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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的粒子群-遗传-大邻域搜索算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：CN118536580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410639983.7，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的粒子群-遗传-大邻域搜索算法是由张硕;宿玉康;汪洋;崔星;王一全;吴雨洋设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的粒子群-遗传-大邻域搜索算法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的粒子群‑遗传‑大邻域搜索算法，通过适用于带时间窗约束的多仓库车辆路径规划问题处理方法，对遗传算法的优化方案进行本地搜索，使方法的本地搜索能力得到了显著提升，使用的8种破坏算子和7种修复算子也扩展了大邻域搜索算法的邻域空间。由于大临域搜索针对的是最优基因而非全部基因，从而使算法的高效性得到保证，同时构建的亲本基因与最优基因之间的交叉运算，也能够使最优基因的本地搜索优化效果在基因种群中有效传播。相比现有技术，本发明通过先聚类再分配最后生成路线的初始化方法，从方案初始即具有了质量上的明显优势。

本发明授权一种处理带时间窗约束的多仓库车辆路径问题的粒子群-遗传-大邻域搜索算法在权利要求书中公布了：1.适用于带时间窗约束的多仓库车辆路径规划问题处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、将各个仓库点作为聚类中心，对客户节点基于其相对仓库节点之间的距离进行K均值聚类；在每个客户点聚类中，按各客户节点对应的时间窗从早到晚排序得到客户节点序列，将序列中第一个客户节点与聚类中心的仓库节点连接并计算路线成本，之后基于贪心算法执行路线选取和路线成本计算的循环，同时逐步将序列中的客户节点插入待选路线生成一组代表客户节点访问顺序的初始的路由方案，这些路由方案首尾相接组成一条基因序列，初始种群中的其他基因均为在此基因的基础上打乱基因片段生成；将生成的初始种群作为历史最优基因种群，并将总路线成本最低的基因序列作为全局最优基因； 步骤二、计算基因种群中各基因对应的路线成本，并选择路线成本最低的一部分基因作为亲本基因； 步骤三、构造三种基因交叉选项：亲本基因之间的交叉、亲本基因与其对应的历史最优基因之间的交叉以及亲本基因与全局最优基因之间的交叉；对每个亲本基因，随机选择其中的一种选项，执行阶次交叉得到子代基因；再执行模拟退火算法，基于所得到的子代基因对应的路线成本及其亲代基因对应的路线成本，确定是否用子代基因代替亲代基因，并得到交叉子代基因； 步骤四、对步骤三最后得到的交叉子代基因执行片段节点交换的基因突变操作，得到子代基因；再一次执行模拟退火算法，选择执行突变操作前后的对应的交叉子代基因和子代基因中一个进行保留，得到突变子代基因； 步骤五、计算步骤四得到的突变子代基因对应的路线成本，并将其与历史最优基因所对应路线成本进行比较，选择其中路线成本较小的基因作为后续的历史最优基因；在完成历史最优基因种群更新后，选择历史最优基因种群所对应路线成本的最低值与全局最优基因对应的路线成本进行比较，选择其中成本较小的基因作为后续的全局最优基因，完成全局最优基因的更新； 步骤六、将步骤五得到的全局最优基因作为邻域搜索算法的输入，执行包含随机删除破坏算子、随机选点就近删除破坏算子、贪心删除破坏算子、随机删除子路线破坏算子、贪心子路线删除破坏算子、贪心子路线均值成本删除破坏算子、头尾删除破坏算子以及仓库最远基因点删除破坏算子这8种破坏算子，和包含相对贪心修复算子、弱相对贪心修复算子、自适应相对贪心修复算子、绝对贪心修复算子、弱绝对贪心修复算子、自适应绝对贪心修复算子以及随机修复算子这7种修复算子的大邻域搜索，根据邻域搜索结果，更新全局最优基因； 步骤七、若已执行的迭代次数不超过所设定最大迭代次数，则返回步骤二；否则，输出全局最优基因作为优化结果，使车辆按照其所对应的路线行驶。

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