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申请/专利权人：餐道信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于改进遗传算法的餐饮外卖配送路径优化方法，包括以下步骤：先通过编码将空间数据表示成遗传空间的基因型数据串，随机产生M个不同的染色体构成算法的初始群体，评估适应度并繁殖：遗传算法在搜索过程中采用适者生存的原理来评估个体，并根据个体的适应度高低进行繁殖操作，在初始种群中将适应度较高的M个个体作为父代繁殖下一代子孙，通过采用本发明的路径优化方法对外卖员的配送路径进行优化，该路径优化方法的特点是对外卖员的数量没有作事先要求，省去了可行性判断过程中的大量搜索浪费，实验数据表明算法的搜索性能相比其他搜索方案具有明显的效率优势。

主权项：1.一种基于改进遗传算法的餐饮外卖配送路径优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：先通过编码将空间数据表示成遗传空间的基因型数据串，随机产生M个不同的染色体构成算法的初始群体；步骤二：评估适应度并繁殖：遗传算法在搜索过程中采用适者生存的原理来评估个体，并根据个体的适应度高低进行繁殖操作，在初始种群中将适应度较高的M个个体作为父代繁殖下一代子孙；步骤三：杂交：杂交是遗传算中最关键的信息交换操作；步骤四：变异：变异是按一定概率随机改变个体的基因链，目的是挖掘个体的多样性，避免算法陷入局部最优解；步骤五：停止条件：当优化的结果满足判断条件或迭代的次数达到指定要求是运算停止；否则继续重复以上的优化过程，不断产生新一代群体；步骤六：在遗传算法的运算过程中，群体规模、交叉概率、变异概率、中止进化代数等因素都会对算法结果和效率有直接影响；步骤七：本文中的染色体编码选用实数编码方式；步骤八：基本设计：将一代种群中M个个体按适应度gh由大到小排列，排在前10％的直接进入下一代，而另外M-10％个个体从当前种群M个染色体中生成；步骤九：构建个性化学习路径模型，模型用公式表示为： 步骤十：列出学习路径优化步骤，并基于目标定位使各个知识点连接，得到外卖派送任务，基于得到的外卖派送任务，对构建的模型进行约束；步骤十一：建立外卖配送物流模型，对任意两个需要经过的节点调用最短路径算法，循环往复，直到产生了一条合法的染色个体路径为止；步骤十二：最终规划出最优的外卖配送路径。

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