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公开(公告)号：CN117649168A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210966505.8
申请日：2022-08-12
IPC分类号： G06Q10/0835 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本申请提供一种时间依赖的路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。方法包括：将多个站点中任意两个站点间的导航信息以及每个站点的站点属性信息，输入至所述编码器，以生成融合特征向量；所述导航信息包括一个统计时间周期内的每个时间段所对应的任意两个站点间的行驶时间；根据每个车辆从当前站点出发时所处的当前时间段，从所述融合特征向量中提取每个站点在当前时间段对应的特征向量，并输入至所述解码器，获得所述解码器解码得到的路径规划策略，所述路径规划策略包括每个车辆访问站点的顺序。本申请考虑了与时间相关的站点间行驶时间，能够获得更符合实际交通情况的路径规划策略，并能提高路径规划的效率。
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公开(公告)号：CN115471147A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110648736.X
申请日：2021-06-10
摘要： 本发明提供一种在非配对派送和捡收情况下的车辆路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。方法包括：调度步骤，利用策略模型计算可访问站点的备选概率值；将备选概率值最大的站点分配给车辆，作为车辆的备选目的地；更新步骤；第一判断步骤，若站点状态及车辆的剩余容量更新后，可访问站点的集合不为空，则重复调度步骤；若否，将仓库作为车辆的下一目的地；处理步骤，确定车辆从仓库出发时装载的货物量；第二判断步骤，判断是否存在未被访问的站点，若存在未被访问的站点，返回调度步骤，若不存在未被访问的站点，转向策略输出步骤；策略输出步骤，根据为车辆分配的站点输出路径规划策略。本发明能够提高路径规划策略的生成速度。
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公开(公告)号：CN113687651A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110762775.2
申请日：2021-07-06
申请人： 清华大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种按需派送车辆的路径规划方法及装置。该方法包括：获取待分析的订单数据；将所述订单数据输入到双阶段强化学习预测模型中，得到所述双阶段强化学习预测模型输出的车辆配送路径规划策略；其中，所述双阶段强化学习预测模型是基于预设的样本订单数据、所述样本订单数据对应的配送路径规划策略及其结果迭代训练得到；所述双阶段强化学习预测模型包括：用于进行操作算子选择的算子选择器以及用于进行操作算子作用路径选择的路径选择器。采用本发明按需派送车辆的路径规划方法，能够基于双阶段强化学习预测模型引入深度强化学习的方法指导启发式操作在策略空间中进行高效搜索，提高了按需派送车辆的路径规划的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN116562479A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210100547.3
申请日：2022-01-27
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06N3/0464 , G06F18/214
摘要： 本发明提供一种路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。方法包括：编码步骤，将多个站点中任意两个站点间的导航信息以及每个站点的站点属性信息，输入至编码器，以生成每个站点的融合特征向量；导航信息包括任意两个站点间的行驶距离和/或行驶时间；解码步骤，将多个站点中的各个站点的融合特征向量，输入至解码器，获得解码器解码得到的路径规划策略。本发明在编码特征向量时考虑了站点间的导航信息，从而能够生成合理的路径规划策略，优化车辆的行驶路径和/或行驶时间。由于采用了基于注意力机制的神经网络和采用了动态池化的全卷积网络进行编码，本发明不受训练样本中的站点数量的限制，能够在推导时针对不同数量的站点规划路径。
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公开(公告)号：CN115471146A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110648597.0
申请日：2021-06-10
摘要： 本发明提供一种多车辆路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。方法包括：调度步骤，按照调度顺序确定当前被调度车辆，利用策略模型计算未被访问的站点的备选概率值，将备选概率值最大的动作分配给当前被调度车辆，作为当前被调度车辆的下一步动作；更新步骤，根据下一步动作对应的站点的货物量更新当前被调度车辆的剩余容量和每个站点的访问状态；判断步骤，判断是否存在未被访问的站点，如果存在未被访问的站点，返回调度步骤，如果不存在未被访问的站点，转向策略输出步骤；策略输出步骤，根据为每个车辆分配的站点输出路径规划策略，路径规划策略包括每一车辆访问站点的顺序。本发明能够提高路径规划策略的生成速度。
