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文档简介

道滨海社区海天二路25号深圳湾创业一种基于共享仓库的协同车辆调度优化方法本发明涉及一种基于共享仓库的协同车辆以有效缩短运输时间，提高调度准确性和实时2在每个仓库集群内，根据实时道路交通状况信息，采用蚁群在共享仓库内部，根据仓库的布局特点和货物分布情况，采在调度任务执行过程中，根据货物分布变化情况，获取仓库集群内道路网络的实时交通状况信息，其中，所述根据所述实时交通状况信息，初始化仓库集群内道路网络中各节点和边的信息素浓采用蚁群算法对车辆行驶路径进行动态规划，模拟蚂蚁在所述道路网在所述蚁群算法的每次迭代中，根据蚂蚁走过的路径长度经过若干次迭代后，获取信息素浓度高于预设的阈值的3构建所述共享仓库的仓库数字化模型，将装卸货位置和对所述新的装卸货路线进行变异操作，随机替换或删除所述新的装卸货路线中的节根据货物分布变化的特征表示，判断当前调度策略是否需要在调度任务执行过程中，持续获取货物分布变化的反馈信45[0018]采用蚁群算法对车辆行驶路径进行动态规划，模拟蚂蚁6[0046]图3为本发明实施例的采用遗传算法优化车辆的装卸货路线，获取最优的装卸货7[0063]采用蚁群算法对车辆行驶路径进行动态规划，模拟蚂蚁每隔5分钟获取一次道路网络中各节点和边的通行时间以及交通流量数据。根据获取到的8某一节点或边连续3次迭代未被蚂蚁经过，则其信息素浓度按照每次5％的比例逐渐减少。9中心采用在线学习算法FTRL对输入的反馈信息进行处理，提取货物分布变化的特征向量，用强化学习算法DQN生成新的调度策略，通过不断与环境交互，学习最优的调度路径和策

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