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申请/专利权人：江南大学

摘要：本发明公开了一种考虑复杂路网的物流配送区域划分方法，属于交通运输科技领域。所述方法通过在城市复杂路网上搭建反向k‑增长多尺度网络模型，并采用混合遗传‑集束搜索算法解决城市物流配送过程中配送效率低下的问题，实现城市物流配送区域划分。实现过程为：将城市物流配送区域进行网格化，并将现实城市的路网结构与物流配送网络进行结合，形成具有复杂路网的物流配送区域网络，然后建立反向k‑增长多尺度网络模型对物流配送网络进行初始网格划分和扩展划分，最后利用混合遗传‑集束搜索算法进行物流配送区域的优化划分。该方法能够对城市物流配送区域进行有效划分，有助于物流运营商降低运营成本，改善客户服务。

主权项：1.一种考虑复杂路网的物流配送区域划分方法，其特征在于，所述方法通过考虑城市复杂路网结构，对城市物流配送区域进行网格化，并结合多尺度网络模型构建得到考虑复杂路网的反向k-增长多尺度网络模型，在反向k-增长多尺度网络模型的基础上，采用混合遗传-集束搜索算法实现城市物流配送区域的划分；所述方法包括：1将城市物流配送区域进行网格化；2将城市复杂路网进行模型化：G＝VG,AG,PG城市复杂路网G由点集VG、有向路径集AG和道路拥堵描述PG组成；VG为所有路径节点的集合，VG＝{v1,v2,...,vn}，v1,v2,...,vn表示n个路径节点；AG由路径矩阵Rvi,vj构成，AG＝{Rvi,vj|Rvi,vj＝1，i,j＝1,2,3,...,n}，路径矩阵Rvi,vj为路径节点vi到vj的路径组成的矩阵；PG为道路拥堵描述；城市物流配送区域中，客户集散节点的集合J＝{J1,J2,...,Jd...,Js}，S为客户集散点总数量，d＝1,2,3,...,S；客户集散节点需求信息为C＝{c1,c2,...,cd,...,cS}，cd为第d个客户集散节点Jd的需求信息： 其中，与表示第d个客户集散节点Jd的坐标，其中Rvu,vp＝1表示客户集散节点Jd在vu指向vp的通行侧；qd表示第d个客户集散节点Jd所有客户的配送货的需求量；定义表示所有客户集散节点的用户配送货的需求量之和；vu表示所有路径节点的平均速度，vp表示所有路径节点的平均油耗；3构造目标函数，即总费用GD，由行驶费用、车辆固定成本和时间延迟成本3部分构成： 其中，F为车辆的固定成本，l为时间延迟成本；设D＝v0,J1,J2,...,JS是S+1个点的集合，点v0代表配送中心，剩余的点集V′＝D\{v0}代表S个客户集散节点；A是路径的集合，由D中任意两点间的最短路径构成，对于A中存在的必须规避的交通障碍路径，放入集合NC中，NC∈A；每个客户集散节点Jd的所有客户的配送货的配送量为ed，负责运输任务的是m辆额定装载能力为Q的车辆，车辆集合M＝1,2,...,k',...,m表示，每条路径avi,vj∈A对应的费用fyvi,vj∈FY，构成费用矩阵FY；假设客户集散节点集合J划分为S′个配送区域：J＝JF1,JF2,...,JFS′，S′≤S，其中JFk∈J代表划分后的第k个配送区域，k＝1,2,...,S′； 表示决策变量，当时表示第k'辆车在访问过客户集散节点Jd后访问客户集散节点Jd'，否则取0；4在复杂路网上搭建反向k-增长多尺度网络模型假设城市物流配送路网Z的边界为L，中心点为O，中心点O的经纬度坐标为x0,y0；反向k-增长多尺度网络的初始边长为h，初始网格为r×r个；第p次网格扩展划分向外扩展的距离为Sp，Sp是h的整数倍，为第p次向外扩展区域的一个划分；和为长方形区域的左上、右下定点，其坐标分别为5染色体编码将路径信息与配送信息进行染色体编码，采用二维染色体编码方式；第一维度为自然数序列：1,2,3,...,S'，S'为配送区域的个数；第二个维度是染色体的位置；染色体位置表示为分配给每个配送中心的客户点的序列号；yfd代表第f个染色体中分配给第d个客户集散节点的配送中心；6设定适应度函数 其中，QZ为惩罚权重，S′d为违反最大运输距离的染色体数，将不合格染色体数加1，即S'd＝S'd+1，初始S'd＝0；7染色体选择采用MonteCarlo法选择算子，个体适应度越大，被选择的概率越高；8确定集束搜索的拓扑结构，即生成可划分客户点的集合；9初始化搜索束宽和权值；判断初始节点的数量N是否大于bw，Nbw，继续；Nbw，对初始节点进行分支；其中，bw为集束搜索的束宽；10引入惩罚函数maxGD≥QZ11交叉与变异从父代里随机选择两个个体wr和wl随机独立地选连接值进行交换，其在b位的交叉操作为：wrb＝wrb1-β+wlbβwlb＝wlb1-β+wrbβ其中β为[0,1]间的随机数；以预定概率完成均匀变异，使个体适应度更高，从局部角度逼近最优解；变异后的新基因值为：w'＝γwmax-wmin+wmin其中wmax,wmin分别为初始个体的最大和最小值，γ为[0,1]间的随机数；在经过多次交叉变异后，得到城市物流配送区域的最优路径，得出物流配送区域划分最优结果。

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