[发明专利]一种物流路径规划方法、装置及司机排班调度方法、装置

说明书

本发明公开了一种物流路径规划方法，设置目标物流路径的现实约束条件；采用节约算法得到所述目标物流的初始规划路径信息；采用遗传算法获取所述初始规划路径的最优解；根据所述物流路径的最优解，进行物流路径规划，还公开了一种司机排班调度方法，应用所述的一种物流路径规划方法，包括以下步骤：获取预设司机约束条件，结合所得最优物流路径，根据遗传算法进行司机排班规划；生成司机排班调度信息，还包括一种物流路径规划装置和司机排班调度装置，这种考虑现实约束条件的物流路径规划方法与司机调度方法，使得建立的模型更加精确，也更接近现实实际情况，其可操作性更强，减少企业因为模型偏差造成的运输成本、人力成本和时间成本。

技术领域

本发明属于物流资源分配技术领域，特别涉及一种物流路径规划方法及装置和司机排班调度方法及装置。

背景技术

物流配送行业发展日新月异，国内多数物流企业对于物流路径规划沿用国外较为成熟的规划算法，但是由于城市环境以及路网复杂程度并不相同，随着复杂度愈来愈高，现有的传统方法，例如线性规划法、动态规划法等，逐渐满足不了问题的需求，追不上现有的行业发展速度，而且现有大部份企业都是将运输业务外包，或者自营，在车辆路径选择与司机调度排班上，均为人工凭经验进行车辆与人员调度。

为了实现合理安排物流配送路径，目前，现有技术采用线性规划或动态规划方式，其能够得到全部可行解，但是运算量大，适用于小规模的路径问题，而群体智能算法，其通过模拟某些生物的行为(例如粒子群算法、遗传算法、细菌觅食优化算法等)或物理现象(例如模拟退火算法)，随机生成初始解，并按这些模拟的行为机制在可行域中不断搜索和更迭，直到找到问题的一个趋近于最优解的可行解，这种方法不能保证得到最优解，甚至有时也不能确定所得到的解离最优解的相近程度，并且目前使用的规划算法很少考虑到物流过程中的现实约束条件，使得规划的路径无法落地，造成成本与时间的耗费。

司机排班是指制定合理的方案解决驾驶员排班和分配问题，是运输企业提高竞争力和成本控制的重要内容，一般企业所有业务接单后均由车辆调度员进行调度，调度员根据车辆使用情况与货物数量进行车辆选择，人工凭借经验选择物流车辆数量、运输路线与司机排班，主观性强，存在着调度效率低下，运输时间较长，车辆资源利用率低下，司机排班不合理不公平，空驶情况严重等问题。

针对上述问题，现有技术并没有提出好的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提出一种物流路径规划方法及装置和司机排班调度方法及装置，能够在具有多种现实约束条件的情况下进行物流路径的最优规划，并且利用所述最优路径规划方法规划出的路径基础上进行司机排班的高效调度。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

依据本发明的一个方面，提供了一种物流路径规划方法，包括设置目标物流路径的现实约束条件；采用节约算法得到所述目标物流的初始规划路径信息；采用遗传算法获取所述初始规划路径的最优解；根据所述遗传算法的最优解，进行物流路径规划。

进一步地，所述现实约束条件包括：载重量约束、车型约束、配送车辆数约束、时间窗约束和配送网点数量约束；

其中，所述载重量约束包括各配送路径上配送网点的物资需求量与配送车辆载重量匹配；所述车型约束包括配送网点的需求车型与配送车辆车型匹配；所述配送车辆数约束包括单个配送网点配送需求由一辆汽车完成；所述时间窗约束包括配送车辆配送时间与单个配送网点的配送时间匹配；所述配送网点数量约束包括单个车辆一次配送过程所服务的配送网点数量与其配送能力匹配。

进一步地，所述节约算法包括预设评判标准和预设选择标准；所述评判标准包括成本评判，所述成本评判包括距离成本和车辆成本；所述预设选择标准为在符合所述评判标准的配送网点中选择配送成本最少的配送网点。