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龙图腾网获悉河南大学申请的专利一种基于多策略迭代局部搜索的异车型多舱室车辆路径规划方法和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：CN119721389B 。

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：202411933796.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多策略迭代局部搜索的异车型多舱室车辆路径规划方法和装置是由侯彦娥;马恒锐;党兰学;孔云峰;韩道军;谢毅设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多策略迭代局部搜索的异车型多舱室车辆路径规划方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆路径规划技术领域，尤其涉及一种基于多策略迭代局部搜索的异车型多舱室车辆路径规划方法和装置。该方法包括：获取车辆信息与节点信息，建立路径成本最小化关系式；根据车辆信息与节点信息使用最廉价插入法获取初始解C_sol；通过装载量调整策略LAS对初始解C_sol进行提升优化，输出提升解a；通过局部搜索策略对提升解a进行调整获得最好解B_sol；基于最好解B_sol，通过固定随机数扰动进行调整，得到新的最好解；基于最好解B_sol和新的最好解，计算路径装载量百分比方差和路径成本，判断是否满足预设接受策略；判断是否满足迭代停止条件；通过车型优化策略VOS对新的最好解B_sol进行优化得到全局最优解A_sol。

本发明授权一种基于多策略迭代局部搜索的异车型多舱室车辆路径规划方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多策略迭代局部搜索的异车型多舱室车辆路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取车辆信息与节点信息，建立路径成本最小化关系式；所述节点信息包括客户节点与场站节点；所述车辆信息包括使用车型信息与所有车型总数量信息；还包括预设所需参数，所述预设所需参数包括，设置设定最大迭代次数T，邻域大小NR，扰动参数S，扰动次数NP，接受策略无提升次数C； 其中，所述路径成本最小化关系式为： 其中，F表示对应解的路径成本；V表示节点信息的集合；M表示使用车型的集合，M＝{1,2，…，m}；xijm表示二元决策变量，xijm＝1表示存在车型为m的车辆从i节点去往j节点，否则xijm＝0；dij表示从节点i到节点j之间的路径距离；cm表示车型m的单位运输成本； 步骤2：根据车辆信息与节点信息，使用最廉价插入法获取路径初始解C_sol；所述最廉价插入法是指先根据需求量较大的客户节点生成第一部分路径，在节点信息中移除该部分节点，再在剩余节点信息中随机选择部分客户节点生成第二部分路径；第一部分路径与第二部分路径组成初始路径，将其他剩余客户节点插入初始路径获得初始解；所述初始路径的数量与所有车型总数量相等； 步骤3：通过装载量调整策略LAS对初始解C_sol进行提升优化，输出提升解a；所述装载量调整策略LAS用于提升路径上小车型的装载量，优化大车型装载空间； 步骤4：通过局部搜索策略对提升解a进行调整获得最好解B_sol； 步骤5：基于最好解B_sol，通过固定随机数扰动进行调整，得到新的最好解； 步骤6：基于上述最好解B_sol和新的最好解，计算路径装载量百分比方差和路径成本，若路径装载量百分比方差和路径成本满足预设接受策略，则接受新的最好解，执行步骤7；否则，返回步骤4重复执行； 其中，所述路径装载量百分比方差计算表达式为： 其中，n代表解x对应的路径数量，n≤N；Pi代表路径Ri对应车辆的装载率，所述装载率为路径Ri对应车辆上的负载与该车型的最大容量的比值，Z代表所有路径P1、P2…Pn上所有车辆的平均装载率； 步骤7：判断是否满足迭代停止条件，满足迭代停止条件则执行步骤8，否则返回步骤4重复执行； 步骤8：通过车型优化策略VOS对新的最好解进行优化得到全局最优解A_sol；所述车型优化策略VOS用于优化新的最好解中路径装载量与相对应车型最大容量的关系。

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