公开(公告)号：CN116341781B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202310319243.0

申请日：2023-03-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 屈挺 ,  黄靖 ,  潘扬华 ,  丁立强 ,  黄国全

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0835 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2321

Abstract: 本申请涉及基于大规模邻域搜索算法的路径规划方法及存储介质，该方法包括：获取多个待配送目标所对应的配送请求信息，配送请求信息中携带待配送目标所对应的配送位置信息；将配送位置信息输入预设地图中，得到与位于对应的配送区域内的多个待配送目标所对应的配送运输参数；基于已构建的路径规划模型和配送运输参数，规划生成与多个待配送目标对应的配送路径数据，路径规划模型是基于自适应大规模邻域搜索算法ALNS和预设的毁灭重构操作所构建的；在配送路径数据中，确定目标配送路径，并基于目标配送路径对多个待配送目标进行配送。通过本申请，解决了相关技术中执行车辆路径规划的方案的处理效率低的问题。

公开(公告)号：CN116415883A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310338098.0

申请日：2023-03-31

Applicant: 暨南大学

Inventor： 屈挺 ,  黄靖 ,  潘扬华 ,  丁立强 ,  黄国全

IPC: G06Q10/0835 ,  G06Q10/083 ,  G06Q10/0631 ,  G06F18/2337 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开一种包含新旧订单信息的配送路径规划方法，本发明中考虑了企业有些车辆昨天配送不完订单、当天继续配送的实际需求，同时具有较强的通用性和较高的求解效率，能在规定时间内求得较优的配送方案。在初始解构造方法中，算法优先考虑装载旧订单的车辆的分配情况，将邻近区域的订单分配给同一辆车。在迭代过程中，算法区分迭代解和实际解，其中，迭代解不包含旧订单，用于迭代的毁灭和重建过程，而实际解包含旧订单，用于求得实际的目标函数值，以此判断本次迭代的结果是否更优。

公开(公告)号：CN116341781A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310319243.0

申请日：2023-03-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 屈挺 ,  黄靖 ,  潘扬华 ,  丁立强 ,  黄国全

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0835 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2321

Abstract: 本申请涉及基于大规模邻域搜索算法的路径规划方法及存储介质，该方法包括：获取多个待配送目标所对应的配送请求信息，配送请求信息中携带待配送目标所对应的配送位置信息；将配送位置信息输入预设地图中，得到与位于对应的配送区域内的多个待配送目标所对应的配送运输参数；基于已构建的路径规划模型和配送运输参数，规划生成与多个待配送目标对应的配送路径数据，路径规划模型是基于自适应大规模邻域搜索算法ALNS和预设的毁灭重构操作所构建的；在配送路径数据中，确定目标配送路径，并基于目标配送路径对多个待配送目标进行配送。通过本申请，解决了相关技术中执行车辆路径规划的方案的处理效率低的问题。