一种基于K均值聚类和改进遗传算法的物流路径规划方法

    公开(公告)号:CN116308017A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310248102.4

    申请日:2023-03-15

    Applicant: 西北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于K均值聚类和改进遗传算法的物流路径规划方法,包括以下步骤:对n个客户进行分簇,通过动态调整K值,选择其中聚类效果最好的K个簇,对K个簇进行编解码,并对每个簇sK进行初始解的构造,以计算种群的适应度,分别对每个簇sK进行多次构造,以完成种群初始化;判断当前种群是否满足算法终止准则,以输出当前种群最优解;输出满足算法终止准则的种群最优解,判断改进遗传算法是否遍历所有簇类,以进行下一步,否则重新进行种群初始化;整合所述K个簇的最优解得到问题整体解。根据本发明通过使用算法分簇,以降低优化问题规模,并且采用启发式算法进行优化计算,以有效加快优化的速度,提升解的精度。

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