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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本公开提供一种容量约束的车辆路径求解方法。包括设计数据增强模块，设计损失函数和设计大规模容量约束的车辆路径问题求解模型三部分；通过设计数据增强模块对容量约束的车辆路径问题进行旋转、平移、对称变换，对训练集进数据增强；通过设计大规模容量约束的车辆路径问题求解模型计算容量约束的车辆路径问题最优解。本申请方法能够提高神经网络模型求解CVRP问题的能力，让神经网络模型LKH3算法能够更好的结合，弥补了直接使用神经网络求得的候选集的不足之处。
主权项：1.一种容量约束的车辆路径求解方法，其特征在于，包括设计数据增强模块，设计损失函数和设计大规模容量约束的车辆路径问题求解模型三部分；通过设计数据增强模块对容量约束的车辆路径问题进行旋转、平移、对称变换，对训练集进数据增强；通过设计大规模容量约束的车辆路径问题求解模型，将大规模容量约束的车辆路径问题分解成多个互不相交的子问题，并且使用小规模数据集上训练得到的神经网络模型，并计算在这些子问题中客户的候选集，简称子候选集；使用该神经网络模型在原大规模问题中计算的客户的候选集，简称原候选集；将原候选集作为全局的特征信息加入到子候选集当中，原候选集和子候选集结合后结果记为最终候选集；最后，将最终候选集传入LKH3算法当中，使用其内部的迭代算法计算容量约束的车辆路径问题的解。整个模型的输入参数为CVRP问题实例，包括客户信息，仓库信息和车辆信息。而模型的输出为该实例中车辆的行驶路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种容量约束的车辆路径求解方法
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