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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种随机需求多目标绿色车辆路径问题的蒙特卡洛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：CN115759900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211437849.6，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种随机需求多目标绿色车辆路径问题的蒙特卡洛优化方法是由曹磊;叶春明;贾建鸿设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种随机需求多目标绿色车辆路径问题的蒙特卡洛优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种随机需求多目标绿色车辆路径问题的蒙特卡洛优化方法，利用基于路径的交叉方法实现染色体基因交换，利用蒙特卡洛仿真的方法实现目标函数的评价，利用多方向邻域搜索方法获得更优的帕累托集合，从而解决现传统邻域搜索方法难以用于高维多目标演化算法在多个目标上的改进的技术问题，提高目标测算的精度，提升目标函数评价效率。

本发明授权一种随机需求多目标绿色车辆路径问题的蒙特卡洛优化方法在权利要求书中公布了：1.一种随机需求多目标绿色车辆路径问题的蒙特卡洛优化方法，其特征在于，对四个目标进行优化，通过多方向邻域搜索嵌入的多目标演化算法对目标进行优化；首先建立基于种群的多方向邻域搜索算法；所述多方向邻域搜索算法对当前种群所有个体进行排序，多层Pareto前沿参与多方向变邻域搜索；所述多方向变邻域搜索算法所采用的局部搜索算子分别针对高维多目标车辆路径问题模型的多个目标； 四个目标包括：总配送成本、路径均衡、客户满意度和司机等待时间； 其中，所述总配送成本包括油耗成本FC； e为一条完整路径，该路径上节点顺序为Ωe＝＜0,n1e,...,nle,0＞其中，nle为路径e上最后一个客户点； 所述FC包括确定油耗成本和随机油耗成本，计算方法为： 其中，Fek为路径ek的总油耗成本函数，包括确定油耗成本和随机油耗成本；w1为油价；路径e总油耗为： 其中，为和的统称，代表边i,j上的油耗；EFe为路径e的随机油耗成本； 所述随机油耗成本EFe的计算，要规定配送失败的补偿策略；采用蒙特卡洛采样的方法计算而来，按照客户需求概率分布随机产生多个需求场景，按照规定的补偿策略完成配送；在多个场景下，路径e非固定油耗成本的均值作为随机油耗成本EFe； 配送路径的规划采用可变长度矩阵染色体来表示配送路径集合，随后采用基于路径的交叉方法产生子代；所述基于路径的交叉方法原理为：交换染色体中的优良基因，基因相当于路径，以实现种群的进化，即实现配送路径的优化，步骤如下： S1:随机挑选两配送路径集合作为父代染色体； S2:将两个所述配送路径集合中优良路径找出； S3：分别将优良路径插入到另一个配送路径集合中； S4：对于那些在原配送路径集合路径中存在，也在新插入配送路径集合中存在的客户点，将其从所述原配送路径集合中删除； 针对所述总配送成本，采用路径内和路径间插入操作以及路径合并操作以发现成本更优的解； 针对所述路径均衡，在保证约束的情况下，将在途时间最大的路径上客户点插入到在途时间最短的路径上； 针对所述客户满意度，将客户按照配送权重从大到小排列，并通过路径间操作算子插入到其他位置以提升服务质量； 针对所述司机等待时间，将客户按照等待时间从大到小排列，并通过路径间操作算子插入到其他位置以提升司机等待质量。

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