摘要
本发明公开了一种基于自适应邻域蚁群系统的多仓库多物流车路径规划方法,提出了基于历史演化信息的自适应仓库选择策略,自主为各物流车选择合适的仓库,达到优化仓库位置的目的,面向蚁群系统设计了基于自适应邻域的客户选择机制,有效降低了客户选择的复杂度;通过不断迭代优化,最终输出高质量高精度的多物流车服务路径,在降低所有物流车服务总成本的同时尽量均衡各物流车的服务成本。本发明通过蚁群优化算法进行求解,设计了自适应仓库选择策略、基于自适应邻域的客户选择机制,基于路径预估服务成本的蚂蚁选择技术和融合2‑opt的路径合并与分割策略,显著提升了路径规划方案的质量,同时大大缩短了构建规划方案所消耗的时间。
技术关键词
客户
物流车
蚂蚁
蚁群系统
启发式信息
路径规划方法
仓库
团队
邻域
贪心算法
代表
局部搜索策略
矩阵
蚁群优化算法
机制
贪心路径
轮盘
因子
系统为您推荐了相关专利信息
关系识别方法
接入点
小区
地理信息系统
识别系统
风险预测模型
账户
风险预测方法
机器学习模型
台账数据
资产定价模型
公式编辑器
计算方法
指标
估值方法