[发明专利]一种物流运输调度方法与装置

说明书

本发明实施例公开了一种物流运输调度方法与装置，初始化目标参数；利用基于泰森多边形的初始化策略得到蝙蝠位置信息；利用寻优规则，得到目标蝙蝠位置信息和目标适应度；依据向量比较机制，得到全局最优蝙蝠位置信息和最优适应度；依据更新规则和寻优规则，更新全局最优蝙蝠位置信息和最优适应度；当迭代次数达到预设的最大迭代次数时，输出物流运输调度的结果。以离散蝙蝠算法为核心，通过融入基于泰森多边形的初始化策略加快算法的前期收敛速度，利用预先设置的寻优规则来提高算法的寻优能力，采用向量比较机制来控制算法收敛的方向，在实现物流运输调度上具有更好的寻优能力，更强的稳定性，可以有效解决多车型多车场物流运输调度问题。

技术领域

本发明涉及物流运输技术领域，特别是涉及一种物流运输调度方法与装置。

背景技术

目前我国的物流运输资源分配不均，运输路径安排不合理，造成了资源的严重浪费。在物流已经成为了现代社会的第三利润源泉的今天而言，对物流运输调度进行合理的优化是迫切需要解决的重要问题之一。目前对单车场、单车型等物流运输调度问题研究较多，而对多车型多车场物流运输调度问题研究较少。因此，对于多车型多车场物流运输调度问题的研究具有很强的实用性和应用背景。

多车型多车场物流运输调度问题描述为：有M个车场，N个客户，M个车场各自拥有容量为u_m、最大配送距离为l_m的车辆K_m辆(m＝1,2,…,M)，负责对N个客户进行货物分送工作，客户i的货物需求为g_i(i＝1,2,…,N)，客户(车场)i到客户(车场)j之间的距离为d_ij(i,j＝1,2,…,N+M)且每个客户可以由任意一个车场的车辆服务，但只能由一辆车服务一次，每辆车完成运送任务后必须返回原车场，如果能够计算出一种合适的车辆调度方案，使各车场的车辆既能满足所有客户的需求，又使车辆总的配送距离最短，将有效的解决多车型多车场物流运输调度问题。

可见，如何解决多车型多车场物流运输调度问题，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种物流运输调度方法与装置，可以有效的解决多车型多车场物流运输调度问题。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种物流运输调度方法，包括：

S10：初始化目标参数；

S11：利用基于泰森多边形的初始化策略得到蝙蝠位置信息；

S12：利用预先设置的寻优规则，对第一蝙蝠位置信息进行优化处理，得到目标蝙蝠位置信息以及对应的目标适应度；其中，所述第一蝙蝠位置信息为所有所述蝙蝠位置信息中的任意一个蝙蝠位置信息；

S13：依据预先设置的向量比较机制，对各个所述目标蝙蝠位置信息对应的适应度进行比较，得到全局最优蝙蝠位置信息以及对应的最优适应度；

S14：按照预先设置的更新规则，对所述目标蝙蝠位置信息进行更新处理，得到更新后的第二蝙蝠位置信息；

S15：利用预先设置的所述寻优规则，对所述第二蝙蝠位置信息进行优化处理，得到第二目标蝙蝠位置信息以及对应的第二适应度；

S16：依据所述第二适应度、所述目标适应度和所述最优适应度，更新全局最优蝙蝠位置信息以及对应的最优适应度；

S17：判断迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，若是，则输出物流运输调度的结果；若否则返回所述S14。

可选的，在所述S11中包括：

根据公式确定出每个车场对应的泰森多边形区域V(p_i)；其中，P_i表示二维欧式平面的离散点集合中的一个离散点；