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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种基于两阶段改进NSGA‑II算法的多目标车辆路径优化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及车辆路径优化领域。本发明中，获取配送中心的车辆资源和客户需求；在配送中心的车辆资源限制下，基于客户需求的服务时间窗要求设计满意度函数，构建以总成本最低和客户满意度最高为目标的半开放式车辆路径优化模型；采用K‑means聚类算法，获取配送中心—客户的聚类结果；遍历每一聚类结果，基于优化模型，采用变邻域算子改进NSGA‑II算法，获取多目标车辆路径优化方案。基于考虑满意度的半开放多目标路径优化问题模型，设计改进NSGA‑II算法分两阶段进行求解，先通过K‑means将客户以配送中心为簇点进行排序分组，再通过变邻域算子改进NSGA‑II求解优化，获取高效可行的优化方案。
主权项：1.一种基于两阶段改进NSGA-II算法的多目标车辆路径优化方法，其特征在于，包括：获取配送中心的车辆资源和客户需求；在所述配送中心的车辆资源限制下，基于所述客户需求的服务时间窗要求设计满意度函数，构建以总成本最低和客户满意度最高为目标的半开放式车辆路径优化模型；采用K-means聚类算法，获取配送中心—客户的聚类结果；遍历每一所述聚类结果，基于所述半开放式车辆路径优化模型，采用变邻域算子改进NSGA-II算法，获取多目标车辆路径优化方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于两阶段改进NSGA-II算法的多目标车辆路径优化方法
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