一种基于MoCD算法的商品配送路径规划方法技术

本发明专利技术涉及一种基于MoCD算法(基于Dijkstra算法的多目标约束算法)的商品配送路径规划方法，本发明专利技术首先根据实际城市道路情况，以道路的交叉点或端点作为节点，建立了城市道路网的模型；其次确定商品价格信息，筛选符合商品发往目的地的厂家；然后根据需要商品数量以及厂家存货数量选择厂家，可以存在多个厂家组合以满足需求商品数量的供需方案；最后由上一步确定的厂家地理位置和车辆位置，利用Dijkstra算法规划最优的路径，并采用逐级搜索的方法，提高本发明专利技术算法搜索的效率。通过规划最优路径，达到节约运输成本、提高车辆装载率以及提高配送的效率的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种物流系统中的商品配送路径规划算法，具体涉及一种基于MoCD算法(基于Dijkstra算法的多目标约束算法)的商品配送路径规划方法。
技术介绍
近些年来，随着互联网的快速发展，电子商务已经渗透到各行各业当中，随之而来的现代物流业正成为新的研究热点。作为现代物流管理中的一个核心环节，商品配送引起了专家学者们的广泛研究与关注，商品配送的技术水平和整体效率也得到了较大程度的提高。商品配送中的路径规划，是物流系统中的关键环节。较好的商品规划路径方案，有利于加快物流响应速度，提高服务质量，降低物流成本，提高效率以及增加经济效益。目前，物流系统中的商品配送路径规划主要靠车载的导航系统，根据车辆地理位置和目的地地理位置，由导航系统中的地图给车辆指引路线。国内外已经有很多的专家学者给出了路径规划的算法，其中主要有传统的启发式算法和人工智能算法。但这些算法大都只给出了最短路径的规划方案，并没有考虑车辆的商品发往的目的地、需求数量、价格以及商品装载的难易程度等。若某地区有较多商品厂家，当车辆向不同地点配送商品时，如何找到满足车辆需求的厂家的最优路径规划方案成为当前面临的问题。因此，该研究内容具有重要的研究价值。为了解现有技术的发展状况，对已有的论文和专利进行了检索、比较和分析，筛选出如下与本专利技术相关度比较高的技术信息：技术方案1：专利号为CN104616070A的《一种物流配送路径规划方法及装置》的专利，涉及一种物流配送路径规划方法及装置，主要通过五步完成：第一，获取每个需求点的配送量和配送点与需求点之间以及各需求点之间的直接可达最短路径的距离；第二，以配送点和需求点作为节点，以所述配送点与需求点之间以及各需求点之间直接可达最短路径作为边，构造路径连通图；第三，根据所述每个需求点节点的配送量以及每条边的距离划分所包含节点的总配送量不大于预设运量容限的任务子图；第四，构造包含任务子图中所包含的全部节点的最小支撑树；第五，从所述最小支撑树与所述配送点节点构成回路中选取包含最小支撑树路径最长的回路作为配送路径主干，所述配送路径主干之外的悬挂节点采用往返路径，得到该任务子图的配送路径。该专利技术采用自组织方式合理将需求点进行邻近合并划分任务子图，适用于大规模的配送路径规划。技术方案2：专利号为CN103383756A的《一种烟草物流配送路径规划方法》的专利，属于烟草配送领域，涉及一种烟草物流配送路径规划的方法，主要通过四步来完成：第一，对该地区内的所有零售户利用自下而上的一阶段方法和直接指派的方法进行聚类，其中自下而上的一阶段方法包括：初始状态的每个零售点都是一个类，若类的容量没有达到上限，邻近的类相互聚合，直到没有类可以再聚合，直接指派的方法包括：初始阶段指定类的数目，并指定每个类的初始核，若类的容量没有达到上限，将每个零售点向最接近的类聚合，并更新类的核，直到所有点都已聚合到相应的类；第二，基于离散模型的站点与服务区规划，将整个配送地区均分为一定数量的点阵，然后给定站点数目，以最小化总里程为目标，采用数学模型计算最佳的选址方案；第三，基于配送工作量模型的最优路径确定，主要考虑了综合作业时间，采用Dijkstra算法计算最优路径；第四，订单日规划，根据总体工作量需求，确定车辆数目范围，以工作量均衡为目标，确定最佳的规划方案。