一種貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統與流程
2023-06-03 02:26:50 2
本發明涉及人工智慧貨櫃物流運輸路徑規劃
技術領域：
，特別是涉及一種貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統。
背景技術：
：實際生活中，輪船在航行中會受到諸如輪船管制、航線堵塞、輪船事故、輪船故障和天氣變化等因素的影響，輪船航行速度也相應的發生變化，進而使得輪船在各航段航程時間也相應的發生變化，造成輪船在各個時間段或者單個航段的航行速度不同，這樣就會影響整個貨櫃物流運輸配送效率。若使用傳統的VRP方法來對輪船進行調度，則將會導致輪船在運輸貨櫃的過程中進入輪船擁堵中。隨著科技技術的快速發展和輪船航運信息的不斷完善，獲取實時有效信息數據和處理重要信息已經邁入一大步，這就使得對研究貨櫃輪船運輸路徑問題具有一定的理論價值和實際參考意義。螢火蟲算法模仿了自然界中的螢火蟲個體，將螢火蟲搜索和優化過程模擬成螢火蟲個體間的吸引和位置更新的過程。每個螢火蟲的位置代表待求問題的一個解，螢火蟲的發光亮度取決於待求問題的目標函數值，目標函數值越好，螢火蟲的亮度越強。光亮比較強的螢火蟲吸引光亮比較弱的螢火蟲，使光亮比較弱的螢火蟲向光亮比較強的螢火蟲靠近。隨著迭代過程的進行，種群中亮度弱的螢火蟲不斷向比自己更亮的螢火蟲靠近，最終大多數螢火蟲會聚集在最亮的螢火蟲附近，光亮強度最強的螢火蟲的位置就是問題的最優解。改進螢火蟲算法是在標準螢火蟲算法的基礎之上進行優化，改進的螢火蟲算法在很多領域都有很好的應用。為解決現有技術存在的不足，本發明提供了一種貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統，建立了更能體現貨櫃輪船物流運輸調度問題的數學模型，並提出了改進螢火蟲算法對問題進行求解，對輪船航行路徑進行尋優。技術實現要素：本發明的目的是提供一種貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統，以解決現有貨櫃輪船運輸路徑搜索技術不靈活、尋優精度不高、收斂速度較慢的問題。為解決上述技術問題，本發明提供一種貨櫃輪船物流運輸調度方法，包括：獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；根據所述基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；採用改進螢火蟲算法對所述貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定所述目標函數的最優解；將所述目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。可選地，所述貨櫃輪船運輸調度基本參數信息包括：貨櫃中轉港的位置信息、支線港的地理位置信息、各個支線港貨櫃裝卸量信息以及支線港時間窗的輪船信息。可選地，所述根據所述基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數包括：對於貨櫃輪船物流運輸調度所需的參數以及決策變量進行定義；根據所述參數以及決策變量建立所述目標函數。可選地，所述採用改進螢火蟲算法對所述貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定所述目標函數的最優解包括：針對目標問題分析，對螢火蟲種群進行混沌初始化；計算螢火蟲適應度函數值；計算螢火蟲的相對亮度值和吸引度；將螢火蟲按亮度進行比較，找出亮度最大的螢火蟲，記錄對應的位置信息；計算自適應慣性權重，更新螢火蟲的位置；判斷是否達到設置的最大迭代次數，若達到最大迭代次數則終止算法，得到貨櫃輪船運輸調度的數學模型的最優運輸路徑。本發明還提供了一種貨櫃輪船物流運輸調度系統，包括：基本參數獲取模塊，用於獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；模型建立模塊，用於根據所述基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；計算模塊，用於採用改進螢火蟲算法對所述貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定所述目標函數的最優解；最優路徑確定模塊，用於將所述目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。可選地，所述貨櫃輪船運輸調度基本參數信息包括：貨櫃中轉港的位置信息、支線港的地理位置信息、各個支線港貨櫃裝卸量信息以及支線港時間窗的輪船信息。