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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利電池配送路徑優化方法、裝置、計算機設備及存儲介質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：CN114548564B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202210173590.2，技術領域涉及：G06Q10/047；該發明授權電池配送路徑優化方法、裝置、計算機設備及存儲介質是由王貴斌;陳洪松;謝卓延;王懷智;彭建春設計研發完成，并于2022-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本電池配送路徑優化方法、裝置、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了電池配送路徑優化方法、裝置、計算機設備及存儲介質，該方法包括：基于配送路徑影響因素建立配送路徑相關約束；在所述配送路徑相關約束下，基于換電電池配送總成本建立物流目標函數；對電池配送時效性和滿意度進行量化處理，以此建立軟時間窗懲罰成本函數；根據所述物流目標函數和軟時間窗懲罰成本函數構建路徑優化模型；采用遺傳算法對所述路徑優化模型的輸出結果進行求解，并將求解結果作為最終的電池配送路徑。本發明將軟時間窗約束以懲罰成本方式量化進目標函數中，同時結合換電電池配送總成本建立電池配送路徑優化模型，并通過遺傳算法進行求解，可以得到最優的電池配送路徑，以此提高電池配送車輛的配送效率，減少配送成本。

本發明授權電池配送路徑優化方法、裝置、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種電池配送路徑優化方法，其特征在于，包括： 基于配送路徑影響因素建立配送路徑相關約束； 在所述配送路徑相關約束下，基于換電電池配送總成本建立物流目標函數； 對電池配送時效性和滿意度進行量化處理，以此建立軟時間窗懲罰成本函數； 根據所述物流目標函數和軟時間窗懲罰成本函數構建路徑優化模型； 采用遺傳算法對所述路徑優化模型的輸出結果進行求解，并將求解結果作為最終的電池配送路徑； 所述采用遺傳算法對所述路徑優化模型的輸出結果進行求解，并將求解結果作為最終的電池配送路徑，包括： 將集中充電站0從染色體中去除，以各換電站編號{1,2,…,n}構成染色體的正整數編碼形式，并采用9位十進制編碼的染色體構成種群個體； 在所述配送路徑相關約束下，通過隨機排列生成初始種群； 按照下式，采用適應度函數對所述初始種群中的個體進行優劣度評價： Fi＝1Zi 式中，Fi為適應度函數，Zi為染色體i的換電電池配送總成本； 基于優劣度評價結果，按照預設閾值對初始種群中的個體進行保留或者淘汰； 針對保留的個體，采用基于部分匹配交叉的后置交叉算子進行進行基因段互換，以此改變對應的換電站順序； 通過預設的換位變異算子、移位變異算子和倒位變異算子對染色體進行變異操作，重構染色體的變異方式，并采用等概率隨機方式選擇變異算子，以此生成新種群； 針對所述新種群，再次計算新種群中的個體適應度，并判斷是否達到最大迭代次數； 若判定未達到最大迭代次數，則繼續對新種群進行交叉變異操作； 若判定達到最大迭代次數時，則將當前種群輸出為最終的電池配送路徑。

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