一种车辆调度方法及系统技术方案

本申请公开了一种车辆调度方法及系统，接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个订单数据打包成至少一个订单捆；按照至少一个订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆；通过带约束的动态规划方法对至少一个区域订单捆进行装箱规划和路径规划，并根据装箱规划和路径规划为至少一个区域订单捆生成车辆分配计划，根据车辆分配计划进行车辆调度。通过基于聚类的社团发现算法实现按照订单出发地的距离智能分配车辆，并且可以通过带约束的动态规划方法进行装箱规划和路径规划，能够充分利用车辆的可用容积，降低车辆的行驶路程，进而从整体上降低车辆的调度成本。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆调度方法及系统
本申请涉及物流
，特别是涉及一种车辆调度方法及系统。
技术介绍
随着交通路网的逐渐完善，物流运输业得到了飞速发展，物流运输业会根据各个订单制定车辆分配计划，为各个订单分别分配运输车辆，进而进行车辆调度，将各个订单从各自的出发地输送至各自的目的地。现有技术中的车辆分配计划通常是通过动态规划的方法来为各个订单分配车辆的。动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理(principleofoptimality)，用于把多阶段过程转化为一系列的单阶段问题，利用各阶段之间的关系来逐个求解，创立了解决这类多阶段决策过程的优化问题的方法，即动态规划。但是，现有技术中的基于动态规划的车辆分配计划通常是为各个订单随机分配车辆的，并不考虑各个订单之间的约束条件，容易增加车辆的行驶路程，进而增加车辆的调度成本。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供一种车辆调度方法及系统，以降低车辆的调度成本。为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：一种车辆调度方法，包括：接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆；按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆；通过带约束的动态规划方法对至少一个所述区域订单捆进行装箱规划和路径规划，并根据所述装箱规划和所述路径规划为至少一个所述区域订单捆生成车辆分配计划，根据所述车辆分配计划进行车辆调度。优选地，所述接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆，包括：接收用户输入的订单数据其中，xi表示所述订单数据的订单出发地，xj表示所述订单数据的订单目的地，x代表所有的订单数据X中的一张订单，X代表所有的等待分配和调度安排的订单数据，M代表订单出发地的总数量，i代表第i个订单出发地，N代表订单目的地的总数量，j代表第j个订单目的地；确定订单出发地和订单目的地一致的订单集合其中，函数是指将订单出发地和订单目的地一致的订单数据归为同一个集合，u表示订单出发地，v表示订单目的地；确定至少一个所述订单捆：shipbundle＝{{ship(x)|(t-1)*m≤x≤t*m}∩ship-set(u，v)|1≤t≤[num(shipset(u，v))/m]}；其中，m为车辆plan-i所能分配的订单数据的最大数量，[x]表示向上取整函数，num(shipset(u，v))表示从订单出发地u到订单目的地v的订单数量。优选地，所述按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆，包括：通过任意两个订单出发地之间的距离dist(ui，uj)，计算任意两个订单出发地之间距离占所有订单出发地两两之间距离总和的权重通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，并计算进行区域划分前后的模块度判断进行区域划分前后的模块度差值ΔQ是否为正数；如果不是，则放弃本次区域划分；如果是，则接受本次区域划分，继续进行下一次区域划分，直到进行区域划分前后的模块度不再增大为止，生成至少一个所述区域订单捆A＝{A(1)，A(2)，…，A(i)，…，A(M)}；其中，所述M为至少一个所述订单捆的订单出发地的总和。一种车辆调度系统，包括：接收模块，用于接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆；划分模块，用于按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆；调度模块，用于通过带约束的动态规划方法对至少一个所述区域订单捆进行装箱规划和路径规划，并根据所述装箱规划和所述路径规划为至少一个所述区域订单捆生成车辆分配计划，根据所述车辆分配计划进行车辆调度。优选地，所述接收模块，包括：接收单元，用于接收用户输入的订单数据其中，xi表示所述订单数据的订单出发地，xj表示所述订单数据的订单目的地，x代表所有的订单数据X中的一张订单，X代表所有的等待分配和调度安排的订单数据，M代表订单出发地的总数量，i代表第i个订单出发地，N代表订单目的地的总数量，j代表第j个订单目的地；第一确定单元，用于确定订单出发地和订单目的地一致的订单集合其中，函数是指将订单出发地和订单目的地一致的订单数据归为同一个集合，u表示订单出发地，v表示订单目的地；第二确定单元，用于确定至少一个所述订单捆：shipbundle＝{{ship(x)|(t-1)*m≤x≤t*m}∩ship-set(u，v)|1≤t≤[num(shipset(u，v))/m]}；其中，m为车辆plan-i所能分配的订单数据的最大数量，[x]表示向上取整函数，num(shipset(u，v))表示从订单出发地u到订单目的地v的订单数量。优选地，所述划分模块，包括：权重计算单元，用于通过任意两个订单出发地之间的距离dist(ui，uj)，计算任意两个订单出发地之间距离占所有订单出发地两两之间距离总和的权重模块度计算单元，用于通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，并计算进行区域划分前后的模块度划分单元，用于判断进行区域划分前后的模块度差值ΔQ是否为正数；如果不是，则放弃本次区域划分；如果是，则接受本次区域划分，继续进行下一次区域划分，直到进行区域划分前后的模块度不再增大为止，生成至少一个所述区域订单捆A＝{A(1)，A(2)，…，A(i)，…，A(M)}；其中，所述M为至少一个所述订单捆的订单出发地的总和。由以上本申请实施例提供的技术方案可见，相对于现有技术，本申请具有如下有益效果：应用本申请提供的一种车辆调度方法及系统，接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆；按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆；通过带约束的动态规划方法对至少一个所述区域订单捆进行装箱规划和路径规划，并根据所述装箱规划和所述路径规划为至少一个所述区域订单捆生成车辆分配计划，根据所述车辆分配计划进行车辆调度。可见，本申请提供的技术方案可以通过基于聚类的社团发现算法实现按照订单出发地的距离远近智能分配车辆，并且可以通过带约束的动态规划方法进行装箱规划和路径规划，在进行车辆调度时能够充分利用车辆的可用容积，降低车辆的行驶路程，进而从整体上降低车辆的调度成本。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的车辆调度方法的流程图；图2为本申请实施例提供的生成可行的车辆分配计划的框架图；图3为本申请实施例提供的初始化过程的原理框架本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆调度方法，其特征在于，包括：接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆；按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆；通过带约束的动态规划方法对至少一个所述区域订单捆进行装箱规划和路径规划，并根据所述装箱规划和所述路径规划为至少一个所述区域订单捆生成车辆分配计划，根据所述车辆分配计划进行车辆调度。

