[发明专利]一种基于智能优化的物流配送路径规划方法

说明书

本发明公开了一种基于智能优化的物流配送路径规划方法，涉及物流配送路径规划方法领域，为解决单纯的从配送的经济性角度出发考虑问题，却忽视了其他方面的优化目标的问题。步骤1：对影响路径规划的问题进行分析；步骤2：建立物流规划路线支点网络，引入容量、距离、时间窗、随机增加车辆路径的约束；步骤3：通过不同的路径问题建立数学模型，将时间窗＞容量＞距离＞随机增加车辆路径按主从层记进行排序；步骤4：通过程序对扩展车辆路径问题的数学模型的的正确性进行评估；步骤5：对蚁群算法进行改进，同时设置算法的实时更新；步骤6：录入订单，通过系统实例仿真，最后得出结论。

技术领域

本发明涉及物流配送路径规划方法领域，具体为一种基于智能优化的物流配送路径规划方法。

背景技术

物流配送是现代物流中的重要环节，物流配送一端连接配送中心，一端连接客户，是一种集集货、分货、配货、配装和送货等多种功能于一体的物资流通方式；物流配送成本在物流总成本中占有很大的比例，而配送路线的优化能有效降低物流配送成本，因此研究物流配送路线的优化问题具有现实意义。

路径规划问题作为物流配送优化系统中的关键环节，其合理与否直接影响到物流配送的成本和企业效益，目前市面上的路径规划问题集中在车辆容量限制、顾客送货或取货需求等约束下，最低的总成本(如行驶里程最短)满足所有客户的需求，即单纯的从配送的经济性角度出发考虑问题，却忽视了其他方面的优化目标，如忽视了客户时间紧迫性和优先级别的差异，导致产生的很多路径违背了客户时间窗约束，成为不可行解。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能优化的物流配送路径规划方法，以解决上述背景技术中提出的单纯的从配送的经济性角度出发考虑问题，却忽视了其他方面的优化目标，如忽视了客户时间紧迫性和优先级别的差异，导致产生的很多路径违背了客户时间窗约束，成为不可行解的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能优化的物流配送路径规划方法，包括以下步骤：

步骤1：对影响路径规划的问题进行分析，统计了带容量约束的车辆路径问题、带时间窗限制的车辆路径问题、带回程车辆路径问题和随机车辆路径问题四种问题；

步骤2：建立物流规划路线支点网络，并将不同等级的支点按层划分，引入容量、距离、时间窗、随机增加车辆路径的约束；

步骤3：通过不同的路径问题建立数学模型，并进行限定，将时间窗＞容量＞距离＞随机增加车辆路径按主从层记进行排序；

步骤4：通过程序对扩展车辆路径问题的数学模型的的正确性进行评估，当评估为否时，返回步骤1，重新建立数学模型，当评估为是时，继续下一步；

步骤5：分析蚁群算法在物流配送路径优化问题中的应用状况，然后就带容量约束的车辆路径问题、带时间窗限制的车辆路径问题、带回程车辆路径问题和随机车辆路径问题进行研究，对蚁群算法进行改进，同时设置算法的实时更新；

步骤6：运用上述改进的物流配送路径优化问题的方案，录入订单，将订单的寄出地址与收件地址加入支点网络，记录包裹的重量、尺寸、类型、两地相隔距离以及选择的送货时间，通过系统实例仿真，实验时加入一些新的订单，用于呈现随机增加车辆的问题，同时加入采用对比分析法对改进算法进行评估，当评估为否时，返回步骤4，重新根据各问题修改蚁群算法，当评估为是时，最后得出结论。

优选的，所述步骤1中所述的带容量约束的车辆路径问题指设有若干个配送中也和客户节点，且配送中也与客户及客户与客户间的距离已知，各客户节点的需求量均小于车辆载重量，现要从配送中也出发，用若干台车辆向某区域范围内的若干客户节点提供配送服务；要求科学规划车辆出行路线，使得在保证完成配送任务的条件下车辆行驶里程最短，同时满足车辆容量和行驶距离限制；