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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于亚启发式算法的车机协同取送货路径优化方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114611794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210243404.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于亚启发式算法的车机协同取送货路径优化方法和系统是由马华伟;宋洋;胡笑旋;罗贺;靳鹏;夏维;王国强;唐奕城;郭君;马凯;李思齐;姜春雨设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于亚启发式算法的车机协同取送货路径优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于亚启发式算法的车机协同取送货路径优化方法，涉及路径优化技术领域。本发明以遗传算法为框架，融入模拟退火机制，通过自适应算子选择机制选择算子对车机协同初始路径方案进行解的破坏与重生，不断迭代选择出全局最优解。该方法能够实现较快的得出接近最优解车机协同路径方案，从而提高车机协同取送货效率，降低末端配送及逆向物流成本。

本发明授权基于亚启发式算法的车机协同取送货路径优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于亚启发式算法的车机协同取送货路径优化方法，其特征在于，包括： S1、获取多无人机与车辆协同的取送货任务数据，以及以送货过程和取货过程中所有车辆和无人机的运输距离最短为目标的车机协同取送货模型； S2、针对所述车机协同取送货模型，以遗传算法为框架，融入模拟退火机制，通过自适应算子选择机制选择算子对车机协同初始路径方案进行解的破坏与重生，不断迭代选择出全局最优解，输出全局最优解作为最优的车机协同路径方案； 其中， 所述算子包括：交叉算子和变异算子； 所述自适应算子选择机制包括： 在亚启发式算法开始时，将所有算子的权重设置为相同的非负整数值； 采用轮盘赌的策略，根据每个算子的权重选择出待执行的算子； 如果执行某算子后得到的邻域解比原解更好，则为该算子的权重增加权重值a；如果执行某算子后得到的邻域解不如原解，但是该劣解被接受，则为该算子的权重增加权重值b；如果执行谋算子后得到一个劣解并被舍弃，则为该算子的权重增加权重值c，其中abc； 其中，所述车机协同取送货模型包括目标函数和约束条件，目标函数如公式1： 其中： 表示车辆k从i行驶到j的距离； 表示无人机k′从i行驶到j的距离； Va表示锚点节点集，Va＝1,2,3...a，Va＝Vs∪Vf，Vs表示无人机发射节点集合，Vf表示无人机降落节点集合； V0表示仓库节点； Kt表示车辆集； Kd表示无人机集； 约束条件如公式2～14： 其中： Va表示锚点节点集，Va＝1,2,3...a，Va＝Vs∪Vf，Vs表示无人机发射节点集合，Vf表示无人机降落节点集合； V0表示仓库节点； Kt表示车辆集； Kd表示无人机集； C表示顾客节点集，C＝1.2.3...n,C＝Cd∪Cp，Cd＝1.2.3...n表示送货顾客节点集，Cp＝1.2.3...n表示取货顾客节点集； Ca表示车辆k的容积； Ba表示无人机k′的续航； Di表示节点i的需求量； 表示车辆k离开i点后的载重； 表示无人机k′经过i点后的电池使用量； Ti k表示车辆k在节点i的抵达时间； 表示无人机k′节点i的抵达时间； 表示车辆k经弧i,j的行驶时间； 表示无人机k经弧i,j的行驶时间； 公式2表示车辆出入仓库流量平衡约束，任一车辆从仓库出站就必须返回仓库； 公式3表示保证任意车辆在任意节点的流量平衡； 公式4表示任一顾客点由某一架无人机访问且只访问一次，无人机访问顾客唯一性； 公式5表示对于无人机k′访问顾客j，将其所有到达j点的弧相加，将其所有离开j点的弧相加，令其相等，保障无人机在顾客点的流量平衡； 公式6表示无人机起降点流量平衡，公式6为独创性约束，用访问节点顺序约束无人机架次之间不能产生冲突； 公式7为独创性约束，由于无人机载货单位量有限，用访问节点顺序约束任一架次不允许先取后送的情况； 公式8和公式9为独创性约束，由于无人机载货单位量有限，在已有的架次约束的基础上，任一架次至多允许一次送货、一次取货，即允许任意架次存在先送后取或单取单送的情况； 公式10和公式11表示每处客户的需求量都在无人机载货量范围内； 公式12表示车辆实时载量的约束条件，大M约束保障公式的可行性； 公式13表示已有架次约束的基础上，完成无人机架次续航约束； 公式14表示对任一的车辆上搭载的无人机返回该点时，车辆一定要在此之前到达。

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