CN115409439B 基于改进蚁群算法的多车型供应链调度方法及电子设备 （深圳市智汇奇策科技有限公司）

社区西乡大道230号满京华艺峦大厦4基于改进蚁群算法的多车型供应链调度方初始路线进行随机优化，得到多条优化车辆路模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素用改进蚁群算法对多条优化车辆路线进行路线明还提出一种基于改进蚁群算法的多车型供应链调度装置、电子设备以及计算机可读存储介2获取车辆配送中心的运输车辆的车辆数及所述车辆配送中根据基于概率的四种交换算子对所述车辆初始路线进行随机优化，得基于所述运输约束因子集构建运输调度模型，并利用所述运输其中，所述根据基于概率的四种交换算子对所述车辆初始路断开的后一部分的反向路线相连产生的新的路线作所述利用所述运输调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行筛选多个所述需求点中距离值小于或者等于预设参考阈将所述目标需求点添加至预构建的线路模板中，得到参考运输线根据所述车辆剩余空间和所述服务所需时间确定待添加根据预设的插入费用公式计算目标需求点在所述待添加路线集中各个待添加路线的将所述目标需求点插入到所述插入费用最小的路线中的最小费3根据预设的插入费用公式计算目标需求点在所述待添加路线集中各个待添加路线的插入获取预设的多个参考权重，并将多个所述参考权重分配至所述基于多个所述参考权重和所述运输约束因子集构建运输调度公式，并根据所6.一种基于改进蚁群算法的多车型供应链调度装置，车辆路线优化模块，用于获取车辆配送中心的运输车辆的车蚁群算法优化模块，用于基于所述运输约束因子集构建运输车辆路线调度模块，用于利用所述改进蚁群算法对多条所述优4所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的基于改进蚁群算法的多车型供应链调度5[0005]为实现上述目的，本发明提供的一种基于改进蚁群算法的多车型供应链调度方[0008]利用所述运输车辆的相关运输信息计算得到由运输路径通畅因子、运输成本因[0013]筛选多个所述需求点中距离值小于或者等于预设参考阈值的需求点作为目标需6[0016]根据预设的插入费用公式计算目标需求点在所述待添加路线集中各个待添加路k表示预设的插入频率参数。[0022]可选地，所述根据基于概率的四种交换算子对所述车辆[0027]将第一条路线断开的前一部分与第二条路线断开的前一部分的反向路线相连产[0028]将第二条路线断开后的一部分反向与第一条路线断开的后一部分的反向路线相7[0034]统计所述质量最差路径对应的最差路径长度及所述质量最高路径对应的最高路8[0050]图1为本发明一实施例提供的基于改进蚁群算法的多车型供应链调度方法的流程[0051]图2为本发明一实施例提供的基于改进蚁群算法的多车型供应链调度装置的功能[0052]图3为本发明一实施例提供的实现所述基于改进蚁群算法的多车型供应链调度方算法的多车型供应链调度方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，[0056]参照图1所示，为本发明一实施例提供的基于改进蚁群算法的多车型供应链调度[0057]S1、获取车辆配送中心的运输车辆的车辆数及所述车辆9[0061]筛选多个所述需求点中距离值小于或者等于预设参考阈值的需求点作为目标需[0064]根据预设的插入费用公式计算目标需求点在所述待添加路线集中各个待添加路k表示预设的插入频率参数。[0073]具体地，所述根据基于概率的四种交换算子对所述车辆[0075]基于所述交换算子将多个所述车辆客户点中的任意两个不同位置的客户点进行[0085]将第一条路线断开的前一部分与第二条路线断开的前一部分的反向路线相连产[0086]将第二条路线断开后的一部分反向与第一条路线断开的后一部分的反向路线相jmax为运输车辆所途经道路对通畅度的忍受极限值。分配至载重约束因子中的车辆载重量VLa和车辆配[0113]具体地，所述基于多个所述参考权重和所述运输约束因[0118]统计所述质量最差路径对应的最差路径长度及所述质量最高路径对应的最高路于改进蚁群算法的多车型供应链调度的准确度[0133]如图2所示，是本发明一实施例提供的基于改进蚁群算法的多车型供应链调度装[0134]本发明所述基于改进蚁群算法的多车型供应链调度装置100可以安装于电子设备[0136]所述车辆路线优化模块101，用于获取车辆配送中心的运输车辆的车辆数及所述[0137]所述约束因子汇总模块102，用于利用所述运输车辆的相关运输信息计算得到由利用所述运输调度模型作为约束函数对基础蚁群算法中的信息素更新方式进行算法优化，[0139]所述车辆路线调度模块104，用于利用所述改进蚁群算法对多条所述优化车辆路[0140]详细地，所述基于改进蚁群算法的多车型供应链调度装置100各模块的具体实施[0145]筛选多个所述需求点中距离值小于或者等于预设参考阈值的需求点作为目标需[0148]根据预设的插入费用公式计算目标需求点在所述待添加路线集中各个待添加路k表示预设的插入频率参数。[0157]具体地，所述根据基于概率的四种交换算子对所述车辆[0159]基于所述交换算子将多个所述车辆客户点中的任意两个不同位置的客户点进行[0169]将第一条路线断开的前一部分与第二条路线断开的前一部分的反向路线相连产[0170]将第二条路线断开后的一部分反向与第一条路线断开的后一部分的反向路线相jmax为运输车辆所途经道路对通畅度的忍受极限值。分配至载重约束因子中的车辆载重量VLa和车辆配[0197]具体地，所述基于多个所述参考权重和所述运输约束因[0202]统计所述质量最差路径对应的最差路径长度及所述质量最高路径对应的最高路于改进蚁群算法的多车型供应链调度的准确度[0217]如图3所示，是本发明一实施例提供的实现基于改进蚁群算法的多车型供应链调备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(SmartMediaCard，SMC)、安全数字(Secure接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口称PCI)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称现所述存储器11以及至少一个处理器10等[0228]所述电子设备中的所述存储器11存储的基于改进蚁群算法的多车型供应链调度[0231]利用所述运输车辆的相关运输信息计算得到由运输路径通畅因子、运输成本因[0234]具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关[0235]进一步地，所述电子设备集成的模块/单