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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利一种基于粒子群和改进蚁群算法的物资转运配送方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：CN118863206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411114067.8，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于粒子群和改进蚁群算法的物资转运配送方法是由刘源;徐宏力设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群和改进蚁群算法的物资转运配送方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群和改进蚁群算法的物资转运配送方法。本发明利用粒子群算法规划物资的装运车辆和转运节点，实现了货物转运点的位置及其数量根据货物信息的变化而变化；同时利用改进公共禁忌表的蚁群算法进行车辆的最优路径规划；本发明将转运前和转运后看成一个整体，充分考虑了转运前和转运后两个阶段是相互影响的情况，保证了此问题解空间的完整性，更利于找到全局最优解。本发明通过缩短参与配送任务的车辆行驶总路径，有效缩短配送时间，满足对时效性要求比较高的配送物资要求。

本发明授权一种基于粒子群和改进蚁群算法的物资转运配送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群和改进蚁群算法的物资转运配送方法，其特征在于，包括： 步骤1，采用粒子群算法确定物资转运点，以及把物资分配到对应车辆上，设置每个粒子的位置向量以及速度向量； 其中，粒子表达式为： 一个物资Oij对应粒子表达式的一列；物资Oij中，i为物资Oij的起点，j为物资Oij的终点；粒子表达式第一行为物资的转运点，其初始取值从所有物资的起始点中随机选取；第二行为物资转运前的运送车辆，第三行为物资转运后的运送车辆； 步骤2，基于步骤1计算出的各粒子，得到各粒子对应的每辆车的装载信息以及配送信息；然后将每辆车对应一个蚁群，各车按顺序采用蚁群算法，使用公共禁忌表进行路径规划，得到该粒子对应的最优路径，保存该粒子历史最优路径对应的粒子位置及车辆路径； 其中，蚁群算法的优化目标函数为： 其中，cij为节点i到j之间的距离， 约束条件为： 10qij≤Qk，其中，qij表示物资Oij的重量，Qk表示车辆k的载重； 2其中，表示车辆k离开节点j时车上物资总重量，Qk表示车辆k的载重； 3其中，表示Oij是否由车辆k运输，是取1，否取0； 所述公共禁忌表为： 其中，当某物资没有装车时，其对应的转运点和终点不能被访问，状态为[1,0,0]；此时，所有车辆对应的蚁群的每只蚂蚁在搜索路径时，都能不搜索此物资对应的转运点和终点； 当某物资装车后，物资起点被访问，状态为[0,1,0]；此刻，所有车辆对应的蚁群的每只蚂蚁在搜索路径时，都不能搜索此蚂蚁对应的终点； 当物资转运点被访问后，状态为[0,0,1]；此刻，此物资对应的禁忌表信息不再约束所有车辆的蚁群能否对某节点进行访问； 采用蚁群算法进行路径规划，具体包括： 初始化：当前车辆对应的蚁群中的每只蚂蚁随机分布到此车辆需要配送的各节点，初始化信息素τij的值为τij0； 主循环：在t时刻，当前车辆对应的蚁群通过公共禁忌表来决定接下来可以访问哪些节点，在可访问的节点中以概率选择下一个节点： 其中，α，β为常数，τijt为t时刻路径i,j上的信息素的值，dijt为节点i到节点j的距离，j∈Tk表示节点j没有被访问过，表示节点被访问过；然后更新路径i,j上信息素τij的值；τijt+1＝1-ρτijt+ρΔτij其中，ρ是信息素残留因子，是所有经过节点i与节点j连接路径的蚂蚁所贡献的信息素更新值之和； 如果当前蚁群没有符合约束条件和禁忌表要求的可访问的节点，则换下一辆车对应的蚁群进行路径规划；当所有的车辆对应的蚁群都没有符合约束条件和禁忌表要求的可以访问的节点时，如果所有车辆都完成了车辆路径规划，转入步骤3，否则返回步骤1，使用粒子群算法重新规划每辆车的配送信息和装载信息； 步骤3，判断粒子群算法是否收敛或达到最大迭代次数，若否，则对每个粒子计算粒子速度向量和位置向量并取整，转至步骤2；若是，则粒子群内的历史最优路径对应的粒子为最终的物资转运配送方案。

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