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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本申请公开了基于解空间压缩的油品配送车辆的路径优化方法及装置，根据加油站的库存和销量计算各油罐的库销比，确定各类油品的需求量和需求优先级；对需求点进行聚类，将聚类中心作为起点对不同类别的配送车进行路径规划，得到满足路径优化模型中相应约束条件的各路径子集；基于遗传算法为路径匹配满足路径优化模型条件的配送车进行配送；基于交叉变异算法对初始解进行优化，计算各解的适应度，保留适应度小的种群，输出最优配送路径。本申请根据配送车类别的不同，采用不同的约束条件。基于车的类别对搜索范围进行限制，在较小的解空间内生成可行解，避免无效约束反复选代。然后将不同类别的解进行组合，提高了算法的求解效率。
主权项：1.一种基于解空间压缩的油品配送车辆的路径优化方法，其特征在于，包括：根据加油站的库存和销量计算各油罐的库销比，确定各类油品的需求量和需求优先级，其中，当油罐库存无法满足销售需求时，需求优先级为第一优先级，当油罐库存可以满足销售需求时，需求优先级为第二优先级；构建配送路径优化模型，其中路径优化模型包括油品配送需求约束、配送时间约束、回路约束和目标函数;以油库为聚类中心，加油站为需求点，通过K-means聚类对需求点进行聚类，将聚类中心作为起点对不同类别的配送车进行路径规划，得到满足路径优化模型中相应约束条件的各路径子集，其中路径子集与配送车类别对应；基于遗传算法为各路径子集中的路径匹配满足路径优化模型条件的配送车进行配送，得到初始解；改变车辆顺序，基于交叉变异算法对初始解进行优化，计算各解的适应度，保留适应度小的种群，直至满足预设结束条件时，输出最优配送路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 基于解空间压缩的油品配送车辆的路径优化方法及装置
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