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龙图腾网获悉东南大学申请的专利面向三维空间内的智能寄送小车配送顺序优化方法及装置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：CN119443442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411492256.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权面向三维空间内的智能寄送小车配送顺序优化方法及装置是由杨诗琪;黄凯;洪奇;赵宏羿;陈诗雨;李濠宇设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向三维空间内的智能寄送小车配送顺序优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向三维空间内的智能寄送小车配送顺序优化方法及装置，其中方法包括：步骤S1：获取目标配送区域的三维地图信息，生成目标区域的表达图；步骤S2：获取配送订单数据，并基于配送订单数据的目的地，结合目标配送区域的三维地图信息，扩增虚拟节点；步骤S3：基于生成的虚拟节点，结合目标区域的表达图，生成目标区域的距离完成图；步骤S4：基于距离完全图，建立该园区对应的寄送服务顺序的数学优化模型；步骤S5：对数学优化模型进行线性化与简化处理；步骤S6：通过引入时空聚类特征的改进蚁群算法进行求解数学优化模型得到配送顺序。与现有技术相比，本发明结合了高度信息，生成距离完成图，并基于距离完全图建模，更契合真实的立体配送场景，从而提高了优化的效果。

本发明授权面向三维空间内的智能寄送小车配送顺序优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向三维空间内的智能寄送小车配送顺序优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取目标配送区域的三维地图信息，生成目标区域的表达图； 步骤S2：获取配送订单数据，并基于配送订单数据的目的地，结合目标配送区域的三维地图信息，扩增虚拟节点； 步骤S3：基于生成的虚拟节点，结合目标区域的表达图，生成目标区域的距离完成图； 步骤S4：基于距离完全图，建立园区对应的寄送服务顺序的数学优化模型； 步骤S5：对数学优化模型进行线性化与简化处理； 步骤S6：通过引入时空聚类特征的改进蚁群算法进行求解数学优化模型得到配送顺序； 所述步骤S2中，若存在多个配送订单的目的地为同一节点，则将节点扩增为与该节点作为目的地的配送订单的数量一致的多个虚拟节点； 所述距离完成图为： 其中，G为距离完成图，I为扩增后的节点集合，E扩增后的节点间的平面距离集合，W为包含扩增后的所有节点的三维距离集合； 所述三维距离集合中的元素表示各节点间的三维距离； 若两个节点在同一栋楼内，两个节点间的三维距离为： 其中，wij为两个节点间的三维距离，τ为纵向距离系数，fi为节点i的楼层，fj为节点j的楼层，di为节点i的门牌号所对应的房间类型，dj为节点j的门牌号所对应的房间类型为，D·为各房间类型所对应的到通道出口的距离， 若两个节点在不同栋楼内，两个节点间的三维距离为： 其中，为节点i和节点j的平面距离； 所述纵向距离系数为： 其中：h为单层建筑的高度； 所述节点i和节点j的平面距离为节点i的单元楼出入口至节点j的单元楼出入口的平面距离； 所述数学优化模型的目标函数为： 其中：p为车辆运行成本、车辆固定成本和窗口惩罚之和，为车辆配送参数，若第v辆车经过了从节点i到节点j的路线，则取值为1，反之则取值为0，V为车辆集合，cs为单个车辆运行单位时间消耗成本，gij为节点i到节点j的行驶时间，cf为每启用一辆车的固定成本，|·|为集合中元素的数量，wi为未在目标时间到达节点i的窗口惩罚； 所述数学优化模型的约束条件为： 其中，为需求执行值，若车辆v执行了节点i的需求则取值为1，反之则取值为0，为启动车辆数量，为实际到达节点j的时间，为实际到达节点i的时间，为服务节点i所需要的时间，为一个极大的正数，用以松弛条件，为车辆到达晚于最晚到达时间的惩罚系数，为节点i允许延迟的时间量，为节点i及之前t尺寸的容量窗格已经送出的货物数量，为货物状态，若节点i需要接收小车的货物则取值位1，反之则取值为0，为一个极大的正数，为节点i及之前t尺寸的容量窗格已经接收的货物数量，为，S为货物集合，为高一级的容量窗可以装载低一级的货物数量，为小车拥有s级容量窗的数量； 所述步骤S6包括： 步骤S6-1：从基于最早到达时间和最晚离开时间维度和三维空间维度上进行聚类； 步骤S6-2：初始化蚁群算法的初始数据信息：包括设定路径上的初始信息素、种群的蚂蚁数量以及最大迭代次数； 步骤S6-3：以数学优化模型的目标函数作为适应度函数； 步骤S6-4：基于禁忌表进行路径选择； 步骤S6-5：通过长时间和短时间信息素的进行搜索，完成求解得到配送顺序。

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