[发明专利]一种面向处理新增快递取件需求的多智能体自主决策方法

说明书

针对现有调度方法对新增客户的取件需求响应不及时，重新调派车辆会增加配送成本的问题。本发明提供一种面向处理新增快递取件需求的多智能体自主决策方法，属于车辆调度技术领域。该方法为智能体接收到配送中心传来的新增客户需求，运用路径优化算法得到新的取件计划以及新取件计划与原取件计划目标评价函数的差值Δf，根据差值Δf构建延时函数，设计优先级的大小。Δf越小，优先级越高，给配送中心发送服务请求延迟的时间也就越短；Δf越大，优先级越低，给配送中心发送服务请求延迟的时间也就越长。使得当有多个智能体符合处理新增客户需求时，决策出最适合的智能体去处理这一需求，实现智能体的自决策过程。

技术领域

本发明属于车辆调度技术领域，涉及一种面向处理新增快递取件需求的多智能体自主决策方法。

背景技术

近年来，国内电子商务行业得到突飞猛进的发展，越来越多的人习惯于网上购物。很多网购投诉都是快递问题，用户希望快递公司能够提供更快更优的配送服务。城市快件取送作为快递服务的最后环节，是快递物流的“最后一公里”，对提升企业服务水平起着关键的决定性作用。由于快递配送直接面向于终端客户，其服务水平的高低直接影响着客户满意度和企业形象，同时也反过来间接影响企业的竞争力和市场份额的占比。由于电子商务环境下的客户比较分散、客户数量比较多、配送的多是小件货物，所以导致车辆空载率较高。一般，在配送前已由配送中心规划好配送方案，但在快件取送过程中，会有动态新增客户有上门取件的需求(退货或寄件)，客户也可能会拒收或变更收件信息(变更收件时间或地址)，此时，派送员需要根据客户需求实时调整预定的配送方案。当前，主要由配送人员进行人为决策，这种方式不能科学准确地规划出新的配送方案，会浪费配送资源、降低对客户需求的响应速度。

物流配送是连结生产者和消费者的一个重要环节，在整个供应链中发挥着重要的作用。通过优化物流配送系统，可以达成资源节约、环境友好、客户满意、物流活动最优的目标。其中，配送车辆调度的准确性和运输线路的合理性是影响物流配送效率的关键因素。这是一项复杂的多约束、多目标的组合优化问题；制定恰当的配送方案，可以加快对客户需求的响应速度，提高配送效率和客户的满意度，降低服务商运作成本。

在现有的物流配送中基于智能体模块的应用主要集中于集中控制，配送中心作为一个物流配送系统的核心部分，负责全局的控制，以及对车辆的调度，而每辆车的终端只是作为一个接收配送中心传来的调度信息和发送车辆的实时信息。配送中心接收新增客户发出的取件需求，根据当前车辆发送来的实时信息进行决策。这就很容易导致信息在传送过程中的失真和决策的延迟。约束因素过多，限制了物流配送的准确性和实时性，且整个系统的调度都有配送中心进行计算，随着物流的发展，订单需求量的快速增长，对配送中心的硬件和软件要求很高，且单独的配送中心进行决策，所带来的风险也比较大，不适应物流行业的快速发展。

在现有的决策模块中，在多个备选配送车之间进行决策时，需分别计算每一个配送车对订单需求评价函数的大小，通过信息的传递到配送中心经过比较后选择出最优的配送车去进行服务。多辆配送车间信息的传递，以及评价函数大小的比较，都可能导致对新增客户取件需求不能实时响应，影响客户满意度。

针对现有调度方法对新增客户的取件需求响应不及时，重新调派车辆会增加配送成本的问题。本发明提供一种面向处理新增快递取件需求的多智能体自主决策方法，属于车辆调度技术领域。该方法为智能体接收到配送中心传来的新增客户需求，运用路径优化算法得到新的取件计划以及新取件计划与原取件计划目标评价函数的差值△f，根据差值△f构建延时函数，设计不同的优先级大小。△f越小，优先级越高，给配送中心发送服务请求延迟的时间也就越短；△f越大，优先级越低，给配送中心发送服务请求延迟的时间也就越长，省去了多个智能体之间信息的协商与比较过程，使得当有多个智能体符合处理新增客户需求时，决策出最适合的智能体去处理这一需求，实现智能体的自决策过程，最大程度满足客户需求。

发明内容