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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明涉及物流配送领域，公开一种应用于求解协同配送的路径规划的粒子群优化方法和系统，方法包括建立货车和无人机协同配送的问题模型，初始化需要被服务的客户点的排列序列；根据排列序列中的可以被无人机服务的客户点切分子例，对每个子例使用无人机和货车进行协同配送得到子例配送中的货车路径与无人机路径，在完成所有子例配送后得到完整的货车路径与所有的无人机路径；使用带有权重的粒子群优化算法和模拟退火法更新带无人机节点的排列序列并重新切分子例确定无人机路径得到最优路径；系统包括初始化模块、切分子例模块和最优路径模块。本发明可以实现对包括无人机和货车的协同配送的路径规划，提高最优路径的质量、缩短求解时间。

主权项：1.一种应用于求解协同配送的路径规划的粒子群优化方法，其特征在于，包括：建立包括货车和无人机协同配送的问题模型，初始化需要被服务的客户点的排列序列，初始化的排列序列中所有客户点均由货车进行配送；根据排列序列中的可以被无人机服务的客户点切分子例，使用无人机和货车对每个子例进行协同配送得到带无人机节点的排列序列；使用带有权重的粒子群优化算法和模拟退火法更新带无人机节点的排列序列得到最优路径；所述包括货车和无人机协同配送的问题模型，具体为：在一个区域内一辆货车搭载至少一架无人机为客户送货，每个客户点有自己的需求，货车与无人机均可以服务客户，模型目标为最短完成配送时间和最小化成本；满足的条件有：条件一：无人机每次出动只能访问一个客户，但在无人机飞行时货车可以访问多个客户；条件二：无人机在飞行时保持恒定飞行；条件三：无人机可以在某个客户节点由货车收集并再次出发；条件四：无人机无法在预设节点之间与货车汇合；条件五：任何货车都不得再次拜访任何客户；条件六：无人机路径在基地结束，结束后无人机将停止使用；条件七：无人机和货车在汇合状态行驶时，无人机由货车运输；条件八：不考虑无人机交付货物时间，发射与回收无人机时间恒定，无人机续航时间恒定；所述根据排列序列中的可以被无人机服务的客户点切分子例，具体为：若客户点的配送需求小于无人机最大载货量，则将该节点定义为可由无人机服务节点；根据客户点中的可由无人机服务节点对仅由货车配送的初始化路径进行子例的切分，得到至少一个含有可由无人机服务节点的子例；所述使用无人机和货车对每个子例进行协同配送得到带无人机节点的排列序列，具体为：排列序列中的每个客户点包括配送到达时间和配送离开时间，对每个子例插入无人机节点，根据不同的无人机发射点与无人机回收点确定子例的货车路径以及无人机路径，计算在不同路径下子例完成配送的时间；若无人机回收点存在货车等待无人机到达或者无人机到达等待货车的情况，以该无人机回收点无人机到达时间和货车到达时间两者中的较大值作为该点的到达时间，并比较不同路径的完成配送总时间，以完成配送总时间最短为目标值确定单个子例的最佳无人机路径以及货车路径；在完成子例集合中所有子例的插入无人机并确定子例的最佳货车路径与无人机路径操作后，得到最终问题的完整货车路径、无人机路径、每个客户点的到达时间和离开时间以及完成配送返回场站时间；所述使用带有权重的粒子群优化算法和模拟退火法更新带无人机节点的排列序列得到最优路径，具体为：在每一轮迭代更新带无人机节点的排列序列得到最优路径的过程中，使用带有权重的粒子群优化算法计算得到新的带无人机节点的排列序列，并在切分子例插入无人机操作后得到对应的货车路径与无人机路径，使用模拟退火法选择是否使用新的带无人机节点的排列序列及其对应的货车路径与无人机路径更新最优解；根据此时的排列序列进行下一轮迭代更新带无人机节点的排列序列并最终得到最优路径，直到达到预设的最大迭代次数停止更新，将此时的最优解作为最优路径；所述使用带有权重的粒子群优化算法计算得到新的带无人机节点的排列序列xijt+1，具体为：xijt+1＝xijt+vijt+1，vijt+1＝ω·vijt+c1r1t[pijt-xijt]+c2r2t[pgjt-xijt]， 其中，ω是惯性权重，xijt是当前带无人机节点的排列序列，xiit+1表示新的客户节点序列；r1t、r2t表示是0到1之间的均匀随机数，用于增加粒子飞行的随机性；pijt表示个体粒子所有位置中完成配送时间最短的客户节点序列，pgjt表示所有粒子中截止时间t完成配送时间最短的配送路径；vijt表示该粒子i在t时刻的粒子运动速度，vijt+1表示该粒子i在t+1时刻的粒子运动速度；C1、C2是学习因子，t表示表示当前迭代次数，ωmax表示最大惯性权重，ωmin表示最小惯性权重，Tmax表示最大迭代次数；所述使用模拟退火法选择是否使用新的带无人机节点的排列序列及其对应的货车路径与无人机路径更新最优解，具体为：将当前带无人机节点的排列序列记为xc，将使用带有权重的粒子群优化算法计算得到的新的带无人机节点的排列序列记为xn；如果xn的最终完成配送的时间小于xc的最终完成配送的时间，则将xn作为此轮的最优解；如果xn的最终完成配送的时间大于等于xc的最终完成配送的时间，则以的概率将xn作为此轮的最优解；其中fxn代表xn的最终完成配送的时间，fxc代表xc的最终完成配送的时间，T是模拟退火算法的初始温度。

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百度查询： 苏州大学 应用于求解协同配送的路径规划的粒子群优化方法和系统