基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，属于路径规划技术领域。本发明专利技术在车辆路径规划中考虑了路线形状，使得形成的路径规划方案更容易被调度员和司机接受。针对现实中的路线形状要求，定义了紧凑度和重叠度两种指标，通过加权平均的方式与车辆费用结合起来，从而将多目标问题转换为单目标问题，简化了路径规划算法，使得路径规划更加高效。采用插入算法构造初始解，并使用ALNS自适应大邻域搜索算法对初始解进行改进，结合独创设计的两种破坏算子，可以在较短时间内得到质量很高的解。内得到质量很高的解。内得到质量很高的解。

【技术实现步骤摘要】
基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法


[0001]本专利技术涉及路径规划
，具体涉及一种基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法。

技术介绍

[0002]仓储物流企业一个典型的业务场景是将货物从仓库发往周边的多个客户。如何利用多种不同类型的车辆，并合理安排各个车辆的路线，使得在满足客户对时效等服务需求的前提下，降低整体的运输成本是仓储物流企业面临的一个挑战。除了需要考虑运输成本，调度员在安排路线时通常还需要考虑路线的形状，要求同一辆车服务的客户尽量集中在一个较小的区域，且不同路线覆盖的区域尽量不要重叠。如何定量描述路线的形状要求，以及如何使用合理的算法在兼顾路线形状和运输成本的前提下，安排车辆路线是物流企业亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术以定量描述路线形状，并使用算法在兼顾路线形状和运输成本的前提下合理安排车辆运输路线为目的，提供了一种基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法。
[0004]为达此目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]提供一种基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，步骤包括：
[0006]S1，收集客户需求及车辆资源信息；
[0007]S2，以仓库和每个客户所在位置为节点，计算任意节点间的距离；
[0008]S3，定义路线形状指标及构建优化目标函数；
[0009]S4，使用插入算法构造初始解；
[0010]S5，使用自适应大邻域搜索算法对步骤S4得到的所述初始解进行改进后，将所述初始解和所述初始解对应的所述优化目标函数的目标值作为车辆路径的优化结果。
[0011]作为优选，客户需求信息包括客户编号、客户地址、客户地址经度、客户地址纬度、货物需求量；车辆资源信息包括车辆类型、最大装载量、起步费和每公里费用。
[0012]作为优选，步骤S3中，构建的所述优化目标函数通过以下公式(1)表达：
[0013][0014]公式(1)中，F表示所述优化目标函数；
[0015]f表示车辆执行各路线产生的总费用；
[0016]∑C
I
表示各路线的紧凑度之和，所述紧凑度用于表征客户在路线I围合的区域内的集中程度；
[0017]α表示∑C
I
在路线优化时所占的权重；
[0018]∑O
I
表示各路线的重叠度之和，所述重叠度用于表征不同路线覆盖的区域的重叠
程度；
[0019]β表示∑O
I
在路线优化时所占的权重。
[0020]作为优选，步骤S3中，定义的所述路线形状指标包括所述紧凑度，所述路线I的所述紧凑度通过以下公式(2)计算而得：
[0021][0022]公式(2)中，C
I
表示所述路线I的所述紧凑度；
[0023]i表示所述路线I中的第i个客户节点；
[0024]M
I
表示当所述路线I中的客户节点数量N为奇数时，派送顺序为的客户节点，当N为偶数时，派送顺序为的客户节点；
[0025]dist(i,M
i
)表示第i个客户节点到中心客户节点M
I
的距离。
[0026]作为优选，步骤S3中，定义的所述路线形状指标包括所述重叠度，所述路线I的所述重叠度为所述路线I中的客户节点落入到其他路线覆盖的区域内的次数。
[0027]作为优选，步骤S4中，使用所述插入算法构造所述优化目标函数的所述初始解的方法步骤具体包括：
[0028]S41，记仓库节点为w，所有客户节点集合为C；
[0029]S42，从C中选择距离w最远的客户节点作为种子客户节点c
s
，并将其从C中移除；
[0030]S43，构建当前路线的途经顺序为w
‑
c
s
‑
w的初始路线，并从可用车辆资源中选择执行当前路线运输任务的车辆；
[0031]S44，对集合C中的客户节点按照距c
s
的距离由近及远排序；
[0032]S45，按照步骤S44的排序顺序依次检查C中的每个客户，并判断将该客户的需求货量加上所述当前路线中的所有客户的需求货量后，所述当前路线的总需求货量是否大于步骤S43选定的车辆的最大装载量，
[0033]若是，则判定该客户对应的客户节点c
n
无法插入到所述当前路线，并继续检查集合C中的该客户的下一个客户；
[0034]若否，则计算将该客户对应的客户节点c
n
插入到所述当前路线中的最优位置，并将其插入到所述最优位置以更新所述当前路线，然后将其从C中移除；
[0035]S46，从可执行所述当前路线的运输任务的各车辆中，筛选出最大装载量大于所述当前路线中各客户节点的总需求货量的车辆，并从中选择运输费用最少的车辆作为执行所述当前路线的运输任务的最终车辆；
[0036]S47，判断集合C是否为空，
[0037]若是，则将步骤S46确定的所述最终车辆执行的所述当前线路加入到所述初始解中；
