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龙图腾网恭喜南京审计大学申请的专利基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址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：CN119090391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411076184.X，技术领域涉及：G06Q10/0836；该发明授权基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法是由赵林林;吕佳泽设计研发完成，并于2024-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法在说明书摘要公布了：本发明属于线性规划、统计学、地理信息处理、网络分析等应用领域，更具体地，涉及一种基于FCM‑PSO‑FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法。本发明聚焦一个社区中多个菜鸟驿站选址问题，从所有取件人总取件路程最短的角度，建立了基于0‑1整数规划的菜鸟驿站选址模型，设计出能有效解决多个菜鸟驿站选址问题的FCM‑PSO‑FWA算法，并对该算法进行仿真。

本发明授权基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法在权利要求书中公布了：1.基于FCM-PSO-FWA算法的多个菜鸟驿站选址方法，其特征在于，包括以下步骤：假设在某社区内建立m个菜鸟驿站，其中第i个菜鸟驿站的位置为Xi,Yi，设该社区内一共有n个需求点，暂时不考虑各需求点的取件人数和建立菜鸟驿站所需的费用，令所有取件人前往菜鸟驿站取件的单程总距离为f，则有如下0-1型整数线性规划模型： 其中xmax,ymax代表菜鸟驿站选址位置横纵坐标范围的最大边界值，xmin,ymin代表菜鸟驿站选址位置横纵坐标范围的最小边界值，dij代表取件人从第j个需求点去第i个菜鸟驿站取件的距离；采用FCM-PSO-FWA算法寻找以上模型的全局最优解；所述FCM-PSO-FWA算法的步骤如下：1模糊C均值聚类算法参数初始化并计算聚类中心；2更新隶属度矩阵并迭代，输出最终的聚类中心和每个需求点对各个聚类的隶属度矩阵，从而得到各个需求点的分类结果，针对每一类需求点再通过烟花-粒子群算法求解每类需求点的菜鸟驿站位置；所述步骤1包括对m个菜鸟驿站进行选址，即先运用模糊C均值聚类算法将n个需求点聚为m类，聚类数为m，模糊化参数为h，随机初始化隶属度矩阵U＝[uij],其中uij表示第j个需求点隶属于第i个聚类的程度，且对于每个需求点的隶属度uij都必须满足然后计算每个聚类的中心mi＝mix,miy,聚类中心的计算公式如下： 其中xj,yj代表第j个需求点的坐标位置；所述步骤2包括更新每个需求点点对各聚类的隶属度uij，计算方式如下： 其中dij代表取件人从第j个需求点去第i个菜鸟驿站取件的欧几里得距离，重复公式2，3和4更新聚类中心位置和隶属度矩阵，直至隶属度矩阵U的变化小于一个预定的阈值或达到最大迭代次数，输出最终的聚类中心和每个需求点对各个聚类的隶属度矩阵，从而得到各个需求点的分类结果，针对每一类需求点再通过烟花-粒子群算法求解每类需求点的菜鸟驿站位置，需求点的分类结果对应公式1中Kij的取值，即若需求点j属于第i类，则Kij＝1，反之Kij＝0。

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