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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种基于K均值聚类和改进遗传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：CN116308017B 。

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：202310248102.4，技术领域涉及：G06Q10/0835；该发明授权一种基于K均值聚类和改进遗传算法的物流路径规划方法是由汪霖;焦晗暘;彭进业;祝轩;王珺;姜博;赵万青;张哲;马振鹏设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于K均值聚类和改进遗传算法的物流路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于K均值聚类和改进遗传算法的物流路径规划方法，包括以下步骤:对n个客户进行分簇，通过动态调整K值，选择其中聚类效果最好的K个簇，对K个簇进行编解码，并对每个簇sK进行初始解的构造，以计算种群的适应度，分别对每个簇sK进行多次构造，以完成种群初始化；判断当前种群是否满足算法终止准则，以输出当前种群最优解；输出满足算法终止准则的种群最优解，判断改进遗传算法是否遍历所有簇类，以进行下一步，否则重新进行种群初始化；整合所述K个簇的最优解得到问题整体解。根据本发明通过使用算法分簇，以降低优化问题规模，并且采用启发式算法进行优化计算，以有效加快优化的速度，提升解的精度。

本发明授权一种基于K均值聚类和改进遗传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K均值聚类和改进遗传算法的物流路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:获取n个客户对应的坐标系，对n个客户进行分簇，通过动态调整K值，选择其中聚类效果最好的K个簇，所述K个簇的客户群分别用S={，，．．．，}表示； S2:对S1中的K个簇进行编解码，并对每个簇进行初始解的构造，以计算种群的适应度，分别对每个簇进行多次构造，以生成每一个簇类的初始解群体，以完成种群初始化； S3:判断当前种群是否满足算法终止准则，以输出当前种群最优解；否则，重新对生成每一个簇类的初始解群体使用改进遗传算法进行优化； S4:输出满足算法终止准则的种群最优解，判断改进遗传算法是否遍历所有簇类，以进行下一步，否则重新进行种群初始化； S5:整合所述K个簇的最优解得到问题整体解； 所述对生成每一个簇类的初始解群体使用改进遗传算法进行优化为：首先采用遗传算法通过选择、交叉、突变、自然选择进行优化运算，产生下一代解，然后采用大规模邻域搜索算法对遗传算法产生的新解进行运算操作，其算法包括Remove过程和Re-inserting过程； 所述Remove过程为： 步骤21.1：从中随机移走一个客户到D中，作为集合D的第一个元素； 步骤21.2：从集合D中随机选一个客户Z，将中剩余的客户按照与Z的相关性由小到大的顺序排列；从中选出与Z的相关性最大的客户C，从中移走C，并把它加入到D中去； 步骤21.3：重复步骤21.2一共E-1次，直到剩下的E-1个元素都选好，组成完整的集合D； 所述Re-inserting过程为： 步骤31.1：计算集合D中每一个客户的最佳插入位置，在多个插入位置中，找出使最终优化目标增加最少的那个位置即为最佳插入位置，并记录D中每一个待回插客户对应的目标值； 步骤31.2：选择D中目标值增量最小的客户插回部分解，更新集合D，回到步骤31.1，直到D中的所有客户都被重新插回部分解，得到新的完整解。

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