[0038]若否，则返回步骤S42，构造下一条路线。
[0039]作为优选，步骤S45中，计算所述客户节点c
n
插入到所述当前路线中的所述最优位置的方法包括步骤：
[0040]S451，对于所述当前路线中的每对相邻的节点c
i
和c
j
，计算将c
n
插入到c
i
和c
j
间的里程增加值d，计算方式通过以下公式(3)表达；
[0041]d＝dist(c
i
,c
n
)+dist(c
n
,c
j
)
‑
dist(c
i
,c
j
)公式(3)
[0042]公式(3)中，dist(c
i
,c
n
)表示c
i
与c
n
之间的距离；
[0043]dist(c
n
,c
j
)表示c
n
与c
j
之间的距离；
[0044]dist(c
i
,c
j
)表示c
i
和c
j
之间的距离；
[0045]S452，将c
n
插入到d最小的c
i
和c
j
之间。
[0046]作为优选，对所述初始解进行改进的方法步骤包括：
[0047]S51，将所述初始解作为当前解s和已知最优解s
b
；
[0048]S52，根据破坏算子和修复算子的权重采用轮盘赌的方式选择一个破坏算子和修复算子；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，步骤包括：S1，收集客户需求及车辆资源信息；S2，以仓库和每个客户所在位置为节点，计算任意节点间的距离；S3，定义路线形状指标及构建优化目标函数；S4，使用插入算法构造初始解；S5，使用自适应大邻域搜索算法对步骤S4得到的所述初始解进行改进后，将所述初始解和所述初始解对应的所述优化目标函数的目标值作为车辆路径的优化结果。2.根据权利要求1所述的基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，客户需求信息包括客户编号、客户地址、客户地址经度、客户地址纬度、货物需求量；车辆资源信息包括车辆类型、最大装载量、起步费和每公里费用。3.根据权利要求1所述的基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S3中，构建的所述优化目标函数通过以下公式(1)表达：F＝f+α∑C
I
+β∑O
I
公式(1)公式(1)中，F表示所述优化目标函数；f表示车辆执行各路线产生的总费用；∑C
I
表示各路线的紧凑度之和，所述紧凑度用于表征客户在路线I围合的区域内的集中程度；α表示∑C
I
在路线优化时所占的权重；∑O
I
表示各路线的重叠度之和，所述重叠度用于表征不同路线覆盖的区域的重叠程度；β表示∑O
I
在路线优化时所占的权重。4.根据权利要求3所述的基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S3中，定义的所述路线形状指标包括所述紧凑度，所述路线I的所述紧凑度通过以下公式(2)计算而得：C
I
＝∑
i
dist(i,M
I
)公式(2)公式(2)中，C
I
表示所述路线I的所述紧凑度；i表示所述路线I中的第i个客户节点；M
I
表示当所述路线I中的客户节点数量N为奇数时，派送顺序为的客户节点，当N为偶数时，派送顺序为的客户节点；dist(i,M
I
)表示第i个客户节点到中心客户节点M
I
的距离。5.根据权利要求3或4所述的基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S3中，定义的所述路线形状指标包括所述重叠度，所述路线I的所述重叠度为所述路线I中的客户节点落入到其他路线覆盖的区域内的次数。6.根据权利要求1所述的基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S4中，使用所述插入算法构造所述优化目标函数的所述初始解的方法步骤具体包括：S41，记仓库节点为w，所有客户节点集合为C；S42，从C中选择距离w最远的客户节点作为种子客户节点c
s
，并将其从C中移除；S43，构建当前路线的途经顺序为w
‑
c
s
‑
w的初始路线，并从可用车辆资源中选择执行当
前路线运输任务的车辆；S44，对集合C中的客户节点按照距c
s
的距离由近及远排序；S45，按照步骤S44的排序顺序依次检查C中的每个客户，并判断将该客户的需求货量加上所述当前路线中的所有客户的需求货量后，所述当前路线的总需求货量是否大于步骤S43选定的车辆的最大装载量，若是，则判定该客户对应的客户节点c
n
无法插入到所述当前路线，并继续检查集合C中的该客户的下一个客户；若否，则计算将该客户对应的客户节点c
n
插入到所述当前路线中的最优位置，并将其插入到所述最优位置以更新所述当前路线，然后将其从C中移除；S46，从可执行所述当前路线的运输任务的各车辆中，筛选出最大装载量大于所述当前路线中各客户节点的总需求货量的车辆，并从中选择运输费用最少的车辆作为执行所述当前路线的运输任务的最终车辆；S47，判断集合C是否为空，若是，则将步骤S46确定的所述最终车辆执行的所述当前线路加入到所述初始解中；若否，则返回步骤S42，构造下一条路线。7.根据权利要求6所述的基于初始解改进的考虑路线形状的车辆路径优化方法，其特征在于，步骤S45中，计算所述客户节点c
n
插入到所述当前路线中的所述最优位置的方法包括步骤：S451，对于所述当前路线中的每对相邻的节点c
i
和c
j
，计算将c
n
插入到c
i
和c
j
间的里程增加值d，计算方式通过以下公式(3)表...

【专利技术属性】
技术研发人员：周韶宁，张砚冰，张芒粒，丁聪，诸伊娜，
申请(专利权)人：浙江百世技术有限公司，
类型：发明
国别省市：