摘要
本发明公开了时变交通下生鲜末端配送车辆路径优化方法和系统,在实际生鲜末端配送中降低配送成本,保障生鲜货物品质,提高客户满意度,提高生鲜整体配送效率。其技术方案为:通过栅格图构建生鲜末端配送环境;通过粒子群算法进行参数初始化;引入K‑means算法对粒子位置进行初始化;更新粒子最优解和位置;更新全局最优解和最优位置,生成搜索路径次优解;通过人工蜂群算法进行参数初始化;将的全局最优解的位置X_1作为蜜源位置,再次通过人工蜂群算法进行搜索全局最优解;更新蜜源的位置即更新最优解;经过循环计算,搜索得到全局最优解,即距离最短、平滑度最优的航行路径。
技术关键词
人工蜂群算法
交通
搜索全局
粒子群算法
车辆路径优化系统
人工蚁群
位置更新
参数
平滑度
因子
处理器
栅格
计算机程序产品
搜索模块
计算机系统
极值
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场景特征
车辆
栅格地图
深度强化学习算法
掩码矩阵
齿形误差
模型构造方法
齿厚偏差
列车
构建轨道交通
高速公路智能
应急管理方法
贝叶斯网络模型
智能交互设备
深度强化学习模型
交通信号控制方法
状态编码器
交叉口
网络
表达式
城市轨道交通工程
无人机数据采集
无人机雷达
地面沉降变化
模糊逻辑