技术方案3：专利号为CN103413209A的《多客户多仓库物流配送路径选择方法》的专利，涉及一种配送路径选择方法，主要通过八步完成：第一，蚁群优化方法初始化；第二，路径构建；第三，信息素构建；第四，禁忌搜索方法初始化；第五，构建邻域路径集；第六，评价邻域路径集；第七，路径更新；第八，更新禁忌表。该专利技术能够适应于多仓库的物流配送的路径优化处理。技术方案1采用了构造节点的最小支撑树的方法，首先获取每个需求点的配送量和配送点与需求点之间以及各需求点之间的直接可达最短路径的距离，然后以配送点和需求点为节点，在配送点和需求点及需求点之间直接可达最短路径为边，构造路径连通图,进而根据每个需求点节点的配送量以及每条边的距离对所述路径连通图划分任务子图，在任务子图中构造最小支撑树，选取包含最小支撑树的最长路径作为主干配送路径，其他节点采用往返路径，得到任务子图的配送路径，并在特定的情况下进行路径的优化。在实际应用场景下，该方法需要统计各节点的需求信息，适合统一管理的情况下的较大规模的配送路径规划，但在非统一管理的场景下灵活性较差，普适性不强；技术方案2涉及烟草的配送领域，首先对所有零售户进行聚类，接着将配送地区划分点阵，根据数学模型计算最佳的配送点选址方案，然后根据订单日的工作量确定车辆数目范围，确定配送路径。该方案根据烟草零售户的较分散特点，采取该方式的烟草物流配送路径规划，能解决烟草的不同供需量情况下配送路径规划，但该方案方法复杂，算法的复杂性较高，在要求实时路径规划时效率较低；技术方案3采用了蚁群优化的方法进行配送路径的优化，首先利用蚁群算法构建路径，然后对所建立的路径进行评价、更新，并结合禁忌搜索优化方法对路径进行优化，最终得到配送车辆从出发到配送完货物后返回出发地点的最优路径。该方法能适应多客户多仓库物流配送路径的规划，可以得到较好的路径规划。但该方案计算开销很大，搜索时间较长，在实际应用中对处理器的要求较高，理论意义较大，实用性不强。
技术实现思路
为解决上述现有技术中的不足，本专利技术的目的是提供一种基于MoCD算法的商品配送路径规划方法，通过规划最优路径，达到节约运输成本、提高车辆装载率以及提高配送的效率的目的。本专利技术的目的是采用下述技术方案实现的：本专利技术提供一种基于MoCD算法的商品配送路径规划方法，其改进之处在于，所述方法包括下述步骤：步骤101：建立城市道路网模型；步骤102：确定商品价格信息；步骤103：根据不同厂家商品的配送目的地，筛选符合要求目的地的厂家；步骤104：确定商品供需方案；步骤105：利用Dijkstra算法对车辆到商品厂家的路径进行规划；步骤106：采用逐级搜索方式对城市道路网模型划分区域进行搜索；步骤107：输出最优路径规划方案，结束。进一步的，所述步骤101中，定义一条城市道路的交叉点或端点作为城市道路网的节点，节点有相对的经度、纬度地理坐标；两节点间的路段定义为城市道路网的边，路段的距离定义为边的权值；根据城市道路网的特点，有以下分析假设：(1)所有的边是双向可通的，边的权值为正值；(2)城市道路网中两节点间有弧度的边抽象为等距离直线的边。进一步的，所述步骤104中，根据配送商品价格信息、配送目的地、需要商品数量、商品厂家存货数量以及车辆需求情况给出商品供需方案，根据当前所处地理位置，在本区域内，搜索符合需求商品数量的厂家，给出一个或多个组合选择。进一步的，所述步骤105中，由步骤104中给出的多个选择，根据Dijkstra算法规划各个选择的最短路径，若某一选择中有多个节点，则利用Dijkstra算法规划各个节点间的最短路径。进一步的，所述步骤105中，所述Dijkstra算法原理为：引入一个辅助向量D，它的每个分量D[i]表示当前所找到的从起始点vs到每个节点vi的最短路径长度；辅助向量D的初始状态为：若从起始点vs到节点vi有边，则每个分量D[i]为边上本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于MoCD算法的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：步骤101：建立城市道路网模型；步骤102：确定商品价格信息；步骤103：根据不同厂家商品的配送目的地，筛选符合要求目的地的厂家；步骤104：确定商品供需方案；步骤105：利用Dijkstra算法对车辆到商品厂家的路径进行规划；步骤106：采用逐级搜索方式对城市道路网模型划分区域进行搜索；步骤107：输出最优路径规划方案，结束。