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公开(公告)号：CN117132190A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210530267.6
申请日：2022-05-16
IPC分类号： G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06Q50/28 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种多车辆路径规划方法及装置。方法包括：车数决策步骤，利用车数决策模型确定访问多站点的车辆数量；调度步骤，利用策略模型计算未被访问的站点的备选概率值；将备选概率值最大的动作分配给当前被调度车辆，作为当前被调度车辆的下一步动作；更新步骤，根据下一步动作对应的站点的货物量更新当前被调度车辆的剩余容量和每个站点的访问状态；判断步骤，判断是否存在未被访问的站点，如果存在未被访问的站点，返回所述调度步骤，否则转向策略输出步骤；策略输出步骤，根据为每个车辆分配的站点输出路径规划策略，所述路径规划策略包括车辆的目标数量以及每一车辆访问站点的顺序。本发明能够提高路径规划策略的生成速度和路径规划的灵活性。
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公开(公告)号：CN113687651B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202110762775.2
申请日：2021-07-06
申请人： 清华大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种按需派送车辆的路径规划方法及装置。该方法包括：获取待分析的订单数据；将所述订单数据输入到双阶段强化学习预测模型中，得到所述双阶段强化学习预测模型输出的车辆配送路径规划策略；其中，所述双阶段强化学习预测模型是基于预设的样本订单数据、所述样本订单数据对应的配送路径规划策略及其结果迭代训练得到；所述双阶段强化学习预测模型包括：用于进行操作算子选择的算子选择器以及用于进行操作算子作用路径选择的路径选择器。采用本发明按需派送车辆的路径规划方法，能够基于双阶段强化学习预测模型引入深度强化学习的方法指导启发式操作在策略空间中进行高效搜索，提高了按需派送车辆的路径规划的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN114386643A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011108589.9
申请日：2020-10-16
摘要： 本发明提供了一种车辆路径规划方法及装置，其中，所述方法包括：数据获取步骤、模型加载步骤和路径生成步骤，其中，在所述路径生成步骤中，利用路径策略搜索模型，生成并输出路径策略，其中，所述路径策略搜索模型采用单一的模拟车辆在所有客户站点中进行搜索，并将所述模拟车辆从始发站点出发经过一个或多个客户站点后并返回所述始发站点的一段站点序列，作为一辆配送车辆的配送路径，得到多辆配送车辆的路径策略。本发明提供的车辆路径规划方法及装置，通过串行决策搜索机制，可以提高带时间窗VRP问题求解的性能和效率。
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公开(公告)号：CN114330800A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011056281.4
申请日：2020-09-29
摘要： 本发明提供了一种车辆路径规划方法及装置，其中，所述方法包括：数据获取步骤、初始计算步骤、重分区步骤、迭代计算步骤、更新处理步骤和迭代停止判断步骤，其中，在初始计算步骤中，根据所述输入数据中的多个客户站点的地理位置，对客户站点进行聚类分区，得到多个分区，以及，计算得到每个分区的局部优化路线和局部路线成本；在所述重分区步骤中，利用预先训练得到的分区调整网络，对所述多个分区中的两个分区进行融合和重分区，得到两个新分区。本发明提供的车辆路径规划方法及装置，通过将多个客户站点划分为多个分区，在每个分区下分别进行VRP求解，避免对大量客户站点进行直接求解，可以提高大规模VRP求解的性能和效率。
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公开(公告)号：CN113256196A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010086395.7
申请日：2020-02-11
摘要： 本发明提供一种多车辆路径规划方法及装置，属于车辆路径规划技术领域。方法包括：设定步骤，设定多个车辆的调度顺序；调度步骤，按照调度顺序确定当前被调度车辆，利用预先训练的站点值计算模型计算每一未完全分配的站点的备选概率值，将备选概率值最大的站点分配给当前被调度车辆，作为当前被调度车辆的目的地；更新步骤，更新每个车辆的剩余容量和每个站点的分配状态；判断步骤，判断是否存在未被完全分配的站点，如果存在未被完全分配的站点，返回调度步骤，如果不存在未被完全分配的站点，转向策略输出步骤；策略输出步骤，根据每个车辆分配的站点输出路径规划策略。本发明能够提高路径规划策略的生成速度。
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