一种物流配送车辆路径优化方法与流程

技术特征：

1.一种物流配送车辆路径优化方法，其特征在于：所述路径优化方法包括以下步骤：

1)以所有配送车辆的总路程最短为目标建立如下目标函数：

$\min F=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}\[\underset{i=1}{\overset{n_k}{\Σ}}{d}_{r_{k(i-1)}{r}_{ki}}+d_{r_{{\mathrm{kn}}_k}{r}_{k0}}sign\left(n_k\right)\]---\left(1\right)$

其中，K为配送车辆数量，n_k表示第k辆车配送的客户数量，r_ki表示客户点在第k辆车配送的客户顺序中为第i个，r_k0表示配送中心，表示第k辆车配送的第i个客户和第i-1个客户之间的距离，表第k辆车配送完n_k个客户后返回配送中心的路程，sign(n_k)为决策变量，如果第k辆车没有进行配送任务，则取0，反之均取1；约束条件为：每辆车的配送路程不得超过其最大可行驶路程D，且每辆车配送的货物重量不得超过其最大载重Q，每辆车的配送客户数量不得超过需要配送的总客户数量L，每个客户都要被配送，且每个客户只能被配送一次；

2)确定所需的配送车辆数量其中q_i表示第i个客户的所需货物的重量，α∈[0,1]为，表示向下取整；

3)编码：用数字1表示配送中心，2,3,…,L+1表示各客户点，，则配送路径可以编码为(1,2,3,4,1,5,6,7,1,8,…,L+1,1)，其中1的数量为K+1，则(1,2,3,4,1)表示第一辆车的配送路径为第1个客户点到第2个客户点，再到第3个客户点，以此类推；

4)通过x_s表示(1,2,3,4,1,5,6,7,1,…,L+1,1)，即x_s＝(1,2,3,4,1,5,6,7,1,…,L+1,1)，其中通过x_sj,j＝1,2,...,L+K+1表示x_s的第j维元素；

5)种群初始化：对x_s的每一维元素进行NP次随机排序，一次排序即为一种配送路线，如果满足步骤1)中的约束条件，则记为一个个体x_m，直到生成NP个满足条件的个体为止，则NP个个体组成种群P＝{x₁,x₂,...,x_NP}，根据公式(1)计算各个体对应的路线的目标函数值，其中NP表示种群规模；

6)根据各个体的目标函数值对当前种群中的个体进行排名，选出前N个个体记为计算这N个所选个体的中心个体x^center：

其中，是中心个体x^center的第j维元素，是根据排名所选的第t个个体的第j维元素，表示向上取整；

7)针对当前种群中的每一个目标个体x_m,m＝1,2,...,NP进行如下操作：

7.1)依次对每个个体中不为1的元素x_mj进行变异：

其中F为步长因子，v_mj表示与目标个体x_m对应的变异个体v_m的第j维元素，x_mj表示目标个体x_m的第j维元素，a、b和c为从{1,2,…,NP}中随机选取的互不相同的且与m不同的数字，x_aj、x_bj和x_cj分别表示种群个体x_a、x_b和x_c的第j维元素，且x_aj、x_bj和x_cj均不等于1；

7.2)对变异个体v_m和目标个体x_m进行交叉生成测试个体u_m：

$u_{mj}=\left\{\begin{array}{cc}{v}_{mj},& ifrand(0,1)\≤CRorj=j_{rand}\\ x_{mj},& otherwise\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中u_mj表示测试个体u_m的第j维元素，rand(0,1)表示0到1之间的随机数，CR表示交叉概率，j_rand表示1到L+K+1之间的随机整数；

7.3)如果测试个体u_m的各维元素中除了1以外的元素有小于2或者大于L+1的元素，则从2到L+1之间随机生成一个数字进行替换，直到所有除了1以外的元素均在2和L+1之间为止；

7.4)如果测试个体u_m的各维元素中除了1以外的元素有相同的元素，则从2到L+1之间随机生成一个与其他元素不同的数字进行替换，直到除了1以外的元素互不同为止；

8)根据公式(1)分别计算测试个体u_m所对应的路线的目标函数值，如果测试个体u_m的目标函数值小于目标个体x_m的目标函数值，且测试个体u_m满足步骤1)中的约束条件，则测试个体u_m替换目标个体x_m；

9)如果种群中的每个个体都执行完步骤7)和8)以后，则迭代次数g＝g+1；

10)如果满足终止条件，则继续步骤(11)，否则返回步骤6)；

11)选出当前种群中目标函数值最小的个体进行解码，其中第1个1和第2个1之间的数字表示第1辆车的配送路线，第2个1和第3个1之间的数字表示第2辆车的配送路线，以此类推，则第K个1个第K+1个1之间的数字表示第K辆车的配送路线，其中1与1之间的数字表示配送点，1表示配送中心。

2.如权利要求1所述的一种物流配送车辆路径优化方法，其特征在于：所述步骤10)中，终止条件为迭代次数g达到预设最大迭代次数g_max。