摘要
本发明提供一种基于动态资源分配多任务差分进化算法的车辆路径优化方法,解决多家公司需要同时处理车辆路径问题,本发明以车辆使用数和车辆总行驶距离最小为优化目标,合理进行资源分配,定量计算每个任务的复杂度,包括客户配送量的饱和度,客户地理位置的分散度和客户时间窗的分散度,在进化前期,根据任务的复杂度进行资源分配,在进化中后期,着重考虑任务进化状态进行资源分配,然后根据任务间的相似性矩阵对每个任务的种群进行实时增减,该方法提高了各个任务的收敛速度,快速获得最优订单调度方案,从而提高各公司的物流运输效率。
技术关键词
客户
车辆路径优化方法
订单
动态资源分配
站点
复杂度
进化算法
规模
多任务
物流运输效率
饱和度
理论
变异策略
判断算法
运输车辆
强度
序列
地点
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订单
动态调整机制
蒙特卡洛模拟方法
遗传算法
数据
邻域
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矩阵
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计算机存储介质