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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化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：CN115689247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211449957.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法是由袁彬;刘建胜;杨赞;熊君星;张立杰;邵超飞设计研发完成，并于2022-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法，获取订单信息、运输车信息、商品车信息、车场信息；确定函数优化目标，约束条件；设置种群大小，交叉概率，变异概率以及迭代终止条件；种群初始化并进行基因编码：采用双染色体自然数编码，分别是订单染色体编码和运输车染色体编码；对编码进行动态解码并计算函数适应度值；重复以下操作：选择操作、交叉操作、变异操作、局部优化操作直至达到终止条件输出最优方案。本发明通过改进遗传算法，贪婪算法初始种群优化，双染色体编码动态解码，局部优化，解决了多运输车类型、多商品车类型、多车场以及装卸混合的综合整车物流优化问题的同时保证了稳定的优化效果和较快的计算速度。

本发明授权一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取订单信息、运输车信息、商品车信息、车场信息； 步骤2：确定函数优化目标，约束条件； 步骤3：设置种群大小pop，交叉概率pc，变异概率pm以及迭代终止条件； 步骤4：种群初始化；基因编码采用双染色体自然数编码，分别是订单染色体编码和运输车染色体编码； 步骤5：计算适应度值； 步骤6：选择操作；根据精英保留策略，保留种群中适应度最高的个体；对当前种群应用锦标赛选择算子，选出适应度更高的个体加入新一代种群； 步骤7：交叉操作；按照设定的交叉概率，随机对染色体进行交叉；订单染色体与运输车染色体分别进行交叉；交叉方式采用双点交叉：产生两个随机数，将在两个数中间的基因编码复制插入放入染色体，然后删除重复基因； 步骤8：变异操作；按照设定的变异概率，随机对染色体进行变异；订单染色体与运输车染色体分别进行变异；染色体变异采用双点交换变异：产生两个随机数，将这两个随机数位置基因交换完成变异； 步骤9：局部优化；随机选择染色体中两个相邻基因编码，交换顺序，计算交换前后的适应度值；适应度值高的，即总成本低的染色体作为局部优化后的染色体编码； 步骤10：重复步骤5-步骤9，至达到终止条件并输出最优方案； 步骤4中，所述基因编码步骤如下： 步骤4.1：订单染色体编码长度等于订单数量N，编码的顺序代表了订单点的访问顺序，计算订单需求点两两之间的距离，采用贪婪法产生基因编码，随机选取1个订单点作为第1个编码基因，找到距离该订单需求点最近的其他订单需求点作为第2个编码基因，依次类推，直到所有订单点编入基因，形成1条完整染色体作为1条订单染色体； 步骤4.2：选择不同订单点作为第1个编码基因，重复步骤4.1，得到N条不同订单染色体；种群大小pop要大于订单数量N，剩余的pop-N条订单染色体则随机产生； 步骤4.3：运输车染色体编码长度等于运输车数量Nv；给每辆运输车进行自然数编码，编号1~Nv，编码的顺序代表了运输车的使用顺序，随机产生pop条大小为Nv的染色体作为运输车染色体； 步骤5中，所述计算适应度值步骤如下： 步骤5.1：计算函数适应度值需对编码进行解码；根据运输车额定载重及运输空间限制进行解码； 步骤5.2：依据解码后染色体计算适应度值；计算出每段路所对应的成本，求出每条染色体解码后运输路线的总成本； 步骤5.3：总成本的倒数即为适应度值。

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