基于深度卷积神经网络的电力物资运输车辆调度优化算法研究

简介

提出基于深度卷积神经网络的电力物资运输车辆调度优化算法,设置了约束条件,并以最短配送路径与最低开销为目标函数,构建电力物资运输车辆调度问题数学模型。利用改进Hopfield神经网络求解车辆调度问题数学模型,通过构造运输车辆邻接矩阵、处理约束以及神经网络计算得到运输车辆调度方案,采用禁忌搜索算法优化车辆调度方案,获取车辆调度最优解。实验验证结果显示对比其他算法,该算法可得到距离最短的配送路径,且车辆配送所需时间最少,配送开销最低。