更新n＝n+1；步骤S108：当n＝N_G时，计算最新的种群中所有路径的适应度A_n，选择当前种群中适应度最高的配送路径为最优路径，算法终止；否则跳转至步骤S107。