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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种求解软集群弧路径优化问题的双级混合迭代搜索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：CN118246529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202410350412.1，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种求解软集群弧路径优化问题的双级混合迭代搜索方法是由周扬名;刘凌恒;郑俊丽;赵思翔;江志斌;耿娜;寇亚文设计研发完成，并于2024-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种求解软集群弧路径优化问题的双级混合迭代搜索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种求解软集群弧路径优化问题的双级混合迭代搜索方法，步骤包括：步骤1、通过初始化程序生成一个集群层的初始解g，记录最优解；步骤2、使用基于随机排序的变邻域下降操作优化集群层解g；步骤3、使用基于下界指导的变邻域下降操作优化边层解r，并更新最优解；步骤4、使用相似性驱动的混合扰动帮助算法跳出局部最优；步骤5、重复步骤2‑步骤4，直到达到设定的停止条件，得到问题的最优解；本发明集成了三个高效的模块，具有求解质量高，鲁棒性强，应用范围广等优点。

本发明授权一种求解软集群弧路径优化问题的双级混合迭代搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种求解软集群弧路径优化问题的双级混合迭代搜索方法，其特征在于：所述双级混合迭代搜索方法将一个软集群带容量约束的弧路径问题的解S表示为两组大小为m的解，即集群层面的解g和客户层面的解r，集群层面的解g表示一组被访问的集群，而客户层面的解r，即边层解，表示服务客户边的顺序，双级混合迭代搜索方法的步骤包括：步骤1、通过初始化程序生成一个集群层的初始解g，记录最优解；步骤2、使用基于随机排序的变邻域下降操作优化集群层解g；所述步骤（2）中基于随机排序的变邻域下降操作的具体步骤包括：步骤2.1、对步骤1生成的子代解g^O使用基于随机顺序的变邻域下降RO-VND在集群层进行优化，RO-VND包含四个邻域分别对路径内和路径间的线路进行优化，对路径内线路优化的邻域包括两个经典算子，分别为2-opt算子和or-opt算子，对路径间线路优化的邻域包括两个算子，分别为relocate-sequence算子和swap-sequence算子；步骤2.2、在开始时对这四个邻域进行随机排序；步骤2.3、选取排序后的第一个邻域对解g^O进行优化，如果当前邻域找不到改进解就进入下一个邻域，一旦找到了更优解，就更新当前解并回到第一个邻域继续搜索；步骤2.4、重复步骤2.3，直到所有邻域都被探索完或无法改进当前解；步骤3、使用基于下界指导的变邻域下降操作优化边层解r，并更新最优解；所述步骤（3）中基于下界指导的变邻域下降操作的具体步骤包括：步骤3.1、通过随机转换算子将优化后的集群层的解g^O转化为边层的解r^O；步骤3.2、对步骤3.1生成的边层的初始解r^O使用基于下界指导的变邻域下降LB-VND在边层进行优化，每一个边层的路径都看作乡村邮递员问题RPP，用迭代局部搜索ILS对RPP进行求解，即ILS-RPP；步骤3.3、用ILS-RPP对转化后的边层的解在路径内进行优化；步骤3.4、按序用relocate-sequence和swap-sequence两个邻域对步骤3.3得到的解在路径间进行优化；步骤3.5、当步骤3.4中的邻域对解进行了改进后，再用ILS-RPP对新的路径进行优化；步骤3.6、通过下界指导机制加速LB-VND的搜索；步骤4、使用相似性驱动的混合扰动帮助算法跳出局部最优；所述步骤4中相似性驱动的混合扰动的具体步骤包括：步骤4.1、计算步骤3得到的解S^'与最优解S^*的相似度φS^',S^*；步骤4.2、当φS^',S^*τ,τ∈[0.5,1.0]时，采用基于骨骼的方向性扰动BDP策略；步骤4.3、当φS^',S^*τ时，采用基于破坏-修复的随机性扰动DRP策略；步骤5、重复步骤2-步骤4，直到达到设定的停止条件，得到问题的最优解。

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