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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學;杭州濱電信息技術有限公司申請的專利一種基于螢火蟲算法的車輛路徑規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115619305B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211251085.1，技術領域涉及：G06Q10/0835；該發明授權一種基于螢火蟲算法的車輛路徑規劃方法是由陳信;俞東進;陳耀旺設計研發完成，并于2022-10-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于螢火蟲算法的車輛路徑規劃方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于螢火蟲算法靜態車輛路徑規劃方法。該方法首先將螢火蟲算法GlowwormSwarmOptimization,GSO進行離散化，通過模擬蟻群算法，將熒光素的攜帶者由螢火蟲轉變為邊，然后利用邊上的熒光素值和權重的值來計算車輛選擇下一節點的概率，從而形成訪問路徑。同時，考慮到問題規模過大時，會產生較大的計算代價，本發明專利重新定義螢火蟲算法中鄰域范圍和鄰域集合。通過本發明方法，能有效提高車輛路徑規劃問題的求解效果，降低物流配送過程中配送成本，對車輛路徑規劃有著非常重要的現實意義。

本發明授權一種基于螢火蟲算法的車輛路徑規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于螢火蟲算法的車輛路徑規劃方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，問題定義：將整個城市的道路交通網表示成帶權無向圖G＝V,E，其中點集V＝{0,1,2,…,n}和邊集E＝{i,j,i,j∈V,i≠j}； 點集中的節點ii＝0,1,2,…,n代表中心點和所有客戶的坐標位置，0表示中心點，其他n個點表示n個客戶； 邊i,j表示節點i和節點j之間的路徑，di,j表示節點i到節點j的權重；gi表示客戶i對貨物的總需求量，q表示所有運輸車輛的最大載重； 步驟2，初始化階段：設定螢火蟲的個數m，將熒光素的攜帶者由螢火蟲變更為邊，所有邊的初始熒光素值為l0；設定熒光素揮發因子ρ，熒光素更新因子γ，當前迭代次數t＝1，最大迭代次數Maxiter；螢火蟲移動時的步長使用s來表示，其值為螢火蟲當前所在節點到下一節點的邊的權重；使用global記錄全局最優解； 步驟3，移動階段：每一只螢火蟲對應一輛車，對于螢火蟲k，根據熒光素值和路徑的權重選擇下一個移動節點，直到車輛k的載重超過最大載重，或者所有用戶均被訪問，形成路徑routek； 步驟3包括以下子步驟： 步驟3-1.每個螢火蟲都是從中心點出發，設置k＝1； 步驟3-2.對于螢火蟲k，開啟一條新的路徑，確定其已經訪問的用戶節點的序列集合routek和當前允許訪問的用戶節點的集合allowedk； 步驟3-3.設螢火蟲k當前所在位置為ck，設置螢火蟲k的鄰域范圍為rk； 步驟3-4.根據鄰域范圍確定螢火蟲k的鄰域用戶集合Nk； 步驟3-5.計算螢火蟲k到Nk中所有節點的轉移概率 步驟3-6.采用輪盤賭方法確定下一個移動的節點c'k，計算車輛k服務用戶c'k后的載重； 步驟3-7.判斷車輛k是否超過最大載重q，如果超過，則返回中心點，k＝k+1；否則轉移到下一節點c'k，將c'k從allowedk中刪除并加入到routek中，轉到步驟3-3； 步驟3-8.根據allowdk中元素個數判斷是否已經訪問完所有用戶，如果是，則返回中心點，轉到步驟4；否則，重復步驟3-2到3-8，直到所有用戶被訪問； 步驟4，形成可行解：在路徑規劃問題中，所有螢火蟲形成的路徑的整體構成一個可行解； 步驟5，計算可行解Xt的適應度函數值fXt： 其中，nt為第t次迭代時可行解Xt中的元素個數，fXt為第t次迭代時形成的可行解Xt對應的適應度函數值； 步驟6，熒光素更新階段：當所有的用戶均被訪問后，更新邊上的熒光素的值； 步驟7，更新全局最優解global，如果有fXtfglobal，則global＝Xt，否則global保持不變；更新迭代次數t＝t+1； 步驟8，重復步驟3至7，直到最大迭代次數Maxiter為止，返回全局最優解。

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