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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于导向性客户选择蚁群系统的多物流车协同调度方法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：CN121279910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511851258.7，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权基于导向性客户选择蚁群系统的多物流车协同调度方法是由秦陆阳;杨强;许沛澜;薛羽设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于导向性客户选择蚁群系统的多物流车协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于导向性客户选择蚁群系统的多物流车协同调度方法，属于计算智能技术领域。该方法通过维持与物流车量数相同的蚂蚁团队为多物流车协同调度优化问题构建可行的求解方案，其中每只蚂蚁负责构建一辆物流车的服务路径。在每只蚂蚁随机选择各自服务路径的起始客户之后，基于最小服务成本的最后客户选择方法，为每只蚂蚁选择最后所服务的客户；随后，蚁群系统融合当前客户信息和最后服务的客户信息的客户选择机制，逐路径逐客户构建物流车的服务路径，使得构建路径更具方向性；最后，结合2‑opt和点插入局部搜索策略，优化所有物流车的服务路径。本发明构建最优多物流车协同调度方案同时，能很好地平衡物流车之间的服务成本。

本发明授权基于导向性客户选择蚁群系统的多物流车协同调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于导向性客户选择蚁群系统的多物流车协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取客户信息和物流车信息，构建多物流车协同调度模型，并设定优化目标； S2，根据各客户的位置，计算出客户之间的服务成本矩阵；设置蚁群系统参数，并初始化信息素矩阵； S3，初始化NP个蚂蚁团队，每个蚂蚁团队分配m只蚂蚁，且每只蚂蚁负责构建一辆物流车的服务路径；同时为每个蚂蚁团队初始化一个空的客户禁忌表tabu，用于记录已经服务过的客户； S4，对每个蚂蚁团队中的每只蚂蚁随机选择一个客户作为起始服务客户，而后在起始服务客户的基础上，为每只蚂蚁在与起始服务客户之间的服务成本最小的m个客户中按轮盘赌选择法选择最后所要服务的客户； S5，每只蚂蚁根据客户禁忌表获取待选择客户的集合，并基于当前节点的信息和最后服务的客户信息预选下一个客户； S6，根据预选客户计算每只蚂蚁未来服务成本，并选取未来服务成本最小的蚂蚁的预选客户，加入到此蚂蚁的路径中同时将此预选客户添加到客户禁忌表中，调用局部信息素更新； S7，重复步骤S5～S6，直到所有客户都被物流车服务，得到一个完整的初步物流车调度方案； S8，采用2-opt和点插入局部搜索策略，优化蚂蚁团队中每辆物流车的服务成本，并平衡物流车之间的服务成本，得到局部最优物流车调度方案； S9，比较所有蚂蚁团队构建的局部物流车调度方案的服务成本，更新全局最优物流车调度方案，并进行全局信息素更新； S10，重复步骤S3～S9，直到满足迭代结束条件，输出最终所找到的全局最优物流车调度方案； 步骤S6中，当所有蚂蚁预选完下一个客户后，通过以下步骤选择一只蚂蚁，将其预选客户作为下一个访问客户： S601，将每只蚂蚁服务客户的当前成本、从当前客户到所预选客户的服务成本以及从预选客户到最后服务的客户的服务成本相加，得到该只蚂蚁服务客户的未来服务成本，其未来服务成本计算公式如下所示： ， 其中代表第k只蚂蚁的未来服务成本，代表第k只蚂蚁服务其现有路径上客户的当前服务成本，Vk,selected代表第k只蚂蚁的预选客户，代表第k只蚂蚁当前客户Vk,current到其预选客户Vk,selected的服务成本，代表第k只蚂蚁的预选客户Vk,selected到其最后服务的客户Vk,end的服务成本； S602，选择未来服务成本最小的蚂蚁进行路径构建，将其预选的客户加入到此蚂蚁的路径中，选择蚂蚁的具体公式如下所示： 其中，antselected代表未来成本最小的蚂蚁，代表第k只蚂蚁的未来服务成本，代表被选中的蚂蚁所预选的客户； S603，将预选客户Vnext加入到选中蚂蚁服务路径中，并更新其服务成本，服务成本更新公式如下： ， 其中，代表被选中蚂蚁的当前服务成本，代表被选中的蚂蚁的当前客户到其预选客户的服务成本； S604，保持其余的蚂蚁路径和服务成本不变； S605，按下式更新客户禁忌表： 其中，tabu代表客户禁忌表； S606，更新被选中的蚂蚁从其当前客户到所预选客户的边上的信息素，更新方式如下： ， 其中，δ代表局部蒸发系数，0δ1；代表被选中的蚂蚁的当前客户和预选客户之间的信息素浓度，为初始信息素浓度； 步骤S8中，执行融合2-opt和点插入的局部搜索策略的具体实施步骤如下： S801，对于每个调度方案中的每条路径lk，若该路径lk上的客户数量大于1，不包括起点和最后服务的客户，则对该路径lk执行2-opt操作；随机选取路径上的两个客户，并反转这两个客户之间的客户序列，反转之后的服务成本改变大小如下所示： 其中，代表选取的第一个客户，代表选取的第二个客户，代表客户的前一个访问客户，代表客户的后一个访问客户，代表客户和客户之间的服务成本，代表客户和客户之间的服务成本，代表客户和客户之间的服务成本，代表客户和客户之间的服务成本；若，则说明反转之后的服务成本减小，接受此次客户序列的翻转，并更新该路径的服务成本，服务成本更新公式如下： 其中，代表第k辆物流车的服务路径的总服务成本，代表第k辆物流车执行2-opt操作后服务成本改变大小； 对路径上的所有客户执行2-opt操作，直至反转该路径上的任意两个客户均不能减小该路径的服务成本； S802，执行点插入操作； 首先找到调度方案中服务成本最大的物流车，并删除此物流车中的一个客户，使得删去这个客户后，此物流车的服务成本改变量最大；待删除的客户按如下公式选择： 其中，pre代表客户i之前访问的客户，pos代表客户i之后访问的客户，cpre,i代表客户pre和客户i之间的服务成本，ci,pos代表客户i和客户pos之间的服务成本，cpre,pos代表客户pre和客户pos之间的服务成本，代表调度方案中服务成本最大的物流车服务路径； 随后，选择与此待删除的客户之间的服务成本最小的m个客户，并执行预插入操作：将所删去的客户分别贪婪地插入到这些客户所在的物流车路径中，使得其服务成本改变量最小，其中不包括服务成本最大的物流车路径；具体插入方式如下所示： 其中，del是从服务成本最大的物流车中被删去的客户，该客户被插入到服务成本最小的物流车路径中客户i和客户pos之间，i,del代表客户和客户del之间的服务成本，del,pos代表客户del和客户pos之间的服务成本； 选取预插入操作后整个调度方案的最大服务成本最小的插入路径进行插入；若此次点插入方法后使得整个调度方案的最大服务成本减小，则采用此次点插入，更新调度方案中涉及的服务路径和服务成本，并重复以上操作；否则，保持原调度方案不变，并结束点插入操作。

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