可選地，所述模型建立模塊包括：定義單元，用於對於貨櫃輪船物流運輸調度所需的參數以及決策變量進行定義；建立單元，用於根據所述參數以及決策變量建立所述目標函數。可選地，所述計算模塊包括：初始化單元，用於針對目標問題分析，對螢火蟲種群進行混沌初始化；適應度函數值計算單元，用於計算螢火蟲適應度函數值；相對亮度值和吸引度計算單元，用於計算螢火蟲的相對亮度值和吸引度；比較單元，用於將螢火蟲按亮度進行比較，找出亮度最大的螢火蟲，記錄對應的位置信息；自適應慣性權重計算單元，用於計算自適應慣性權重，更新螢火蟲的位置；確定單元，用於判斷是否達到設置的最大迭代次數，若達到最大迭代次數則終止算法，得到貨櫃輪船運輸調度的數學模型的最優運輸路徑。本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統，通過獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；根據基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；採用改進螢火蟲算法對貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定目標函數的最優解；將目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。本申請通過改進的螢火蟲算法解決貨櫃輪船物流運輸調度問題，定義了改進螢火蟲算法中的螢火蟲數量、位置等參數，對螢火蟲種群進行混沌初始化，設計了螢火蟲螢光素濃度更新操作、螢火蟲亮度更新操作、螢火蟲吸引度更新操作、螢火蟲位置更新操作，該方法比傳統的貨櫃輪船運輸路徑搜索算法更加具有靈活性，並且相比標準螢火蟲算法具有更高的尋優精度，收斂速度更快，在求解貨櫃輪船物流運輸路徑時有很好的效果。附圖說明為了更清楚的說明本發明實施例或現有技術的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法的一種具體實施方式的流程圖；圖2為本發明實施例所提供的生成目標函數的過程示意圖；圖3為本發明實施例所提供的確定所述目標函數的最優解的過程示意圖；圖4為本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法的另一種具體實施方式的流程圖；圖5為本發明的一種貨櫃輪船物流運輸調度方法實施案例的最優運輸配送路線圖；圖6為本發明實施例提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統的結構框圖。具體實施方式為了使本
技術領域：
的人員更好地理解本發明方案，下面結合附圖和具體實施方式對本發明作進一步的詳細說明。顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明保護的範圍。本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法的一種具體實施方式的流程圖如圖1所示，該方法包括：步驟S101：獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；作為一種具體實施方式，本發明實施例所提供的方法中貨櫃輪船運輸調度基本參數信息可以具體包括：貨櫃中轉港的位置信息、支線港的地理位置信息、各個支線港貨櫃裝卸量信息以及支線港時間窗的輪船信息。步驟S102：根據所述基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；如圖2所示，本發明實施例中根據所述基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數的步驟可以具體包括：步驟S1021：對於貨櫃輪船物流運輸調度所需的參數以及決策變量進行定義；步驟S1022：根據所述參數以及決策變量建立所述目標函數。步驟S103：採用改進螢火蟲算法對所述貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定所述目標函數的最優解；參照圖3，本發明實施例中採用改進螢火蟲算法對所述貨櫃輪船物流運輸調度數學模型計算，確定所述目標函數的最優解的過程可以進一步具體包括：步驟S1031：針對目標問題分析，對螢火蟲種群進行混沌初始化；步驟S1032：計算螢火蟲適應度函數值；步驟S1033：計算螢火蟲的相對亮度值和吸引度；步驟S1034：將螢火蟲按亮度進行比較，找出亮度最大的螢火蟲，記錄對應的位置信息；步驟S1035：計算自適應慣性權重，更新螢火蟲的位置；步驟S1036：判斷是否達到設置的最大迭代次數，若達到最大迭代次數則終止算法，得到貨櫃輪船運輸調度的數學模型的最優運輸路徑。