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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了基于动态模糊预测的多配送中心电动车智能路径优化方法，包括构建配送系统，构建客户点的模糊需求量并计算电动车将要对任意一个客户点进行配送时的剩余载重量，基于模糊数运算对所述剩余载重量进行可信性评估并计算可信度，基于配送系统的假设条件设计目标函数及对应的约束条件集合，对遗传算法进行改进，所述对遗传算法进行改进包括基于双层编码生成初始种群、基于二元锦标赛选择算子生成父代种群、基于两点交叉算子和BreederGA变异算子得到子代种群以及基于精英保留算子选择新的初始种群，设定最大迭代次数，基于改进的遗传算法对目标函数在系统约束条件内进行求解并生成配送方案。通过实时调整配送计划，降低总成本，提高了配送效率。
主权项：1.基于动态模糊预测的多配送中心电动车智能路径优化方法，其特征在于，包括：S1、构建配送系统，所述配送系统包括客户点集合、配送中心集合、电动车集合以及公共充电桩集合，设计配送系统的假设条件；S2、构建客户点的模糊需求量，根据客户点的模糊需求量计算电动车将要对任意一个客户点进行配送时的剩余载重量，基于模糊数运算对所述剩余载重量进行可信性评估并计算可信度；S3、设定决策阈值，根据可信度与决策阈值构建第一约束条件，基于配送系统的假设条件设计目标函数及其对应的约束条件集合，所述目标函数包括电动车发车成本、运输成本、时间窗惩罚成本以及电动车充电成本，将第一约束条件和目标函数对应的约束条件集合进行合并作为系统约束条件；S4、对遗传算法进行改进，所述对遗传算法进行改进包括基于双层编码技术生成初始种群、基于二元锦标赛选择算子和初始种群生成父代种群、基于两点交叉算子和BreederGA变异算子从父代种群中得到子代种群以及基于精英保留算子从父代种群和子代种群中得到新的初始种群；S5、设定最大迭代次数，基于改进的遗传算法对目标函数在系统约束条件内进行求解，所述基于改进的遗传算法对目标函数在系统约束条件内进行求解包括对改进的遗传算法进行迭代训练并计算种群信息，所述种群信息包括目标函数的取值、适应度，当迭代次数达到最大迭代次数时，获取最优种群信息，根据最优种群信息生成配送方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 基于动态模糊预测的多配送中心电动车智能路径优化方法
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