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摘要：本发明属于车辆路径优化技术领域，提供了一种基于混合禁忌搜索的车辆路径优化方法及系统，首先，获取顾客时间窗和顾客需求；然后，采用混合禁忌搜索算法求解目标函数，得到全局最优路径，所述目标函数基于所述顾客时间窗、顾客需求、车辆数目和负载能力构建；其中，混合禁忌搜索算法使用禁忌搜索和变邻域搜索进行个体优化，通过人工免疫算法进行种群优化，提高了车辆运输的效率，减少了车辆数目、车辆行驶总距离、时间惩罚和超载部分。

主权项：1.一种基于混合禁忌搜索的车辆路径优化方法，其特征在于，包括：获取顾客时间窗和顾客需求；采用混合禁忌搜索算法求解目标函数，得到全局最优路径，所述目标函数基于所述顾客时间窗、顾客需求、车辆数目和负载能力构建；其中，混合禁忌搜索算法使用禁忌搜索和变邻域搜索进行个体优化，通过人工免疫算法进行种群优化；所述变邻域搜索包括：对于每个个体，交换路线内的顾客位置、在路线之间交换顾客位置、在同一条路线上重定位顾客位置、在不同路线间重定位顾客位置、消除最小路线和消除随机路线；所述人工免疫算法对种群进行选择操作，得到新的种群，具体为：按设定比列将种群分为第一种群、第二种群和第三种群；所述第一种群进行最优选择，具体为：计算第一种群中所有个体的综合指标，选择综合指标值最小的个体进行多次复制，并将复制的个体加入到新的种群；所述第二种群进行锦标赛选择，具体为：在第二种群中按照设定的种群大小随机选择多个样本，选择每个样本中综合指标最小的个体，加入到新的种群；所述第三种群进行轮盘选择，具体为：计算每个个体的综合指标在整体综合指标中所占的比例，遍历所有个体，如果个体的比例值小于阈值，则将该个体添加到新的种群，否则更新阈值；所述人工免疫算法对所述新的种群进行交叉操作，具体为：遍历每个个体时，产生一个随机数；若个体的随机数在设定空间之间，则该个体和下一个个体作为两个父代，并随机选择一种交叉策略进行交叉操作，得到两个子代；所述子代代替父代加入种群；所述交叉策略为：构建邻接表，邻接表记录新的种群中不同顾客组合出现的次数；如果父代1中有两个相邻的顾客在邻接表中，则将这两个顾客复制到子代1的相同位置；将父代2出现在邻接表中的顾客复制到子代2的相同位置；以相反的顺序从父代1检索子代2没有的顾客并将它们插入子代2中；以相反的顺序从父代2检索子代1没有的顾客并将它们插入子代1中；或者，随机选择父代1的交叉区域1和父代2的交叉区域2，交叉区域1和交叉区域2的起止位置相同；将交叉区域2和父代1组合起来，形成一个临时个体；删除临时个体中后出现的重复元素，得到子代1；删除交叉区域1和父代2组合起来的临时个体中后出现的重复元素，得到子代2；或者，随机选择父代1的交叉区域1和父代2的交叉区域2，交叉区域1和交叉区域2的起止位置相同；对于交叉区域1和交叉区域2的同一个位置，确定父代2中该位置的客户，在父代1中查找该客户，并在父代1中该位置的客户互换位置；同时，确定父代1中该位置的客户，在父代2中查找该客户，并在父代2中该位置的客户互换位置；直到交叉区域1和交叉区域2的所有位置被遍历，得到两个子代；所述人工免疫算法对所述交叉操作后的种群进行变异操作，具体为：遍历每个个体时，产生一个随机数；若个体的随机数小于突变率，则对该个体随机选择一种变异方法进行变异操作；所述变异方法为：随机选取个体的变异区域，然后将区域的元素进行逆序；或者，在个体中随机选择两个不同的顾客，然后将这两个客户的位置互换；所述人工免疫算法对所述变异操作后的种群进行大邻域搜索，具体为：对于每个个体中的不可行的路线，按照时间窗口最早的时间对顾客进行排序，然后依次重新插入路线上的所有顾客；若路线依然不可行，将顾客分成多条路线；对于每个个体，随机选择一个要移除的顾客，然后计算该顾客与剩余顾客的相关性，计算该顾客的相关性在整体相关性中所占的比例，比例越大，相关性越大，被移除的概率就越大；每个个体移除设定数量的顾客；对于每个移除的顾客，遍历个体的所有可插入位置，在找到目标值最小的位置后，将被移除的顾客插入到该位置。

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百度查询： 山东师范大学 一种基于混合禁忌搜索的车辆路径优化方法及系统