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龙图腾网获悉浙江财经大学申请的专利一种考虑驾驶员动态效率的城市物流车辆路径优化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：CN114580732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210193243.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种考虑驾驶员动态效率的城市物流车辆路径优化方法是由张树柱;邱兵兵设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑驾驶员动态效率的城市物流车辆路径优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑驾驶员动态效率的城市物流车辆路径优化方法，包括确定驾驶员疲劳与表现之间的关系：引入疲劳曲线模型、分析驾驶员疲劳与表现之间的关系；建立车辆路径优化模型：确定问题目标与约束条件、确定参数与变量的符号表示、建立数学模型；求解所建立的上述模型：解的编码与评估、初始化阶段设计、雇佣蜂阶段设计、跟随蜂阶段设计、侦查蜂阶段设计。本发明不仅可以使得物流企业在资源有限的情况下更加合理地规划驾驶员的配送路径，帮助企业提高配送效率，节约配送成本，而且也能使得路径规划过程兼顾驾驶员的利益，缓解驾驶员的疲劳积累，提升驾驶员的工作体验。这两个方面对于提高企业的竞争力都具有重要意义。

本发明授权一种考虑驾驶员动态效率的城市物流车辆路径优化方法在权利要求书中公布了：1.考虑驾驶员动态效率的城市物流车辆路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，确定驾驶员疲劳与表现之间的关系； S2，建立车辆路径优化模型； S3，求解所建立的上述模型; 所述S1，确定驾驶员疲劳与表现之间的关系，具体包括以下步骤： S11，引入疲劳曲线模型； S12，分析驾驶员疲劳与表现之间的关系; 所述S2，建立车辆路径优化模型，具体包括以下步骤： S21，确定问题目标与约束条件； S22，确定参数与变量的符号表示； S23，建立数学模型; 所述引入疲劳曲线模型中，引入人体工程学领域中的经典疲劳曲线模型，具体函数表达式为： ； 其中，为t时刻驾驶员的疲劳程度，为疲劳指数，表示疲劳累积的速度； 所述分析驾驶员疲劳与表现之间的关系中，对疲劳曲线模型进行转换，确定疲劳影响下的驾驶员配送速度函数，公式为： ； 其中，为t时刻驾驶员的配送速度，为初始速度； 由所述驾驶员配送速度函数可知，驾驶员的配送速度是非线性变化的，因此配送速度与距离的关系函数表示为： ； 其中，为节点i与节点j之间的距离，与分别为到达节点i与节点j的时间； 得出驾驶员从节点i到节点j所花费的时间，公式为： ； 所述确定参数与变量的符号表示包括以下参数及参数说明： 城市物流配送网络，； 节点集合，，其中0为配送中心,为节点； 弧集，由节点间的路线组成，； 车辆集合，，其中车辆与驾驶员一一对应； 节点i与节点j之间的距离； 车辆的最大容量； 节点i的需求量； 车辆从节点i到节点j的行驶时间； 车辆到达节点i的时间； 驾驶员允许的最长连续配送时间； 0-1变量，当车辆k从节点i行驶到节点j时为1，否则为0； 0-1变量，当车辆k访问节点i时为1，否则为0； 所述建立数学模型包括，依据问题目标、约束条件以及符号表示，建立车辆路径优化的数学模型： 1； 2； 3； 4； 5； 6； 7； 8； 9； 10； 11； 式1为目标函数式，表示最小化总配送时间；式2表示每个节点只能被一辆车服务；式3表示如果车辆k为节点j提供服务，则必须访问节点j；式4表示如果车辆k为节点i提供服务，则服务结束后必须从节点i离开；式5表示车辆都从配送中心出发，服务完路径上的所有节点后都必须回到配送中心，并且每辆车只沿一条配送路线行驶；式6表示每条配送路径上的所有节点需求之和不能超过车辆的最大容量；式7表示车辆使用数不能超过配送中心拥有的车辆数；式8表示车辆相继到达两个节点的时间关系；式9表示每辆车的配送时间不超过允许的连续配送时间；式10和11是决策变量取值约束。

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