一种车辆分配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种车辆分配方法及装置，该方法包括为各个原始订单分配车次并生成初始车次分配信息，所述初始车次分配信息包含有车次及其对应的全部原始订单；优化初始车次分配信息中各个车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，所述优化后的车次分配信息包含有车次及其对应的优化后的全部原始订单；优化车次分配信息中各个车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，所述车辆分配信息包含有车辆标识及其对应的车辆路径。本发明专利技术凭借优化车次和车辆的策略，合理并高效地实现了关于原始订单的车辆分配计划，从而更加适应业务需求的变化以及业务规模的增长。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆分配方法及装置
本专利技术涉及汽车
，更具体地说，涉及一种车辆分配方法及装置。
技术介绍
VRP问题(Vehicleroutingproblem，车辆路径问题)，它是指一定数量的客户，各自有不同的订单，配送中心向客户提供订单货物，由一个车队负责分送货物，组织适当的行车路线，目标是使得客户的需求得到满足，并能在一定的约束下，达到诸如路程最短、成本最小、耗费时间最少等目的。由于旅行商问题(TSP)是VRP问题的一种约化，而Gaery已证明TSP问题是NPC(Non-deterministicPolynomialcompleteproblem，NP完全问题)难题，因此，VRP问题也属于NPC难题。由于无法找出一个在常规多项式时间内得出最优解的算法，因此一般的做法是找出一个近似最优解。目前主要采用全局随机寻优的模拟退火算法，但是这种随机类别的算法初始搜索空间过大，随机寻优的时间代价过高，因此无法灵活适应业务需求的变化和增长。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种车辆分配方法及装置，以解决目前采用全局随机寻优的模拟退火算法由于初始搜索空间过大、随机寻优的时间代价过高，因此无法灵活适应业务需求的变化和增长的问题。技术方案如下：一种车辆分配方法，包括：为各个原始订单分配车次并生成初始车次分配信息，所述初始车次分配信息包含有车次及其对应的全部所述原始订单；优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，所述优化后的车次分配信息包含有车次及其对应的优化后的全部所述原始订单；优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，所述车辆分配信息包含有车辆标识及其对应的车辆路径。优选的，所述为各个原始订单分配车次，包括：按照节点信息对全部原始订单进行分类，得到至少一个原始订单组，所述原始订单组中各个所述原始订单的节点信息相同；对于各个所述原始订单组，根据车次约束条件对该原始订单组中各个所述原始订单进行车次预分配，并将未分配有车次的全部所述原始订单打包为订单捆；根据节点信息以及车次约束条件对全部所述订单捆中的全部所述原始订单进行车次再分配。优选的，所述优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，包括：对于所述初始车次分配信息各个所述车次，根据该车次对应的全部所述原始订单的节点信息，计算该车次的车次载重里程；将各个所述车次的车次载重里程之和确定为当前车次载重总里程；根据模拟退火算法对各个所述车次进行订单寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车次载重总里程；判断此次迭代后的车次载重总里程和所述当前车次载重总里程差值的绝对值是否大于载重里程阈值；若是，生成此次迭代后车次分配信息；若否，将此次迭代后的车次载重总里程确定为当前车次载重总里程，并返回执行所述根据模拟退火算法对各个所述车次进行订单寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车次载重总里程，这一步骤。优选的，所述优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，包括：对于所述车次分配信息中各个所述车次，按照车辆约束条件对该车次下的优化后的各个所述原始订单分配相应的车辆标识；对于每一个所述车辆标识，根据该车辆标识下各个所述原始订单的节点信息以及预设路径生成规则，生成初始路径并计算路径里程；将各个所述车辆标识的路径里程之和确定为当前车辆路径总里程；根据模拟退火算法对各个所述车辆标识进行路径寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车辆路径总里程；判断此次迭代后的车辆路径总里程和所述当前车辆路径总里程差值的绝对值是否大于路径总里程阈值；若是，生成此次迭代后的车辆分配信息；若否，将此次迭代后的车辆路径总里程确定为当前车辆路径总里程，并返回执行所述根据模拟退火算法对各个所述车辆标识进行路径寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车辆路径总里程，这一步骤。优选的，还包括：根据车辆配送时间约束条件合并所述车辆分配信息中的车辆标识。一种车辆分配装置，包括：车次分配模块、第一优化模块和第二优化模块；所述车次分配模块，用于为各个原始订单分配车次并生成初始车次分配信息，所述初始车次分配信息包含有车次及其对应的全部所述原始订单；所述第一优化模块，用于优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，所述优化后的车次分配信息包含有车次及其对应的优化后的全部所述原始订单；所述第二优化模块，用于优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，所述车辆分配信息包含有车辆标识及其对应的车辆路径。优选的，用于为各个原始订单分配车次的所述车次分配模块，具体用于：按照节点信息对全部原始订单进行分类，得到至少一个原始订单组，所述原始订单组中各个所述原始订单的节点信息相同；对于各个所述原始订单组，根据车次约束条件对该原始订单组中各个所述原始订单进行车次预分配，并将未分配有车次的全部所述原始订单打包为订单捆；根据节点信息以及车次约束条件对全部所述订单捆中的全部所述原始订单进行车次再分配。