[发明专利]医药物流配送路径的优化设计方法、系统及介质

说明书

本发明提供了一种医药物流配送路径的优化设计方法、系统及介质，包括：算法框架设计步骤：构建医药物流配送路径问题的基于MapReduce模型的并行遗传算法框架；路径优化设计步骤：根据构建的供应链设计算法框架，进行医药供应链车辆配送路径优化设计。本发明针对医药供应链配送问题的特征，选择合理的医药服务供应链利益分配设计、算法框架构建、医药供应链车辆配送路径优化设计的技术方法，同时，本发明通过技术方法避免和减小人为因素在物流配送中的影响，使设计的医药服务供应链更加服务特定客观需求。

技术领域

本发明涉及供应链管理领域，具体地，涉及医药物流配送路径的优化设计方法、系统及介质。

背景技术

医药物流可以认为是物流行业与医药相结合，借助计算机信息技术、物流设备以及物流管理技术对医药的采购、包装、配送等一系列重要环节进行整合，提高医药物流服务水平，实现医药物流高效率和高效益。目前，医药物流存在着医药物流企业对医药物流认识不充分、国家的政策和体制还不够完善和缺乏高素质专业人才等问题，导致物流成本加大，医药配送自动化、信息化以及效益化低。然而现代医药物流是通过现代化网络技术与通讯技术进行信息传递、网络采购与配送服务，大大减少了传统物流“人与人”之间的物流环节，不仅降低了物流成本，还提高了医药流通的效率，更有利于规范医药市场秩序，因此发展现代物流是势在必行的。

车辆路径优化问题(Vehcle Routing Problem，简称VRP)是由Dantzig和 Ramser[3]提出的，该问题是指在满足运送时间、货物需求量、车辆负载限制、行驶里程限制和交货时间限制等约束条件情况下，通过建立数学模型和编写算法程序对配送中心的车辆路径问题进行优化，以达到减少物流成本的目的。由于车辆路径优化问题对相关行业特别是物流行业起到了降低成本，提高效益的作用，因此车辆路径问题得到了国内外专家学者的广泛关注。

国外对于车辆路径问题的研究可以分为以下三个阶段：

第一阶段(1960-1970)：这阶段专家学者主要是采用一些简单的数学规划方法求解路径优化为题。主要方法有：节约算法、启发式k-opt算法、列生成法、三阶段法等。

第二阶段(1970-1990)：这阶段主要是研究求解算法的启发式设计。

第三阶段(1990至今)：该阶段主要是对遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法和粒子群算法等现代启发式算法进行研究。

国内对车辆优化调度问题的研究是在20世纪90年代以后才开始的，相对国外起步较晚，且都是集中在启发式算法对VRP问题的求解。

专利文献CN109636039A(申请号：201811526310.1)公开了一种用于物流配送的路径规划系统，包括信息输入模块、路径规划模块、位置获取模块和信息显示模块，所述信息输入模块用于输入物流配送的相关位置信息，所述路径规划模块用于根据输入的位置信息规划最优物流配送路径，所述位置获取模块用于实时获取物流车辆的当前位置，所述信息显示模块用于将所述最优物流配送路径和物流车辆的当前位置显示在地图上，并在所述最优物流配送路径中显示转运点的标识。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种医药物流配送路径的优化设计方法、系统及介质。

根据本发明提供的一种医药物流配送路径的优化设计方法，包括：

算法框架设计步骤：构建医药物流配送路径问题的基于MapReduce模型的并行遗传算法框架；

路径优化设计步骤：根据构建的供应链设计算法框架，进行医药供应链车辆配送路径优化设计。

优选地，所述算法框架设计步骤：

所述MapReduce模型包括：

Map阶段的任务处理步骤：