公开(公告)号：CN118095571A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410467731.0

申请日：2024-04-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨强 ,  窦馨艾 ,  高旭东

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/083 ,  G06Q10/087 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度变异的不确定多仓库多物流车调度方法，针对不确定多仓库多物流车调度优化问题，设计了兼顾缩短各物流车路径长度以及维持各物流车路径长度均衡的优化目标，基于遗传算法，提出了一种改进的稳态分组交叉算子以及一种高效的修正方法，从而生成高质量的新物流车服务序列；设计了粗粒度与细粒度变异算子，分别负责客户节点分配以及服务路径优化，从而进一步提升物流车服务序列的精度。本发明提供的一种基于粗细粒度变异的不确定多仓库多物流车调度方法，能够针对不确定多仓库物流场景，优化出多量物流车的最优服务路径，同时兼顾物流车间的均衡性，可以有效降低物流运输成本，提升物流调度效率。

公开(公告)号：CN120031461A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411868456.X

申请日：2024-12-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨强 ,  窦馨艾 ,  王帅

IPC: G06Q10/083 ,  G06Q10/087 ,  G06Q10/0631 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于可访问性匹配交叉遗传算法的多物流车派遣方法，本发明基于实际应用中物流品类的不同导致客户对物流车服务存在偏好需求等场景，构建带访问约束的多物流车派遣模型，利用可访问性矩阵描述客户对物流车的偏好关系，设计基于可访问性匹配的交叉操作和变异操作，并嵌入遗传算法来优化多物流车的派遣方案。通过上述操作，本发明能够在迭代过程中综合考虑客户偏好需求，同时优化多物流车的总路径和各物流车间的路径均衡，快速找到全局最优的多物流车派遣方案。这种方法极大改善了带访问约束的多物流车派遣问题的求解效率，有效提高了物流车的派遣效率和降低运输成本。

公开(公告)号：CN118095571B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410467731.0

申请日：2024-04-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨强 ,  窦馨艾 ,  高旭东

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/047 ,  G06Q10/083 ,  G06Q10/087 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种基于粗细粒度变异的不确定多仓库多物流车调度方法，针对不确定多仓库多物流车调度优化问题，设计了兼顾缩短各物流车路径长度以及维持各物流车路径长度均衡的优化目标，基于遗传算法，提出了一种改进的稳态分组交叉算子以及一种高效的修正方法，从而生成高质量的新物流车服务序列；设计了粗粒度与细粒度变异算子，分别负责客户节点分配以及服务路径优化，从而进一步提升物流车服务序列的精度。本发明提供的一种基于粗细粒度变异的不确定多仓库多物流车调度方法，能够针对不确定多仓库物流场景，优化出多量物流车的最优服务路径，同时兼顾物流车间的均衡性，可以有效降低物流运输成本，提升物流调度效率。

公开(公告)号：CN117252395B

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311493018.5

申请日：2023-11-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨强 ,  窦馨艾 ,  高旭东

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了基于双染色体遗传算法的带服务约束多物流车调度方法，获取客户信息、仓库信息、物流车信息，根据实际应用场景下客户物流对运输物流车的限制，将物流调度运输问题建模为带服务约束的多物流车调度问题，建立物流车针对客户物流的可服务矩阵；采用双染色体表示法表征多物流车服务客户物流的调度方案，设计改进的部分匹配交叉策略，提出适应服务约束的变异算子，结合适应值评估，设置交叉概率、变异概率、最大适应值评估次数以及种群规模，基于遗传算法，迭代优化种群，不断更新全局最优物流车调度方案。本发明极大地提升了带服务约束多物流车调度优化问题的求解效率，有利于(56)对比文件董愫铭 等“.多机器人协调调度的贪婪双染色体遗传算法”《.机械设计与制造》.2023,第1-9页.Amin Riazi.“Genetic algorithm and adouble-chromosome implementation to thetraveling salesman problem”《. SN AppliedSciences》.2019,第1卷(第11期),第1-7页.罗庆;周军.基于改进遗传算法的物流配送路径优化.物流技术.2015,(第09期),第187-189页.

公开(公告)号：CN117252395A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311493018.5

申请日：2023-11-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 杨强 ,  窦馨艾 ,  高旭东

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/083 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了基于双染色体遗传算法的带服务约束多物流车调度方法，获取客户信息、仓库信息、物流车信息，根据实际应用场景下客户物流对运输物流车的限制，将物流调度运输问题建模为带服务约束的多物流车调度问题，建立物流车针对客户物流的可服务矩阵；采用双染色体表示法表征多物流车服务客户物流的调度方案，设计改进的部分匹配交叉策略，提出适应服务约束的变异算子，结合适应值评估，设置交叉概率、变异概率、最大适应值评估次数以及种群规模，基于遗传算法，迭代优化种群，不断更新全局最优物流车调度方案。本发明极大地提升了带服务约束多物流车调度优化问题的求解效率，有利于增加物流车调度效率，提升物流车运输过程中的吞吐量。