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带负载约束车辆路径的多策略协同智能优化方法及装置

申请号: CN202410217198.2
申请人: 航天宏图信息技术股份有限公司; 长沙航天宏图信息技术有限公司
申请日期: 2024/2/28

摘要文本

本发明提供了一种带负载约束车辆路径的多策略协同智能优化方法及装置,包括:获取路径起始点、路径终止点和多个待规划的目标点;基于路径起始点、路径终止点和目标点,对鲸鱼优化算法的参数进行初始化,以得到初始路径规划方案;依次通过鲸鱼优化算法中的改进位置更新公式、引力搜索算法中的改进速度及位置更新公式,对初始路径规划方案进行更新,以得到当前迭代次数对应的更新后路径规划方案及其对应的适应度值;继续对当前迭代次数对应的更新后路径规划方案进行更新,直至满足预设迭代停止条件,得到目标路径规划方案。本发明可以显著改善现有路径规划技术存在的容易陷入局部最优问题,提高路径规划的效率、准确度以及稳定性。。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 带负载约束车辆路径的多策略协同智能优化方法及装置
专利类型 发明申请
申请号 CN202410217198.2
申请日 2024/2/28
公告号 CN117784623A
公开日 2024/3/29
IPC主分类号 G05B13/04
权利人 航天宏图信息技术股份有限公司; 长沙航天宏图信息技术有限公司
发明人 邢立宁; 丁浩原; 王宇翔; 张熙; 张亚龙; 张宇航; 刘威; 陈年强; 李厚锦; 彭曦
地址 北京市海淀区翠湖北环路2号院4号楼; 湖南省长沙市开福区伍家岭街道芙蓉中路一段109号华创国际广场1号楼2001号

专利主权项内容

1.一种带负载约束车辆路径的多策略协同智能优化方法,其特征在于,包括:获取路径起始点、路径终止点和多个待规划的目标点;基于所述路径起始点、所述路径终止点和所述目标点,对鲸鱼优化算法的参数进行初始化,以得到初始路径规划方案;依次通过所述鲸鱼优化算法中的改进位置更新公式、引力搜索算法中的改进速度及位置更新公式,对所述初始路径规划方案进行更新,以得到当前迭代次数对应的更新后路径规划方案及其对应的适应度值;其中,所述改进位置更新公式是基于非线性收缩因子和自适应权重构建得到的,所述改进速度及位置更新公式是基于所述自适应权重构建得到的,所述适应度值用于评价所述更新后路径规划方案的质量;继续对所述当前迭代次数对应的所述更新后路径规划方案进行更新,直至满足预设迭代停止条件,得到目标路径规划方案;其中,车辆从所述路径起始点出发,按照所述目标路径规划方案依次行驶至各个所述目标点,为所述目标点配送货物,并返回所述路径终止点,所述车辆的数量为至少一辆。