一种基于强化学习与遗传算法融合的车辆路径优化方法

本发明提供一种基于强化学习与遗传算法融合的车辆路径优化方法，涉及路径优化技术领域。本方法建立用来优化邻域搜索阶段的强化学习模型，给种群中每个染色体随机生成一个完整的TSP解，然后将种群中的每一个染色体对应的TSP解进行自适应拆分，得到相应的VRP解，对所有染色体的VRP解进行邻域搜索，邻域搜索经过13个搜索算子，其中包括三个针对拆分客户需求的专有邻域搜索算子和十个不拆分客户需求的邻域搜索算子；对所有染色体对应的SDVRP解进行可行性判断，并将其重新合并为TSP；通过进行染色体间的交叉，获得SDVRP方案，从而获得实际车辆路线。