摘要
本发明公开了一种卷烟配送路径优化模型及其优化方法、电子设备和存储介质,本发明首先建立了卷烟配送路径优化模型,所述模型为基于鲁棒优化的卷烟配送路径优化模型,所述卷烟配送路径优化模型的配送成本包括固定成本、配送时间成本、数量损失成本和惩罚成本,其以最小化固定成本、配送时间成本、数量损失成本及惩罚成本之和为优化目标,并综合考虑车辆路线、时间窗口和容量约束,引入鲁棒优化理论处理需求的不确定性,通过集成多种智能优化算法,采用多策略的集成方法来平衡全局搜索与局部优化,确保能够在保证解质量的同时提高求解效率。本发明能够在需求随机波动的情况下,生成鲁棒性更强的配送方案,通过定义需求的不确定性集合并优化最坏情况下的成本,确保了配送计划在实际应用中的稳定性和可靠性,从而降低了因需求波动导致的计划失效风险。
技术关键词
配送路径优化
卷烟
车辆
粒子
染色体
智能优化算法
遗传算法
鲁棒性
仓库
变量
罚函数法
电子设备
可读存储介质
轮盘
集成方法
因子
处理器
多策略
序列
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车辆前方障碍物
自动探测方法
雷达
滤波算法
自动驾驶域控制器
意图指令
测试方法
语义
车载语音交互系统
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路径规划方法
多无人机协同
遗传算法求解
定义
编码策略
车辆传感器信息
车辆状态估计方法
路面附着系数估计
车辆前方道路
BiLSTM模型