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申请/专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明属于物流运输领域，具体涉及一种基于蚁狮算法的车辆调度方法、系统、设备及介质。方法包括如下步骤：获取货物运输的所有订单详细需求表和运货车辆信息，生成一个配送序列，将所述配送序列转化为适合蚁狮算法的可行解；根据所述可行解，使用蚁狮优化算法优化求解所选取成本函数，得到成本函数最小值所对应的最优运输方案，所述最优运输方案对应最优的车辆调度方法；将所述最优的车辆调度方法重构解析为具体每个车辆的运输目标与路径。本发明将车辆调度的各种匹配方案与蚂蚁围绕蚁狮挖制的陷阱进行游走相结合，提高了种群的收敛速度，寻优性能强、调节参数少且易于实现。

主权项：1.一种基于蚁狮算法的车辆调度方法，其特征在于，包括如下步骤：获取货物运输的所有订单详细需求表和运货车辆信息，生成一个配送序列，将所述配送序列转化为适合蚁狮算法的可行解；计算所述可行解的成本函数，通过蚁狮算法优化求解，得到成本函数最小值所对应的最优运输方案，所述最优运输方案对应最优的车辆调度方法；将所述最优的车辆调度方法重构解析为具体每个车辆的运输目标与路径；所述蚁狮算法各项参数包括：种群数量P、最大迭代数量nIter、搜索空间维度dim和成本函数Cost，其中所述成本函数Cost的计算方式如下： 其中，PE为车辆早到对于任务的等待系数；PL为车辆延迟完成任务对目标的惩罚系数；distTimea,b表示车辆从a运行到b所使用的时间；Xi-1和Xi表示车辆在执行任务i之前所在的位置和任务i所在的位置；serviceTimei表示任务i所需要的执行用时；Starti和Endi表示任务i的开始时间和结束时间；Arrivei和Finishi表示车辆在执行到任务i时的到达时间和完成时间；通过蚁狮算法优化求解所述可行解的成本函数的具体方式如下：将所述成本函数升序排序，选择排序后的其中前个种群个体作为蚁狮选择后个种群个体作为蚂蚁记录第一个蚁狮AL1为最优个体S1，第一个蚁狮的成本函数CostS1为全局最优函数值Scorebest，第一个蚁狮的位置为全局最优运输方案Sbest；所述蚁狮算法中，随着迭代轮数的增多，逐渐缩小蚂蚁的游走范围；所述将所述最优的车辆调度方法重构解析为具体每个车辆的运输目标与路径具体包括：获取一个所述配送序列，且设定当前配送序列的序号为1；以车辆角度对每一辆车检查分配情况，设定当前车辆为车辆1，当前序号任务需求货物数是否被第一辆车装下，若当前车辆已载货物量加上当前序号任务需求货物数小于等于当前车辆载重，则该货物被分配给当前车辆，并给当前配送序列的序号加1，若已载货物加上当前序号任务需求货物数大于当前车辆载重，则将当前车辆号加1，重新执行本步骤；若当前配送序列的序号小于任务总数N，则继续分配货物，否则完成重构解析。

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