[发明专利]一种基于神经进化的配送车辆路径规划方法有效

专利信息
申请号: 201910307290.7 申请日: 2019-04-17
公开(公告)号: CN110110903B 公开(公告)日: 2022-09-30
发明(设计)人: 史彦军;胡芳亿;沈卫明 申请(专利权)人: 大连理工大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/04
代理公司: 大连理工大学专利中心 21200 代理人: 温福雪;侯明远
地址: 116024 辽*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明属于物流调度领域,具体涉及一种基于神经进化的配送车辆路径规划方法,第一步建立模型,设公司有M量货车,在调度区域P和一天之内的时间范围L内,处理随时间到达的物流请求集合R,每一个请求r包括宣布时间、交取货地点和交取货地点时间窗。第二步,每辆货车请求处理哪一个任务取决于任务对应的优先级,优先级的计算需要神经网络,输入该货车对某一任务的信息,输出该任务对该货车的优先级,进而选择优先级高的任务请求处理。每个神经网络对应一个成本函数,通过神经进化算法对神经网络优化,得到成本函数最优的物流调度方案。本发明有助于减少物流公司的运输成本,并且在动态场景下允许离线转移大量的计算工作,降低硬件要求。
搜索关键词: 一种 基于 神经 进化 配送 车辆 路径 规划 方法
【主权项】:
1.一种基于神经进化的配送车辆路径规划方法,其特征在于,步骤如下:第一步:问题描述每个货车a由一个智能体表示;在一定的调度区域P和一天之内的时间范围L内,货车集合M在同一车场启动,车场地点o,车场时间窗(eo,lo],并以恒定速度行驶,处理一组在货车工作时随时间到达的物流运输请求集合;一个请求r包括宣布时间、提货地点ri、提货地点时间窗(eri,lri]、交货地点rj、交货地点时间窗(erj,lrj];时间窗是半开的,货车不能在时间窗开始之前服务请求,但仍可以在该窗口结束之后服务请求;提货和交货所需时间忽略不计;各地点之间的路径视为直线;货车处理完所有请求并返回车场视为解决问题,货车在行驶的过程中不允许改道;寻找一个最优的调度方案去最小化成本函数,成本函数由如下三个值相加得到的:(1)所有货车的总行驶时间;(2)所有取货地点和送货地点的总延迟时间;(3)所有货车的总超时时间;这个成本函数不包含关于未来传入请求的任何概率信息,而是用于场景结束时确定知道的请求,即:其中:Ta是货车a的总行驶时间;V是取货地点和交货地点的集合;tv是货车到达v地点的时间,lv是v地点时间窗的结束时间;ta是货车a回到车场的时间;第二步:基于神经进化的多智能体系统的搭建和优化2.1基于规则的货车之间的协调(1)每当新请求宣布时,请求都会被存储在一个中央请求列表R里面,每一辆货车a也有一个私有请求集合Ra;(2)每当货车a有以下三种情况之一出现:货车在车场还未接受请求,货车到达取货地点取货完成,货车到达交货地点交货完成;货车a就会停车并以固定频率检查R∪Ra是否为空;(3)如果不为空,货车a通过神经网络接受优先级最高的请求;(4)如果货车a可以提前到达ri或者rj,其中提前到达的意思是货车a在该地点的时间窗开始之前到达要求地点,它将等待;直到L中添加了新请求,返回步骤2.1的(2),或者时间已经到了该地点时间窗开始时间;(5)如果时间已经到了该地点时间窗开始时间,货车a开始前往该地点;到达后,货车a取货或者交货,返回步骤2.1的(2);(6)当返回步骤2.1的(2),L∪Ra为空,以及货车a不能在场景结束前返回车场时,则货车a返回车场;2.2基于神经网络的货车决策定义十个数值,表征货车a关于请求r的信息,作为神经网络的输入:(1)等待请求r的货车的数量;(2)货车a正在运输的货物数量;(3)请求r中要求运输的货物是否在货车a上;(4)距离eri或者erj的剩余时间减去货车a从现在开始到达ri或者rj的时间;(5)ri、rj和货车a运输的货物相应交付地点之间的平均距离值、最大距离值和最小距离值;(6)货车a所在的地点到达ri或者rj的距离;(7)eri和erj与当前时间的差值;(8)lri和lrj与当前时间的差值;(9)距离场景结束的时间;(10)ri或者rj到除货车a外的所有货车的平均距离、最近距离和最远距离;请求r对于货车a的优先级数值作为神经网络的唯一输出,货车a通过神经网络计算每一个当前可以执行的任务,选择优先级最高的请求;2.3进化神经网络减小成本函数初始化一个人工神经网络种群,得到多个神经网络,每个神经网络对应一个成本函数,采用神经进化算法对所述神经网络进行优化,得到最优成本函数。
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