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龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利一种带软时间窗的多目标车辆路径规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114118616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111479361.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种带软时间窗的多目标车辆路径规划方法是由孙家泽;耿扬设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种带软时间窗的多目标车辆路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明针对多目标路径规划问题，公开了一种带软时间窗的多目标车辆路径规划方法，属于智能交通领域。该方法首先读取车辆路径数据集，构建路网拓扑图；设定路径长度和兼容乘客数为目标，求解初始种群中所有的非支配解，并添加软时间窗来更新当前最优解；采用0‑1随机数进行状态转移概率判断和添加惩罚值全局更新人流量的方法，选择满足约束条件的最优解集。本发明提供了一种有效且稳定的带软时间窗的多目标车辆路径规划方法，有助于探索一条在满足约束条件的情况下，使得路径长度更短、兼容乘客数更多以及运送时间尽可能短，具有良好的应用前景。

本发明授权一种带软时间窗的多目标车辆路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种带软时间窗的多目标车辆路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：获取轨迹数据集，并使用N＝{0,1,...,i,...,m}表示配送中心和客户点，其中i∈N,0≤i≤m，且i＝0表示配送中心，i＝1,...,m表示m个客户点，使用xi,yi表示配送中心和客户点位置坐标，在配送中心使用最多M辆具有相同型号和最大负载容量为R的车辆完成所有客户点的运送任务，ci表示第i个客户点的货物需求量，并满足maxci≤R，表示单条路径上的最大兼容乘客数，并保证C≤R，使用[Ei,Li]作为配送中心和客户点的时间窗，其中Ei表示最早服务客户点i的时间，Li表示最晚服务客户点i的时间，首先采用佳点集产生客户规模为S的初始路径集PT，其中S的可取值为25、50和100，并根据配送中心和客户点位置坐标、货物需求量、时间窗信息和车辆最大兼容乘客数等构建路网拓扑图；步骤二：使用所得解的路径长度及其该路径上兼容乘客数作为目标函数f1与f2，其中f1的定义域为路网中单条路径起点至终点的最短距离，f2的定义域为R，且其值域均为实数，当f1的值越小f2的值越大时，说明当前解更加优良，对于满足约束条件的不同解T1和T2，且T1,T2∈PT，求解PT中所有满足f1T1＞f1T2并且f2T1＞f2T2，或者f1T1＜f1T2并且f2T1＜f2T2帕累托支配关系的非支配解个体，并将求解得到的所有非支配解保存在外部非支配解集PT_set，构建多目标车辆路径问题模型；步骤三：在多目标车辆路径问题模型基础上设置软时间窗，即将未按照客户点时间窗约束到达导致的等待时间和延迟时间作为目标函数f3与f4，其中f3、f4的定义域为PT，值域为实数，此时要求f3与f4的值尽可能小，且保证车辆返回配送中心的时间不超出时间窗约束，使得当前解更优，对于满足软时间窗约束的不同解，根据帕累托支配关系求解非支配解并将求解得到的所有非支配解保存在外部非支配解集PT_set，设定客户规模S、固定参数α、调节参数θ、β、w1、w2及最大迭代次数，令迭代次数j＝1，开始迭代；步骤四：在第j次迭代时，从非支配解集PT_set中随机选取解进行下一状态的选择，累加计算状态转移概率，通过生成0-1随机数判断状态转移概率是否大于当前累加概率，选择下一可取客户点，根据公式1计算状态转移概率， 其中τuv为边u,v上的人流量，ηuv为一个启发值，Jku是车辆k在点u处时未服务的客户集合，tu是车辆到达客户点u时的时间，[Eu,Lu]是客户点u的时间窗，再通过参数w1和w2综合考虑目标，其中w1+w2＝1，θ和β参数用于平衡启发值和人流量，数值越大占比越大，的作用是计算状态转移概率，其中由人流量和启发值组成的部分指向路径较短且兼容乘客数最多的边，计算时间窗和总体时间部分指向符合时间窗约束的边；步骤五：在第j次迭代时，从非支配解集PT_set中随机选取解更新路径中人流量，即通过公式2和公式3更新人流量，τuv＝τuv*1-α2 公式3由每次派送最优车辆的总路程决定，即当前最优解，添加如公式4所示的惩罚值以此奖励超过全局最优解的超级解，同时在公式3中采用对称处理，即处理当前最优路径中当前客户点时，同时处理当前最优路径中的对称客户点，减少求解时间；步骤六：判断终止条件，迭代条件为当前迭代次数大于最大迭代次数，若迭代终止条件成立，此时外部非支配解集为带软时间窗多目标车辆路径规划问题的最优解集，输出该最优解集并停止迭代；否则，令迭代次数j＝j+1，返回步骤三。

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