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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种大规模车辆路径问题的路线规划方法及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：CN119886483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411967007.0，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种大规模车辆路径问题的路线规划方法及系统是由江浩;明雪;张兴义设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模车辆路径问题的路线规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模车辆路径问题的路线规划方法及系统，属于车辆路径规划技术领域，将多个任务节点进行分组，将任务节点分配到对应的分组，将多个分组形成上层聚类方案的多个种群；确定每一个分组对应的种群中的每个个体对应的车辆数和路径总长，对每个个体进行非支配排序，确定每个个体非支配排序等级，作为标签构造SVM模型的训练样本；将生成的子代种群输入训练后的SVM模型，获得子代种群中每个个体的分类结果，选出优秀子代并进行下层路径优化，获取优秀子代对应的最优路线，并选出新一代种群；迭代执行，直至新一代种群满足预设的终止条件时，输出最优的路线规划方案。通过该方法在路径规划过程中能够降低时间复杂度。

本发明授权一种大规模车辆路径问题的路线规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大规模车辆路径问题的路线规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取大规模车辆路径的多个任务节点； 将多个任务节点进行分组，确定每个组的聚类中心和任务节点组数；当该聚类中心所属的分组对应的车辆配送任务满足车辆容量限制要求时，将任务节点分配到对应的分组，并将各分组形成上层聚类方案的对应的种群； 确定每一个分组对应的种群中的每个个体对应的车辆数和路径总长，对每个个体进行非支配排序，确定每个个体非支配排序等级，作为标签构造训练样本；将训练样本输入SVM模型，对模型进行训练； 通过对当代种群执行差分变异操作，生成子代种群； 将子代种群输入训练后的SVM模型，获得子代种群中每个个体的分类结果，选出优秀子代并进行下层路径优化，获取优秀子代对应的最优路线；通过合并当代种群和优秀子代，在上层进行非支配排序，选出新一代种群；通过局部搜索算法对最优路线进行优化，迭代执行，直至新一代种群满足预设的终止条件时，输出最优的路线规划方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市蜀山区芙蓉社区九龙路111号安徽大学磬苑校区人工智能学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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