[发明专利]面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度方法及系统

说明书

本发明公开了面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度方法及系统，包括：建立大规模批量轮换任务的电能表物流调度模型；通过立方混沌映射构造具有高遍历性的映射初始配送种群，并设定参数；通过基本蜜獾优化算法计算每种配送方案的适应度值并将最小的适应度值作为最优适应度值；根据所述最优适应度值计算种群中每个个体的气味强度得到随机数，并更新新型配送方案；判断算法迭代是否陷入停滞。本发明收敛速度快、精度高且稳定性强，可有效提高大规模批量轮换任务的的电能表物流调度配送效率，并降低运输成本；此外目标函数清晰，决策变量及约束条件符合实际情况，可有效提高物流运输的经济收益与效率，同时实现大规模批量轮换物流调度的合理配送。

技术领域

本发明涉及物流调度的技术领域，尤其涉及面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度方法及系统。

背景技术

随着数字经济的持续发展，实体经济与数字经济相互融合，电网的智能化水平显著提高。构建智能电网和智慧电力已逐渐成为当前电网企业的主要发展趋势。智慧物流作为电网企业供应链优化整合的重要组成部分，是电网企业全面迈向5G时代，推动数字孪生与电网深度融合的必经一步，因此构建数字化、经济化的智慧物流供应系统必将对物流调度模型的对象做出进一步细致化的要求。

电网配送较传统的货物配送调度方案不同，其具有配送范围广、配送货物数量多且种类复杂、签约承运车型异构、运输距离等复杂约束，因此跨区域的电网配送运输的核心问题是一个涉及多维复杂环境条件约束的多目标车辆路径规划问题。

由于面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度具有配送数量需求大、跨区域、严格的时间要求等特点，目前物流行业亟需一种高效且智能的电能表物流调度方案，本发明在此前提下进行了方案研究和技术设计。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度具有配送数量需求大、跨区域以及时间要求严格等问题，提出了本发明。

因此，本发明目的是提供面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

作为本发明所述面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度方法，其中：采集运输总时间、配送费用、惩罚成本和车辆空载率数据建立大规模批量轮换任务的电能表物流调度模型；

通过立方混沌映射构造具有高遍历性的映射初始配送种群，并设定参数；

通过基本蜜獾优化算法计算每种配送方案的适应度值并将最小的适应度值作为最优适应度值；

根据所述最优适应度值计算种群中每个个体的气味强度得到随机数，并更新新型配送方案；

判断算法迭代是否陷入停滞。

作为本发明所述面向大规模批量轮换任务的电能表物流调度方法，其中：所述大规模批量轮换任务的电能表物流调度模型包括，

目标函数为：

其中，∑_A＝1、∑_i＝1、∑_j＝1、∑_k＝1分别为运输总时间、配送费用、惩罚成本何车辆空载率，为型号为m的第A辆车在运送过程中的总运输费用、为车辆Am的运输总时间，为车辆的总休息时间，C_Am为惩罚成本，W_Am为车辆空载率；

目标函数计算过程中还需满足全部约束条件。