CN118536889B 面向多节点模式的车货匹配方法及系统 （北京科技大学）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种面向多节点模式的车货明先根据货物目的地地理坐标位置聚类再路径规划的两阶段策略，充分利用货物地理位置信辆车的路径规划，改进蚁群算法的转移概率设2根据货运信息以及车辆信息确定分簇个数，利用结合轮廓系数法的k_means算法对货确定每个簇的货物量：计算每个簇中所有货物的总重量和基于转移概率计算可访问节点的跳转概率，采用轮盘赌策略选择蚂蚁的跳转节ij启发中能见度nij(t)的设计取决于问3Cij=χdij+δwtij；3.一种面向多节点模式的车货匹配系统，利用权利要求1_2任意一项所述的一种面向货物分簇模块：用于根据货运信息以及车辆信息确定分簇个最优路径规划模块：用于利用多策略改进蚁群路径规划算法4[0007]根据货运信息以及车辆信息确定分簇个数，利用结合轮廓系数法的k_means算法5[0026]基于转移概率计算可访问节点的跳转概率，采用轮盘赌策略选择蚂蚁的跳6种基于k_means的蚁群车辆调度算法求解该模式下的车货匹配问题。首先根据货物目的地[0050]根据货运信息以及车辆信息确定分簇个数，利用结合轮廓系数法的k_means算法78[0091]如果wtij的值较大则意味着从货物点i到货物点j的运输有足ij的值较小甚至为负数则说明货物点j的截止时间即将到来甚至已若运输车辆从客户i出发，且存在两个未被运送的客户点j1和j2，其运输距离因素dij1<9[0099]Cij=χdij+δwtij；[0103]转移概率表示配送车辆k从客户点i到客户点j的转移概率，客户点别计算从货物点i到货物点j1和j2的转移概率和如果存在则优先选择货物以根据迭代过程中路径长度的分布动态调整信息素的挥发程度。如果路径长度比较集中，[0124]需要将这些货物与车辆进行匹配，同时确保不超过每辆车的最大载重和容积限2的表达式如下：[0155]行程时间约束：车辆从运输中心出发到达顾客i的时间为从发货点出发的时间加[0169]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发

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