[发明专利]一种集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法在审
| 申请号: | 202111355465.5 | 申请日: | 2021-11-16 |
| 公开(公告)号: | CN114239914A | 公开(公告)日: | 2022-03-25 |
| 发明(设计)人: | 陈丽华;胡华清;林凯;王璐 | 申请(专利权)人: | 北京世纪超越管理咨询服务有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q40/00;G06N3/00 |
| 代理公司: | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人: | 李娜 |
| 地址: | 100020 北京市朝阳*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 集中化 资源 集群 承运 优化 供需 匹配 方法 | ||
1.一种集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取集中化资源集群下的承运商信息和供需关联信息,构建供需交易匹配模型;
S2、对所述供需关联信息进行染色体编码和适应度计算,生成运输方案的初始种群;
S3、对所述初始种群进行选择、交叉和变异,获取供需交易匹配最优方案。
2.根据权利要求1所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,所述承运商信息包括:可用运力和单位运输价格;所述供需关联信息包括:需求量、供应量、需求端最高可接受价格、供给端最低可接受价格、供给端和需求端的地理位置、需求端最晚收货时间、供给端最早发货时间。
3.根据权利要求2所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,所述供需交易匹配模型的构建方法包括:
基于货运量及所述需求量,计算供需匹配率;
基于货运量和供给端及需求端的地理位置,计算运输成本;
基于供需匹配率及运输成本,构建目标函数,其中所述目标函数为供需匹配率及运输成本的最大比值;
基于承运商信息和供需关联信息,构建约束条件;
基于约束条件及目标函数,构建适应度函数。
4.根据权利要求3所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,
所述约束条件包括:交货时间约束、货运量约束和交易价格约束。
5.根据权利要求1所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,
所述运输方案的初始种群的生成方法包括;对所述供需关联信息进行染色体编码,获得三种约束下的染色体编码集合,并将所述染色体编码集合按照逐步剔除原则进行优先级排序,生成若干种运输方案的初始种群。
6.根据权利要求5所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,所述逐步剔除的方法包括:首先考虑第一约束,然后考虑第二约束,对于满足第二约束而不满足第一约束的,则放宽第一约束;对于满足第三约束而不满足第二约束的,则放宽第二约束,直到所有约束条件都被满足为止。
7.根据权利要求1所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,所述初始种群采用轮盘赌选择方法进行染色体选择。
8.根据权利要求1所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,所述初始种群采用冲突互换的方式进行染色体交叉,包括:当A和B两条染色体交叉后,若A染色体内部基因序号出现重复,则在A染色体未交叉片段中找到重复的基因a及该基因在B染色体对应位置的基因b,将基因b和A染色体交叉片段中的a’基因进行互换,从而完成一次冲突互换,依次类推,直到两条染色体的基因都含有1到N的基因,不重不漏。
9.根据权利要求5所述的集中化资源集群下的多承运商最优化供需匹配方法,其特征在于,所述染色体编码集合还包括:将逐步剔除后的顺序再按照时间约束、需求量约束、交易价格约束进行二次排序,得到最终排序结果。
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