步驟S104：將所述目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法，通過獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；根據基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；採用改進螢火蟲算法對貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定目標函數的最優解；將目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。本申請通過改進的螢火蟲算法解決貨櫃輪船物流運輸調度問題，定義了改進螢火蟲算法中的螢火蟲數量、位置等參數，對螢火蟲種群進行混沌初始化，設計了螢火蟲螢光素濃度更新操作、螢火蟲亮度更新操作、螢火蟲吸引度更新操作、螢火蟲位置更新操作，該方法比傳統的貨櫃輪船運輸路徑搜索算法更加具有靈活性，並且相比標準螢火蟲算法具有更高的尋優精度，收斂速度更快，在求解貨櫃輪船物流運輸路徑時有很好的效果。參照圖4，下面對本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法進行進一步詳細闡述。步驟S201：輸入貨櫃輪船物流運輸調度問題基本參數。基本參數可以包括：貨櫃中轉港的位置，支線港的地理位置以及各個支線港貨櫃裝卸量，支線港時間窗的輪船信息。步驟S202：建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型。步驟S2021：定義參數及決策變量：N：表示貨櫃運輸中需要裝卸貨櫃的支線港總數量；S：表示貨櫃運輸公司運輸貨櫃的輪船總數量；M：表示在運輸貨櫃中計劃被使用的輪船總數量；m：表示在運輸貨櫃任務的具體輪船；Xj：表示從中轉港到港口j需要卸載的貨櫃量；Qj：表示從港口j需要運輸到中轉港的貨櫃量；QMm：表示輪船m的最大裝載貨櫃的載箱量；QZMmi：表示輪船m在港口i裝載運輸到中轉港的最大載箱量；Uj：表示從中轉港到港口j需要卸載的貨櫃重量；Pj：表示從港口j需要運輸到中轉港的貨櫃重量；PMm：表示輪船m的最大裝載貨櫃的載重量；PZMmi：表示輪船m在港口i裝載運輸到中轉港的最大貨櫃重量；LTi：表示從港口i的裝載的貨櫃必須在這一時間限制前送達到中轉港；Tmij：表示輪船m從港口i到達港口j的航行時間；Tmi：表示輪船m到達港口i的當前時刻點；STmj：表示輪船m在港口j的作業時間；WTmj：表示輪船m在港口j的等待靠泊時間；Gmj：表示輪船m在港口j作業每小時所需的作業成本；Dmj：表示輪船m在港口j等待靠泊每小時所需的等待靠泊成本；αmj：表示輪船m航行單位距離所需的航行成本；Lij：表示從港口i到達港口j的航行航程；C：表示在限定時間內未到達中轉港的最大懲罰成本；C(tm)：表示輪船m的懲罰成本；tm：表示輪船m到達中轉港的當前時刻點；步驟S2022：建立目標函數：QZMmj≥Qm1-Xj+Qj-M(1-Am1j)j＝1,2,...,N；m＝1,2,...,S(9)QMm≥Qm1m＝1,2,...,S(10)QMm≥QZMmjm＝1,2,...,S；j＝1,2,...,N(11)PZMmj≥Pm1-Uj+Pj-M(1-Am1j)j＝1,2,...,N；m＝1,2,...,S(14)PMm≥Pm1m＝1,2,...,S(15)PMm≥PZMmjm＝1,2,...,S；j＝1,2,...,N(16)Amij(Tmi+STi+Tmij-Tmj)≤0i,j＝1,2,...,N；m＝1,2,...,S(17)其中，式(1)為港口貨櫃運輸過程中輪船航行成本、輪船在支線港作業成本、輪船在支線港等待靠泊成本以及輪船未在規定時間到達中轉港的懲罰成本這四部分所花費的最小成本；式(2)為保證每隻貨櫃運輸輪船最多航行一條航線；式(3)為保證一條航線上只能有一條貨櫃運輸輪船在航行；式(4)為保證輪船進入該支線港並從該支線港出來；式(5)和式(6)為保證輪船起始點在中轉港，整個運輸任務完成後終止點也在該中轉港；式(7)為保證輪船最大載箱量不會小於輪船在中轉港出發時的裝貨量；式(8)為保證輪船m出中轉港裝載的貨櫃量與在各支線港卸載箱量相同；式(9)為保證輪船m在港口j的最大裝載貨櫃量必須大於或等於在j港口裝載需要運輸到中轉港貨櫃量和輪船在j港口卸載後剩餘貨櫃量之和；式(10)為保證輪船m的最大裝載貨櫃的載箱量必須大於或等於輪船m運出中轉港的貨櫃量；式(11)為保證輪船m最大裝載貨櫃的載箱量必須大於或等於輪船m在j港口需要裝載運輸到中轉港的最大貨櫃量；式(12)為保證輪船最大載重量不會小於輪船在中轉港出發時的裝載的貨櫃重量；式(13)為保證輪船m出中轉港裝載的貨櫃重量與在各支線港卸載貨櫃重量相同；式(14)為保證輪船m在港口j的最大裝載貨櫃重量必須大於或等於在j港口裝載需要運輸到中轉港貨櫃重量和輪船在j港口卸載後剩餘貨櫃重量之和；式(15)為保證輪船m的最大裝載貨櫃的載箱重量必須大於或等於輪船m運出中轉港的貨櫃重量；式(16)為保證輪船m最大裝載貨櫃的載箱重量必須大於或等於輪船m在j港口需要裝載運輸到中轉港的最大貨櫃重量；式(17)為保證輪船航行在各支線港之間時時間的連續性，避免時間上的衝突；式(18)為輪船m在限制時間前未到達中轉港的懲罰成本。