【技术特征摘要】
1.一种车辆调度方法，其特征在于，包括：接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆；按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆；通过带约束的动态规划方法对至少一个所述区域订单捆进行装箱规划和路径规划，并根据所述装箱规划和所述路径规划为至少一个所述区域订单捆生成车辆分配计划，根据所述车辆分配计划进行车辆调度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收用户输入的至少一个订单数据，将满足相同约束条件的至少一个所述订单数据打包成至少一个订单捆，包括：接收用户输入的订单数据其中，xi表示所述订单数据的订单出发地，xj表示所述订单数据的订单目的地，x代表所有的订单数据X中的一张订单，X代表所有的等待分配和调度安排的订单数据，M代表订单出发地的总数量，i代表第i个订单出发地，N代表订单目的地的总数量，j代表第j个订单目的地；确定订单出发地和订单目的地一致的订单集合其中，函数是指将订单出发地和订单目的地一致的订单数据归为同一个集合，u表示订单出发地，v表示订单目的地；确定至少一个所述订单捆：shipbundle＝{ship(x)|(t-1)*m≤x≤t*m}∩ship-set(u，v)|1≤t≤[num(shipset(u，v))/m]}；其中，m为车辆plan-i所能分配的订单数据的最大数量，[x]表示向上取整函数，num(shipset(u，v))表示从订单出发地u到订单目的地v的订单数量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述按照至少一个所述订单捆的订单出发地，通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，生成至少一个区域订单捆，包括：通过任意两个订单出发地之间的距离dist(ui，uj)，计算任意两个订单出发地之间距离占所有订单出发地两两之间距离总和的权重通过基于聚类的社团发现算法对至少一个所述订单捆进行区域划分，并计算进行区域划分前后的模块度判断进行区域划分前后的模块度差值ΔQ是否为正数；如果不是，则放弃本次区域划分；如果是，则接受本次区域划分，继续进行下一次区域划分，直到进行区域划分前后的模块度不再增大为止，生成至少一个所述区域订单捆A＝{A(1)，A(2)，…，A(i)，…，A(M)}；其中，所述M为至少一个所述订...

【专利技术属性】
技术研发人员：金忠孝，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31