基于改进混合遗传算法的共享电单车电池配送路径规划方法

本发明涉及物流配送领域，具体提出了基于改进混合遗传算法的共享电单车电池配送路径规划方法。针对现有共享电动自行车系统(EBSS)电池管理存在的配送效率低、运营成本高、资源调度不合理等问题，本发明构建了一种考虑需求紧迫程度的电池配送优化模型。本方法首先通过数据分析与文献研究，建立一套电池需求紧迫度的评价指标体系，包括缺电电单车数量、人流量、区域人口密度及站点可用车辆数。采用熵权TOPSIS方法量化各站点需求紧迫度，并据此确定电池配送优先级。在优化调度方面，本发明提出了一种改进的混合遗传算法(SVGA)，结合模拟退火准则和变邻域搜索策略，提高算法全局搜索能力，避免局部最优。实验结果表明，SVGA算法相比传统遗传算法(GA)和模拟退火改进遗传算法(SAGA)，在求解成本、计算时间及解的稳定性方面均表现出显著优势。本发明实现了共享电动自行车电池配送的智能优化，提高了资源利用率，降低了运营成本，为EBSS的高效管理提供了创新性解决方案。