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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于异构设施联合配送的无人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：CN120146744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510192845.3，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种基于异构设施联合配送的无人配送方法是由周林;胡程程;杜建辉设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异构设施联合配送的无人配送方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人配送技术领域，尤其涉及一种基于异构设施联合配送的无人配送方法。所述方法包括：构建基于无人自提柜和多功能无人配送站联合下的无人配送数学规划模型，针对个性化需求开展异构无人设施配置、客户分配与机器人车辆路径集成优化；基于集成优化决策，设计融合分配关系和路径规划双向量映射耦合的解方案表征方法；设计融合多种先进搜索策略的变邻域搜索算法。本发明提供的一种基于异构设施联合配送的无人配送方法，通过对配送方法的改进以及对配送中的行程规划，能够提供高效最后一公里个性化配送服务，并解决面向个性化需求的异构设施选址‑覆盖‑路径，进而解决实际运行过程中面向大规模配送客户的配送需求。

本发明授权一种基于异构设施联合配送的无人配送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构设施联合配送的无人配送方法，其特征在于，所述方法包括： 构建基于无人自提柜和多功能无人配送站联合下的无人配送数学规划模型，针对个性化需求开展异构无人设施配置、客户分配与机器人车辆路径集成优化； 基于集成优化决策，设计融合分配关系和路径规划双向量映射耦合的解方案表征方法； 设计融合多种先进搜索策略的变邻域搜索算法，得到异构无人设施联合下无人配送系统运行方案； 通过自适应抖动策略从算子集合中动态选择算子，步骤如下： 所有邻域结构分配相等的初始权重零，在算法搜索过程中，权重会在每次变邻域搜索算法主循环迭代后进行更新； 通过评估每个邻域结构在一定的主迭代次数内获得的历史解以自适应地识别有希望的解； 对于每个邻域结构，定义权重，其选择概率计算式如下： ； 其中，表示在过去次迭代中邻域结构s被使用的次数，表示通过使用邻域结构s实现的目标值改进；和分别对应在过去次迭代中遇到的最差和最佳解的目标值； 通过变邻域深度探测算法对变邻域搜索算法进行局部搜索，步骤如下： 定义四组基于问题特征的局部搜索结构，表达式如下： ； 其中，，，，分别对应于路径、FS客户服务、客户分配和路径邻域； 变邻域深度探测算法采用首次改进策略系统地探索邻域结构中所有可能的移动操作以寻求改进解，并在找到第一个改进解时跳出当前算子并移动到下一个算子继续搜索； 通过偏斜接受策略让变邻域搜索算法跳出当前最优解促进全局寻优，步骤如下： 对于一对解，引入函数来表示二者相似性； 函数，若自提设施在解中都开放，则该函数的值为1；否则为0； 函数，若设施在解决方案中都作为多功能无人配送站开放，则该函数的值为1；否则为0； 针对一对解，二者相似度函数定义如下： ； 通过后悔与回溯策略让VNS在其探索中平衡多样化和集中化，步骤如下： 在搜索过程汇总记录并保留每k次迭代中找到的最佳解； 若当前偏斜解在k次MVNS主迭代中没有改进，则使用重新开始搜索过程。

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