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申请/专利权人：山东师范大学

摘要：本发明公开了一种含时间窗的时变车辆路径规划方法及系统，该方法包括：获取基础数据，根据基础数据和含软时间窗的时变绿色车辆路径规划多目标优化模型，得到最优规划路径；其中，所述含软时间窗的时变绿色车辆路径规划多目标优化模型的构建过程包括：将含软时间窗的时变绿色车辆路径规划多目标优化模型定义为一个完整的完全有向图，所述完全有向图由顶点集和边集合组成，所述顶点集包括顾客集合和车辆集合，每个顾客都与服务时间、商品需求和时间窗口相关联，每条边表示相应的车辆路径；同时将多目标优化模型定义为三维目标最小化问题，结合完全有向图和三维目标最小化问题得到最优规划路径。

主权项：1.一种含时间窗的时变车辆路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：获取基础数据，所述基础数据包括顾客信息、车辆信息和仓库信息；根据顾客信息、车辆信息和仓库信息以及含软时间窗的时变绿色车辆路径规划多目标优化模型，得到最优规划路径；其中，所述含软时间窗的时变绿色车辆路径规划多目标优化模型的构建过程包括：将含软时间窗的时变绿色车辆路径规划多目标优化模型定义为一个完整的完全有向图，所述完全有向图由顶点集和边集合组成，所述顶点集包括顾客集合和车辆集合，每个顾客都与服务时间、商品需求和时间窗口相关联，每条边表示相应的车辆路径；同时将多目标优化模型定义为三维目标最小化问题，所述三维目标最小化问题包括旅行时间最小、能耗最低及顾客满意度得分最高；具体包括：随时间变化的旅行时间函数、能耗函数以及顾客满意度函数；表示为： 基于多目标优化函数，采用基于Q-learning的多目标进化算法求解得到初始解；具体包括：对每个可行解进行编码和解码，采用混合初始策略得到初始解；所述对每个可行解进行编码和解码为：将每个可行解都可以被编码成一个二维向量，所述二维向量包括客户服务序列向量和每个车辆的调度序列，所述每个车辆的调度序列与客户服务序列向量相同，表示客户和车辆的对应关系，将编码的可行解进行解码，根据每个车辆的调度顺序，分别计算每个目标得到从节点到节点的运输时间；所述混合初始策略包括四种特定问题的启发式方法：随机方法、k-最近邻启发式、改进的前推插入启发式和最早优先时间启发式；所述多目标优化模型包括约束条件，所述约束条件包括返回时间约束、车辆容量约束、单次访问约束、软时间窗假设、车辆类型假设以及出发时间假设；在初始解的基础上基于帕累托前沿的交叉策略探索搜索空间和通过基于Q-learning的自适应局部搜索方法嵌入增强局部搜索能力以及奖励更新方法来平衡多目标得到三维目标最小化问题的最优解；最后结合完全有向图和三维目标最小化问题得到最优规划路径。

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百度查询： 山东师范大学 一种含时间窗的时变车辆路径规划方法及系统