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摘要：本发明公开一种基于一单多商情形下的城市电商外卖配送路径优化方法，一单多商指外卖顾客同时在不同商家下单的消费场景，包括以下步骤：S1.基于配送路径成本、发车成本、顾客满意度损失成本及若干约束条件构建外卖配送优化模型，目标函数为总成本最小；总成本为配送路径成本、发车成本、顾客满意度损失成本的和；S2.设置参数；S3.初始化，利用节约法产生初始解，并初始化选择不同移除算子与插入算子的概率；通过ALNS算法不断地移除和不断地重新插入以改进初始解，当获得的新解得到改进或者满足接受解规则，下一次迭代中的初始解用当前的新解代替，最终完成迭代。

主权项：1.一种基于一单多商情形下的城市电商外卖配送路径优化方法，一单多商指外卖顾客同时在不同商家下单的消费场景，其特征在于，包括：S1.基于配送路径成本、发车成本、顾客满意度损失成本及若干约束条件构建外卖配送优化模型，目标函数为总成本最小；总成本为配送路径成本、发车成本、顾客满意度损失成本的和；S2.设置参数，参数包括接受概率h、移除个数N、迭代次数Max_gen，及当前代数Gen；S3.利用节约里程法产生初始解，并初始化选择不同移除算子与插入算子的概率，移除算子的选择概率为Pyi，插入算子的选择概率为Pci，设局部最优解为Xc，全局最优解为Xb，初始解为Xi，令Xi→Xc，Xi→Xb；S4.通过ALNS算法不断地移除和不断地重新插入以改进初始解，当获得的新解得到改进或者满足接受解规则，下一次迭代中的初始解用当前的新解代替，最终完成迭代；具体如下：S401.通过选择概率Pyi选择当前需要使用的移除算子Y移除N个需求点；S402.通过选择概率Pci选择当前需要使用的重插入算子C将移除的N个需求点重新插入到序列中，得到局部最优解Xc；S403.计算得到局部最优解值fXc及最优值fXb,根据接受解规则更新当前最优解；S404.根据ALNS算法的综合评分策略，评价算子组合，得到每个算子的选择概率，并进行更新；S405.判断迭代过程中是否出现过此局部最优解，若是，则对算子组合进行减分，若否，则对算子组合进行加分；S406.判断当前迭代次数是否大于最大允许迭代次数，若否，则更新迭代次数，Gen→Gen+1，重复S401-S406，若是，则迭代终止。

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百度查询： 南开大学 基于一单多商情形下的城市电商外卖配送路径优化方法