步驟S203：設計改進螢火蟲算法，對步驟S202中建立的目標函數尋找最優解；步驟S2031：針對目標問題分析，系統初始化。設置螢火蟲初始種群數量為n和位置信息、混沌初始化、當前迭代次數t、最大迭代次數為maxIterator、最大吸引度β0、螢光素增強因子γ、步長因子α、然後進行混沌初始化。進行混沌初始化的具體步驟可以為：將螢火蟲的位置信息xj映射為0到1之間的混沌變量yj。根據yj，用下式計算得到迭代混沌序列yj+1＝μyi(1-yj)(20)其中，μ為控制參量，一般3.56≤μ≤4.0。將混沌變量序列通過逆映射原理得到螢火蟲位置信息步驟S2032：計算螢火蟲適應度函數值，即將目標函數值轉化為螢火蟲螢光素濃度值。li(t)＝max{(1-ρ)li(t-1)+γG(xi(t)),0}(22)其中，li(t)表示為螢火蟲的螢光素濃度，ρ(0＜ρ＜1)表示為螢光素揮發因子，γ(0＜γ＜1)表示為螢光素增強因子，G(xi(t))表示為螢火蟲i所在位置對應的目標函數值。步驟S2033：計算螢火蟲的相對亮度值和吸引度。其中，I表示螢火蟲螢光亮度；I0表示為螢火蟲自身的螢光亮度，其與目標函數成正比關係；γ為光強吸收係數，設為常數，Rij為螢火蟲i到j之間的距離：其中，c表示位置數據維度；xi,z表示螢火蟲i的第z個位置數據分量；xj,z表示螢火蟲j的第z個位置數據分量。其中，β(R)表示吸引度；β0表示最大吸引度。步驟S2034：將螢火蟲按亮度進行比較，找出亮度最大的那隻螢火蟲，記錄位置。步驟S2035：計算自適應慣性權重c(t)。其中，cmax代表最大權重，cmin代表最小權重，t代表當前迭代次數，maxIterator代表最大迭代次數。步驟S2036：更新螢火蟲的位置xi。其中，xxBest(t)表示最亮的螢火蟲所在的位置；RrBest表示到最亮螢火蟲距離；α(0＜α＜1)表示步長因子；xi(t+1)表示螢火蟲i更新後的位置；xi(t)表示螢火蟲i的位置；α×(rand-0.5)表示隨機參數，可以避免過早陷入局部最優解；表示在更新位置時螢火蟲i和j之間的吸引度；表示在更新位置時螢火蟲i和當前最亮螢火蟲之間的吸引度。步驟S2037：判斷是否達到設置的最大迭代次數，若達到最大迭代次數則轉向步驟S2038，否則，轉向步驟S2033。步驟S2038：：終止算法，輸出得到貨櫃輪船運輸調度的數學模型最優尋優路徑。步驟S204：得到輪船的最優運輸路徑，結束運輸路徑規劃。本發明提出的一種貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統，針對貨櫃輪船物流配送中轉港輪船運輸路徑問題，建立數學模型，採用改進螢火蟲算法來求解該模型，該方法具有較高的尋優精度和較快的收斂速度，在求解貨櫃輪船物流運輸路徑時有很好的效果。為了證明本發明的優越性，下面將本發明通過1個中轉港貨櫃配送中心對8個支線港貨櫃配送進行案例分析。該具體實施方式中，貨櫃中轉港1的坐標和支線港的坐標如表1，各個支線港貨櫃裝卸量和支線港時間窗的輪船信息如表2，1個中轉港有計劃使用的輪船4艘，每艘單次出行輪船信息和開銷成本如表3，任意兩個港口航線距離如表4。本發明實施例所提供的方法適用於1個中轉港貨櫃配送中心，配送輪船類型單一的運輸方式，目的為找到服務所有支線港的貨櫃物流運輸配送最優路徑，達到運輸成本最低。表1表2表3輪船總裝箱量/TEU100輪船總裝載重量/噸3500元/TEU12元/時1000表4本發明實施例中N＝8，S＝4，M＝2，Gmi＝500元/時，Dmi＝200元/時，αmi＝200元/km，C＝10000元，通過對改進螢火蟲算法求解，得到計算結果，需要花費的最小運輸成本共24950元，最優的配送路徑如圖5所示。下面對本發明實施例提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統進行介紹，下文描述的貨櫃輪船物流運輸調度系統與上文描述的貨櫃輪船物流運輸調度方法可相互對應參照。圖6為本發明實施例提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統的結構框圖，參照圖6貨櫃輪船物流運輸調度系統可以包括：基本參數獲取模塊100，用於獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；模型建立模塊200，用於根據所述基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；計算模塊300，用於採用改進螢火蟲算法對所述貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定所述目標函數的最優解；最優路徑確定模塊400，用於將所述目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。