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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于改进混合蚁群算法的物流路径规划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：CN115759917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211545609.8，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种基于改进混合蚁群算法的物流路径规划方法是由陈俊华;江松蔚;张焱设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进混合蚁群算法的物流路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明属于物流技术与人工智能技术领域，具体涉及一种基于混合蚁群算法的物流路径规划方法，包括：建立物流配送任务调度网络模型；综合考虑最小化成本、最小化客户失望度以及驾驶员负载不均衡最小化三项目标建立目标函数；根据物流配送的路径规划设计改进混合蚁群算法；采用改进混合蚁群算法求解目标函数，并以快速非支配排序算法获取更好的非支配解，从非支配解解集中获取物流配送路径规划的最优解。本发明融合了多目标优化算法，综合考虑了最小成本、最小失望度、最小负载不均衡三个目标，与传统的单目标或双目标路径规划相比更加符合现实场景，有更好的收敛性以及理想的多样性。

本发明授权一种基于改进混合蚁群算法的物流路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进混合蚁群算法的物流路径规划方法，其特征在于，包括： S1：根据物流中配送点与配送点的路线关系、配送点与配送中心的路线关系以及各个配送点、配送路线配送车辆的约束信息生成物流配送任务调度网络模型； S2：综合考虑最小化成本、最小化客户失望度以及驾驶员负载不均衡最小化三项目标，建立物流配送任务调度网络模型的目标函数； 综合考虑最小化成本、最小化客户失望度以及驾驶员负载不均衡最小化三项目标，建立物流配送任务调度网络模型的目标函数，包括： 最小化成本成本函数： 其中，f1表示最小化总成本的目标函数，表示配送时产生的运输成本以及未能在时间窗内完成配送任务所产生的惩罚成本；c表示单位距离所产生的配送成本，dij表示配送点i与j之间的距离，表示物流车辆k服务配送点i后是否服务配送点j，pi表示未能在时间窗内服务所产生的惩罚成本，n表示配送点数量； 最小化客户失望度成本函数： 其中，f2表示最小化客户的平均失望度的目标函数，downi表示客户的失望度，[ETi,LTi]表示节点i的时间窗范围，表示配送点i最佳服务时间窗，ti表示为客户提供的服务时间，如果为客户提供服务时间ti在最佳服务时间窗内，那么客户的失望度为0，为客户i提供服务的时间距离最佳服务时间窗越远，配送点i的失望度越高，在服务时间窗[ETi,LTi]外为配送点i提供服务时失望度为1，且会产生惩罚成本，n表示配送点数量； 最小化驾驶员负载不均衡成本函数： 其中，Wk表示配送车辆k的配送距离，dij表示配送点i与j之间的距离，表示车辆k服务配送点i后是否服务配送点j，车辆配送间的距离是不平衡的，K表示配送车辆数量； S3：根据物流配送的路径规划设计改进混合蚁群算法； S4：采用改进混合蚁群算法求解目标函数，并以NSGA-Ⅲ快速非支配排序算法获取更好的非支配解，得到非支配解解集，从非支配解解集中获取物流配送路径规划的最优解。

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