【技术特征摘要】
1.一种基于MoCD算法的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：步骤101：建立城市道路网模型；步骤102：确定商品价格信息；步骤103：根据不同厂家商品的配送目的地，筛选符合要求目的地的厂家；步骤104：确定商品供需方案；步骤105：利用Dijkstra算法对车辆到商品厂家的路径进行规划；步骤106：采用逐级搜索方式对城市道路网模型划分区域进行搜索；步骤107：输出最优路径规划方案，结束。2.如权利要求1所述的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述步骤101中，定义一条城市道路的交叉点或端点作为城市道路网的节点，节点有相对的经度、纬度地理坐标；两节点间的路段定义为城市道路网的边，路段的距离定义为边的权值；根据城市道路网的特点，有以下分析假设：(1)所有的边是双向可通的，边的权值为正值；(2)城市道路网中两节点间有弧度的边抽象为等距离直线的边。3.如权利要求1所述的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述步骤104中，根据配送商品价格信息、配送目的地、需要商品数量、商品厂家存货数量以及车辆需求情况给出商品供需方案，根据当前所处地理位置，在本区域内，搜索符合需求商品数量的厂家，给出一个或多个组合选择。4.如权利要求1所述的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述步骤105中，由步骤104中给出的多个选择，根据Dijkstra算法规划各个选择的最短路径，若某一选择中有多个节点，则利用Dijkstra算法规划各个节点间的最短路径。5.如权利要求4所述的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述步骤105中，所述Dijkstra算法原理为：引入一个辅助向量D，它的每个分量D[i]表示当前所找到的从起始点vs到每个节点vi的最短路径长度；辅助向量D的初始状态为：若从起始点vs到节点vi有边，则每个分量D[i]为边上的权值，否则令D[i]为无穷大∞；设集合M为求得最短路径终点的集合，初始状态为空集；利用Dijkstra算法对车辆到商品厂家的路径进行规划包括下述步骤：(1)从起始点vs出发，到各节点vi的最短路径长度为D[i]的初值为：D[i]＝c＜vs,vi＞；(2)选择节点vj，使得vj表示当前求得的从起始点vs出发的最短路径终点，并且将最短路径终点vj加入到集合M中；(3)更新从起始点vs出发到集合V-M上任一节点vk的可达最短路径长度，如果D[k]＞D[j]+c＜vj,vk＞，则更新D[k]为D[k]＝D[j]+c＜vj,vk＞；(4)重复操作步骤(2)、(3)共n-1次，则得到从起始点vs出发到任一节点的最短路径长度；(5)由下述公式计算得到从起始点vs到节点vd的最短路径长度C(Psd)： C ( P s d ) = Σ i = 1 n - 1 c ( v i , v i + 1 ) - - - ( 5 - 1 ) ; ]]>其中：C(Psd)为从起始点vs到节点vd的最短路径长度；n表示n个节点；c(vi,vi+1)是边(vi,vi+1)的非负权值。6.如权利要求1所述的商品配送路径规划方法，其特征在于，所述步骤106中，假设不同厂家的商品发往不同的目的地A，B，C，厂家Fi存有商品wi吨，价格为pi；车辆需求的商品数量为W吨，需要到m个厂家能满足所需求的商品数量；则约束条件如下： ...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕建正，
申请(专利权)人：吕建正，
类型：发明
国别省市：山东;37