作為一種具體實施方式，本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統中，貨櫃輪船運輸調度基本參數信息包括：貨櫃中轉港的位置信息、支線港的地理位置信息、各個支線港貨櫃裝卸量信息以及支線港時間窗的輪船信息。作為一種具體實施方式，本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統中，所述模型建立模塊可以具體包括：定義單元，用於對於貨櫃輪船物流運輸調度所需的參數以及決策變量進行定義；建立單元，用於根據所述參數以及決策變量建立所述目標函數。在上述任一實施例的基礎上，本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統中，所述計算模塊包括：初始化單元，用於針對目標問題分析，對螢火蟲種群進行混沌初始化；適應度函數值計算單元，用於計算螢火蟲適應度函數值；相對亮度值和吸引度計算單元，用於計算螢火蟲的相對亮度值和吸引度；比較單元，用於將螢火蟲按亮度進行比較，找出亮度最大的螢火蟲，記錄對應的位置信息；自適應慣性權重計算單元，用於計算自適應慣性權重，更新螢火蟲的位置；確定單元，用於判斷是否達到設置的最大迭代次數，若達到最大迭代次數則終止算法，得到貨櫃輪船運輸調度的數學模型的最優運輸路徑。本實施例的貨櫃輪船物流運輸調度系統用於實現前述的貨櫃輪船物流運輸調度方法，因此貨櫃輪船物流運輸調度系統中的具體實施方式可見前文中的貨櫃輪船物流運輸調度方法的實施例部分，例如，基本參數獲取模塊100，模型建立模塊200，計算模塊300，最優路徑確定模塊400，分別用於實現上述貨櫃輪船物流運輸調度方法中步驟S101，S102，S103和S104，所以，其具體實施方式可以參照相應的各個部分實施例的描述，在此不再贅述。本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度系統，通過獲取輸入的貨櫃輪船運輸調度基本參數信息；根據基本參數信息建立貨櫃輪船物流運輸調度數學模型，生成目標函數；採用改進螢火蟲算法對貨櫃輪船物流運輸調度數學模型進行計算，確定目標函數的最優解；將目標函數的最優解作為輪船的最優運輸路徑。本申請通過改進的螢火蟲算法解決貨櫃輪船物流運輸調度問題，定義了改進螢火蟲算法中的螢火蟲數量、位置等參數，對螢火蟲種群進行混沌初始化，設計了螢火蟲螢光素濃度更新操作、螢火蟲亮度更新操作、螢火蟲吸引度更新操作、螢火蟲位置更新操作，該方法比傳統的貨櫃輪船運輸路徑搜索算法更加具有靈活性，並且相比標準螢火蟲算法具有更高的尋優精度，收斂速度更快，在求解貨櫃輪船物流運輸路徑時有很好的效果。本說明書中各個實施例採用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其它實施例的不同之處，各個實施例之間相同或相似部分互相參見即可。對於實施例公開的裝置而言，由於其與實施例公開的方法相對應，所以描述的比較簡單，相關之處參見方法部分說明即可。專業人員還可以進一步意識到，結合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬體、計算機軟體或者二者的結合來實現，為了清楚地說明硬體和軟體的可互換性，在上述說明中已經按照功能一般性地描述了各示例的組成及步驟。這些功能究竟以硬體還是軟體方式來執行，取決於技術方案的特定應用和設計約束條件。專業技術人員可以對每個特定的應用來使用不同方法來實現所描述的功能，但是這種實現不應認為超出本發明的範圍。結合本文中所公開的實施例描述的方法或算法的步驟可以直接用硬體、處理器執行的軟體模塊，或者二者的結合來實施。軟體模塊可以置於隨機存儲器(RAM)、內存、只讀存儲器(ROM)、電可編程ROM、電可擦除可編程ROM、寄存器、硬碟、可移動磁碟、CD-ROM、或
技術領域：
內所公知的任意其它形式的存儲介質中。以上對本發明所提供的貨櫃輪船物流運輸調度方法及系統進行了詳細介紹。本文中應用了具體個例對本發明的原理及實施方式進行了闡述，以上實施例的說明只是用於幫助理解本發明的方法及其核心思想。應當指出，對於本
技術領域：
的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以對本發明進行若干改進和修飾，這些改進和修飾也落入本發明權利要求的保護範圍內。當前第1頁1 2 3