申请/专利权人：复旦大学

申请日：2020-08-13

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN111985705B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0835;G06N3/006;G06N5/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2022.02.01#著录事项变更;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要：本发明提供了一种多点位置最短路径计算方法，在该计算方法中，由于在超启发式算法中将作为高阶启发式算法的离散ABC算法以及作为低级启发式算法的邻域搜索相结合，离散ABC算法中的新蜜源可以根据邻域中的调用表调用一个低启发式算法操作从而实现新蜜源自动更新，因此可以更快速地找到多点位置的最短路径序列。通过本发明提供的多点位置最短路径计算方法能够取得更好的最短路径序列。在实际应用中，本方法可以根据该最短路径序列对旅行商的行程进行最合理地安排，也可以设计出最高效的物流路线，还可以为航空公司制定较好的飞机飞行路线，可以解决一系列多点位置最短路径问题。

主权项：1.一种多点位置最短路径计算方法，用于旅行商问题，对经过且只经过一次若干个城市的路线进行随机规划得到一条完整的随机行程，该完整的随机行程以各个城市的随机排序形式呈现即随机序列，所述城市即预定位置，其特征在于，包含如下步骤：步骤S1，将由若干个预定位置随机排成的随机序列设定为蜜源；步骤S2，根据公式1随机创建Popsize2个可行的解决方法以初始化所述蜜源得到初始蜜源ai，给每个所述初始蜜源ai配一只雇佣蜂：ai＝[1,randpermncitys-1+1,1]1式中，i∈{1,2,...,Popsize2}，Popsize2是所述雇佣蜂的数量，ncitys表示所述城市个数；步骤S3，所述雇佣蜂通过预定算法从多个低启发式算法操作中选择一个所述低启发式算法操作从而更新所述初始蜜源得到新蜜源ni：ni＝llhxai2式中，llhx是第x个所述低启发式算法操作；步骤S4，所述雇佣蜂根据公式3比较适应值fiti并采用贪婪方法从所述初始蜜源ai以及所述新蜜源ni中进行选定操作： 式中，fi是函数值；步骤S5，所述雇佣蜂通过轮盘赌方法招募跟随蜂，所述跟随蜂对所述雇佣蜂所对应的蜜源进行选择，所述雇佣蜂所对应的蜜源被选择的概率Pi如公式4所示： 步骤S6，所述雇佣蜂在预定的迭代时间内未找到最优蜜源时，所述雇佣蜂被迫转变成侦查蜂同时放弃所述雇佣蜂对应的所述蜜源；步骤S7，所述侦查蜂根据预定搜索方法继续搜索得到所述最优蜜源；步骤S8，重复所述步骤S3至所述步骤S7直到达到预定最大循环次数，得到唯一所述最优蜜源并作为所述最短路径序列。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学 一种多点位置最短路径计算方法

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