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申请/专利权人：圆通速递有限公司

摘要：本发明公开了一种众包车货匹配方法及其路径优化方法，提升车辆路径优化的效果，减少最终车辆的行驶路程。其技术效果为：先进行车货匹配再进行路径规划，即建立一个目标是最小化类内距离的车货匹配模型，并使用一种改进的基于麻雀搜索的组合优化算法对该车货匹配模型进行求解，得到车货匹配结果，在此基础上再进行路径优化的处理，可以提升车辆路径优化效果，减少车辆行驶路程。

主权项：1.一种众包车货匹配方法，其特征在于，方法包括：步骤1：获取车辆司机信息和货物信息；步骤2：判断当前车辆是否有能力运送完所有货物，如有能力则执行步骤3，如没有能力则执行步骤4；步骤3：对一个匹配序列采用从司机的角度匹配货物，选取成本函数的计算方法，然后执行步骤5；步骤4：对一个匹配序列采用从货物的角度匹配司机，选取成本函数的计算方法，然后执行步骤5；步骤5：使用基于麻雀搜索的组合优化算法求解成本函数，得到成本函数最小值对应的最优匹配序列，该序列对应最优的车货匹配结果；其中，在步骤5中，车货匹配的过程就是在组合优化算法中寻找一个最优匹配序列的过程，其中每一种匹配序列唯一对应一种车货匹配结果；其中，步骤5中的基于麻雀搜索的组合优化算法进一步包括：步骤501：确定参数：生产者比例、遭遇危险的概率、告警个体比率；步骤502：设置麻雀种群大小、迭代次数、维度；步骤503：初始化种群；步骤504：初始化成本函数列表，对种群中每一个个体计算成本函数值形成cost列表，将种群按照成本函数列表升序排序，将成本函数列表升序排序；步骤505：采用随机竞争与精英保存相结合的方法产生生产者；步骤506：生产者进行觅食，确定种群是否遭遇危险，如果遭遇危险则进行1次随机交换，若没有遭遇危险则进行1次相邻交换，更新相应成本函数列表中的值、当前最优个体值以及当前最小成本函数值；步骤507：跟随者进行觅食，遍历种群剩余个体，如果跟随者位次处于种群的第一范围之间，则生成0到1之间的第一随机数，进行一次比率为第一随机数的当前最优个体与当前个体的交叉操作，如果跟随者位次处于种群的第二范围之间，则进行2次随机交换，每次遍历结束后更新相应成本函数列表中的值、当前最优个体值以及当前最小成本函数值；步骤508：随机抽取种群中的个体作为告警者，遍历所有告警者，如果告警者位次处于种群的第一范围中则进行2次随机交换操作，如果告警者位次在种群的第二范围中则生成0.5到1之间的第二随机数，进行一次比率为第二随机数的当前最优个体与当前个体的交叉操作，每次遍历结束后更新相应成本函数列表中的值、当前最优个体值以及当前最小成本函数值；步骤509：将种群按照成本函数列表升序排序，将成本函数列表升序排序，如果当前最小成本函数值小于全局最小成本函数值，则更新全局最优个体为当前最优个体、全局最小成本函数值为当前最小成本函数值；步骤510：判断迭代次数是否达到步骤502中设置的迭代次数，若未达到则跳转步骤504，如到达则跳转步骤511；步骤511：算法结束，输出最终的全局最优个体和全局最小成本函数。

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