[发明专利]一种城市快递取送货过程低碳调度的学习型蚁群优化方法、系统

说明书

本发明公开了一种城市快递取送货过程低碳调度的学习型蚁群优化方法、系统，优化方法包括：以带碳排放成本的配送成本最小化为优化目标，建立基于城市快递取送货过程车辆低碳调度问题的混合整数规划模型；采用学习型蚁群算法对基于城市快递取送货过程车辆低碳调度问题的混合整数规划模型进行求解，获得车辆的调度方案。本发明调度方法合理有效，可在短时间内获得城市快递取送货过程中的车辆优化调度问题的有效调度策略，使得城市快递取送货过程变得更加清晰准确，可大大提高城市快递取送货的效率，降低取送货过程中产生的成本。

技术领域

本发明涉及一种城市快递取送货过程低碳调度的学习型蚁群优化方法、系统，属于车辆路径问题智能优化调度技术领域。

背景技术

在我国经济发展迅速的大背景下，网购成为现代人购物的一个重要渠道，物流业随之发展壮大，随着客户需求多样化，物流公司更加注重客户满意度、降低成本。据统计，2020年，我国快递量超过800亿件成为当之无愧的世界第一快递大国。2015年我国快递业务收入2769.6亿元，五年后到2020年就达到了8600亿元，呈三倍增长。如此庞大的快递运输量，如果不能找到一种有效的配送方法，会增大快递企业成本降低客户的满意度。

在城市快递配送过程中，客户的需求具有多样性，在客户收快递的同时需要寄出快递的情况并不少见。如果像传统快递一样，无法为客户提供取货寄出的服务，不仅降低了客户对服务的满意度，其他快递车还面临着要再去客户家取货的问题，造成资源浪费，加大了快递企业成本。此外，物流运输行业作为一个高能源依赖行业，据相关统计，碳排放量占全球总排放量的18％。在国家大力推行节能减排的背景下,合理的配送路径规划不仅可以帮助企业有效降低物流运输成本,而且有利于降低运输过程中的能源消耗,从而减少碳排放量,带来更好的环境效益和经济效益。

在整个城市快递取送货过程中，物流公司有若干辆快递配送车辆，在满足取送货容量约束的条件下为各个客户取送货，城市快递取送货过程的优化调度问题属于NP-hard问题，该问题的求解时间根据客户数量的增长呈指数型增长。因此有必要提出一种有效的求解方法，能够在短时间内获得问题的有效解决方案。

发明内容

本发明提供了一种城市快递取送货过程低碳调度的学习型蚁群优化方法、系统，以用于获得城市快递取送货过程中低碳调度问题的有效调度策略。

本发明的技术方案是：一种城市快递取送货过程低碳调度的学习型蚁群优化方法，包括：

以带碳排放成本的配送成本最小化为优化目标，建立基于城市快递取送货过程车辆低碳调度问题的混合整数规划模型；

采用学习型蚁群算法对基于城市快递取送货过程车辆低碳调度问题的混合整数规划模型进行求解，获得车辆的调度方案。

所述基于城市快递取送货过程低碳调度问题的混合整数规划模型，包括：