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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于改进蜘蛛黄蜂优化器的鲜花采收绿色冷链路径优化系统、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：CN119783931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411896188.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于改进蜘蛛黄蜂优化器的鲜花采收绿色冷链路径优化系统、方法是由汪淑娟;鲁孟欣设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进蜘蛛黄蜂优化器的鲜花采收绿色冷链路径优化系统、方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于改进蜘蛛黄蜂优化器的鲜花采收绿色冷链路径优化系统、方法，属于运筹优化领域。本发明解决了鲜花冷链采收过程存在能耗高、碳排放污染量大、客户满意度低等问题。鲜花具有易腐烂枯萎、难保存的特点，鲜花采收是鲜花物流链中的重要环节，采收效率和成本对鲜花产业影响显著。首先使用随机生成和最近邻算法生成多样性和高质量的初始解，在开始阶段使用遗传算法的交叉算子进行全局搜索扩大解空间，然后使用蜘蛛黄蜂优化器的六个邻域搜索算子进一步搜索得到更优解，为防止算法陷入局部最优，引入突变操作和蜘蛛黄蜂优化器交配行为产生新的解。本发明有效减少了鲜花在冷链运输过程中的总成本和二氧化碳排放量，极大提高了客户满意度。

本发明授权一种基于改进蜘蛛黄蜂优化器的鲜花采收绿色冷链路径优化系统、方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进蜘蛛黄蜂优化器的鲜花采收绿色冷链路径优化方法，其特征在于：具体步骤如下： Step1：染色体使用自然数编码，0代表仓库中心，自然数1，2，…，n代表n个客户，染色体是一串整数的排序序列，排列顺序表示车辆访问客户的顺序；解码的时候根据冷藏车辆的最大载重和客户的时间窗约束，将仓库中心插入到由所有客户组成的序列中，分解为多条不同的子路由，一条染色体表示一个完整的车辆路径方案； Step2：采用随机生成和最近邻算法两种方法生成初始染色体，随机生成方法，在客户总数范围内随机生成一个不含重复数字的整数排列序列作为新生成的解；最近邻算法生成方法，首先随机选择第一个客户，然后从当前客户出发，寻找下一个距离最近的尚未访问过且满足载重约束和时间窗约束的客户；重复此操作，直到遍历完所有客户； Step3：综合考虑固定、制冷、运输、碳排放、鲜花损耗以及时间惩罚多种成本构建以总成本最小的优化目标函数，并将目标函数的倒数作为解决方法的适应度函数； Step4：三种选择策略，轮盘赌选择，个体的适应度值决定被选中的概率，适应度值越高被选择进行交叉和变异的概率越大；精英选择策略，选择适应度值最高的设定比例个体进行交叉和变异；最佳个体保留策略，保留适应度值最大的个体进入下一代，不参与交叉和变异； Step5：在搜索开始阶段采用遗传算法中的部分映射交叉操作进行初步搜索，扩大解空间，具体操作是，首先随机选择两个交叉点，然后在父代1和父代2中保留两个交叉点之间的基因片段，接着父代1和父代2交叉区域内的基因片段互换，生成两个新的子代个体，最后新生成的子代需要处理重复和缺失的基因，以确保生成的每个子代都是合法有效的解； Step6：在Step5搜索之后解的基础上，离散的蜘蛛黄蜂优化器通过权衡使用搜索阶段、跟随与逃离阶段、筑巢行为阶段三个阶段中的六个邻域搜索算子对解空间进行进一步的全局搜索；在搜索阶段的时候根据时间距离矩阵和精英种群中优良基因的共同信息指导进行邻域搜索，在跟随与逃离阶段的时候基于同一路由内的基因进行邻域搜索，在筑巢行为阶段的时候基于不同路由的基因进行邻域搜索； Step7：两种突变操作引入新的解，逆转突变，随机选择染色体的两个位置，确定逆转操作区间，对选定区间内的基因进行逆转处理；离散的蜘蛛黄蜂优化器的交配行为，基于精英种群，构建一个出现频率最高的三个连续客户组成的临时集合，随机选择两个父代1和父代2，将父代1和父代2中与临时集合相同的基因片段对应保留给子代1和子代2，子代1中空缺的位置由父代2中不重复的基因填补，子代2中空缺的位置由父代1中不重复的基因填补。

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