[发明专利]一种智能化物流装载方法在审
申请号: | 202110236481.6 | 申请日: | 2021-03-03 |
公开(公告)号: | CN113065743A | 公开(公告)日: | 2021-07-02 |
发明(设计)人: | 曹小伍;雷铭轩;缪林泽;邵草品 | 申请(专利权)人: | 杭州翔毅科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06K9/62;G06F16/29;G06Q10/08 |
代理公司: | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人: | 尉伟敏 |
地址: | 311200 浙江省杭州市萧山区*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能化 物流 装载 方法 | ||
本发明涉及一种智能化物流装载方法,包括以下步骤:S1:获取物流模块所需要的输入;S2:以限制区域维度,筛选各区域的待配送订单及可用运力信息;S3:按照限制区域优先级选择待规划区域;S4:对待配送区域的订单集实施聚类;S5:对订单进行车辆分配和装载。本发明的优点是:可以在较短时间内完成物流的智能化装载规划,获得运输成本最低的可行解决方案。
技术领域
本发明涉及物流运输领域,尤其涉及一种智能化物流装载方法。
背景技术
传统的装载规划,数据体量小,可以用动态规划在有限时间内获取最优解,但当前场景,是对一个城市的订单统一装载,最优解的求取是np问题,且要求整个求解过程要在秒级内返回,因此单纯的动态规划无法适应一个城市体量的数据快速返回优质解。传统解决大体量问题大多使用遗传变异算法,实际遗传变异算法在如此庞大的np问题里,存在太多随机性,不能获取很好结果。
发明内容
本发明主要解决现有的物流规划方案无法适应一个城市体量的数据快速返回优质解,存在太多随机性,不能优质解决,提供一种使用聚类算法对所有订单点集进行预处理,在较短时间内获得n个分布相对集中的簇,然后依次对每个订单集构造满足装载约束条件的可行解的一种智能化物流装载方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是,一种智能化物流装载方法,包括以下步骤:
S1:获取物流模块所需要的输入;
S2:以限制区域维度,筛选各区域的待配送订单及可用运力信息;
S3:按照限制区域优先级选择待规划区域;
S4:对待配送区域的订单集实施聚类;
S5:对订单进行车辆分配和装载。
作为上述方案的一种优选方案,所述步骤S1中,输入包括待配送订单信息、可用运力信息和限制区域信息,待配送订单信息包括订单ID、订单的商品信息和需求数量、下单店铺位置及下单店铺所属区域;可用运力信息包括可用司机的ID、名称、熟悉区域、所在位置、司机对应的车型和该车型的可装载量,其中位置信息用二维坐标表示。
作为上述方案的一种优选方案,所述限制区域包括限行区域、限号区域及一般区域。
作为上述方案的一种优选方案,所述步骤S5包括以下步骤:
S51:从聚类的簇集中选择订单体量最大的簇作为待配送订单簇集O;
S52:从可用运力信息中按照大车优先原则选择某车型的车辆作为待装载车辆;
S53:在待配送订单簇集O中,根据选定的车型对应的可装载体积,随机选择某个满足装载约束的订单作为选定车型车辆的首个装载订单;
S54:从待配送订单簇集O移除该订单;
S55:判断该车是否存在装载空间,若是进入步骤S56;若否,
则进入步骤S52;
S56:根据车辆剩余装载空间从待配送订单簇集O中获取相应的待配送订单集;
S57:判断待配送订单集是否为空,若是,对待配送订单簇集O的邻近簇集进行装载;若否,则计算待配送订单集的目标函数并筛选目标函数最小值对应的目标订单进行装置,删除目标订单后进入步骤S55。
作为上述方案的一种优选方案,所述步骤S57中,对待配送订单簇集O的邻近簇集进行装载,包括以下步骤:
S571:获取待配送订单簇集O的邻近簇集作为待配送订单簇集L;
S572:判断待配送订单簇集L是否为空,若是则进入步骤S3;若否,则根据车辆剩余装载空间从待配送订单簇集L中获取相应的待配送订单集,进入步骤S57。
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