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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配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：CN119721905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510205716.3，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配路径规划方法是由青敏;倪志伟;刘文涛;刘金龙;冯雅茹设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配路径规划方法，应用于物流与供应链管理领域中的多温共配配送技术领域，包括：获取配送中心的车辆资源及客户需求和位置信息，并基于环境温度的变化建立制冷成本计算函数；基于制冷成本计算函数，构建以最小化配送总成本为目标的基于柔性隔间与环境温度的多温共配路径规划模型，并基于车辆资源及客户信息构建多温共配路径规划模型的约束条件；利用结合混沌映射、自适应精英策略以及往复种群缩减策略的增强多策略蜘蛛蜂算法进行模型的目标求解，得到最优出发时间和配送路径。本发明有效提高了冷链运输过程中的能效利用率，且在最小化使用车辆数的同时，提升了车辆的满载率。

本发明授权一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强多策略蜘蛛蜂算法的多温共配路径规划方法，其特征在于，包括：步骤1：获取配送中心的车辆资源及客户需求和位置信息，并基于环境温度的变化建立制冷成本计算函数；步骤2：基于所述制冷成本计算函数，构建以最小化配送总成本为目标的基于柔性隔间与环境温度的多温共配路径规划模型，并基于车辆资源及客户信息构建所述多温共配路径规划模型的约束条件；步骤3：利用结合混沌映射、自适应精英策略以及往复种群缩减策略的增强多策略蜘蛛蜂算法进行所述多温共配路径规划模型的目标求解，得到最优出发时间和配送路径；所述结合混沌映射、自适应精英策略以及往复种群缩减策略的增强多策略蜘蛛蜂算法中，采用tent混沌映射初始化策略生成初始蜘蛛蜂种群，并对生成的种群进行编码解码，具体为：随机生成2M行，G列的初始矩阵，并利用tent混沌映射对所述初始矩阵进行更新生成所述初始蜘蛛蜂种群，如下： xg,m＝rand*ub-nb+nb；其中，og，m表示第g个蜘蛛蜂个体的第m个数值；混沌参数δ∈0，1]；xg，m表示初始矩阵中第g个参数的第m个数值；g＝1，2，3，…，G表示种群大小；m＝1，2，…，M表示混沌变量；rand表示随机数；ub和nb分别表示上下界；生成的所述初始蜘蛛蜂种群，如下： 其中，每一行代表一个蜘蛛蜂个体 每个蜘蛛蜂个体代表一组解，将蜘蛛蜂种群简化为对任意一个蜘蛛蜂个体ag，og，1，og，m，…，og，M表示出发时间，og，M+1，…，og，M表示客户节点；引入位置—次序编码方法对后M个节点进行配送路径解码，将og，M+1，…，og，M按照从小到大的顺序进行排序，记录编号然后转为自然数编码，该编码表示客户点编号；按照车辆容量约束分配路径，若客户点需求量之和满足，则将该客户点加入路径，否则生成新路径，直至分配完所有节点；对于车辆出发时间og，1，og，m，…，og，M，则直接按照生成路径的条数从前往后依次分配；利用自适应精英变异策略对当前蜘蛛蜂种群中的每个个体进行精英变异，如下： 其中，表示从种群中随机选择一个蜘蛛蜂个体；利用往复种群缩减策略更新种群数量G，如下： 其中，％是余数算子，ε表示往复循环的次数。

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