优选的，用于优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息的所述第一优化模块，具体用于：对于所述初始车次分配信息各个所述车次，根据该车次对应的全部所述原始订单的节点信息，计算该车次的车次载重里程；将各个所述车次的车次载重里程之和确定为当前车次载重总里程；根据模拟退火算法对各个所述车次进行订单寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车次载重总里程；判断此次迭代后的车次载重总里程和所述当前车次载重总里程差值的绝对值是否大于载重里程阈值；若是，生成此次迭代后车次分配信息；若否，将此次迭代后的车次载重总里程确定为当前车次载重总里程，并返回执行所述根据模拟退火算法对各个所述车次进行订单寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车次载重总里程，这一步骤。优选的，用于优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息的所述第二优化模块，具体用于：对于所述车次分配信息中各个所述车次，按照车辆约束条件对该车次下的优化后的各个所述原始订单分配相应的车辆标识；对于每一个所述车辆标识，根据该车辆标识下各个所述原始订单的节点信息以及预设路径生成规则，生成初始路径并计算路径里程；将各个所述车辆标识的路径里程之和确定为当前车辆路径总里程；根据模拟退火算法对各个所述车辆标识进行路径寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车辆路径总里程；判断此次迭代后的车辆路径总里程和所述当前车辆路径总里程差值的绝对值是否大于路径总里程阈值；若是，生成此次迭代后的车辆分配信息；若否，将此次迭代后的车辆路径总里程确定为当前车辆路径总里程，并返回执行所述根据模拟退火算法对各个所述车辆标识进行路径寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车辆路径总里程，这一步骤。优选的，还包括：合并模块；所述合并模块，用于根据车辆配送时间约束条件合并所述车辆分配信息中的车辆标识。相较于现有技术，本专利技术实现的有益效果为：基于本专利技术公开一种车辆分配方法及装置，首先对原始订单进行车次预处理，这就降低了后续处理的数据规模，并且进一步通过优化车次载重里程对初始车次分配信息进行优化，这就使得车次分配计算更加合理，最后通过优化车辆总里程将车次整合为车辆，得到车辆分配信息。本专利技术凭借优本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车辆分配方法，其特征在于，包括：为各个原始订单分配车次并生成初始车次分配信息，所述初始车次分配信息包含有车次及其对应的全部所述原始订单；优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，所述优化后的车次分配信息包含有车次及其对应的优化后的全部所述原始订单；优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，所述车辆分配信息包含有车辆标识及其对应的车辆路径。

【技术特征摘要】
1.一种车辆分配方法，其特征在于，包括：为各个原始订单分配车次并生成初始车次分配信息，所述初始车次分配信息包含有车次及其对应的全部所述原始订单；优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，所述优化后的车次分配信息包含有车次及其对应的优化后的全部所述原始订单；优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，所述车辆分配信息包含有车辆标识及其对应的车辆路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述为各个原始订单分配车次，包括：按照节点信息对全部原始订单进行分类，得到至少一个原始订单组，所述原始订单组中各个所述原始订单的节点信息相同；对于各个所述原始订单组，根据车次约束条件对该原始订单组中各个所述原始订单进行车次预分配，并将未分配有车次的全部所述原始订单打包为订单捆；根据节点信息以及车次约束条件对全部所述订单捆中的全部所述原始订单进行车次再分配。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化所述初始车次分配信息中各个所述车次的车次载重里程，得到优化后的车次分配信息，包括：对于所述初始车次分配信息各个所述车次，根据该车次对应的全部所述原始订单的节点信息，计算该车次的车次载重里程；将各个所述车次的车次载重里程之和确定为当前车次载重总里程；根据模拟退火算法对各个所述车次进行订单寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车次载重总里程；判断此次迭代后的车次载重总里程和所述当前车次载重总里程差值的绝对值是否大于载重里程阈值；若是，生成此次迭代后车次分配信息；若否，将此次迭代后的车次载重总里程确定为当前车次载重总里程，并返回执行所述根据模拟退火算法对各个所述车次进行订单寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车次载重总里程，这一步骤。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化所述车次分配信息中各个所述车次的车辆总里程，得到车辆分配信息，包括：对于所述车次分配信息中各个所述车次，按照车辆约束条件对该车次下的优化后的各个所述原始订单分配相应的车辆标识；对于每一个所述车辆标识，根据该车辆标识下各个所述原始订单的节点信息以及预设路径生成规则，生成初始路径并计算路径里程；将各个所述车辆标识的路径里程之和确定为当前车辆路径总里程；根据模拟退火算法对各个所述车辆标识进行路径寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车辆路径总里程；判断此次迭代后的车辆路径总里程和所述当前车辆路径总里程差值的绝对值是否大于路径总里程阈值；若是，生成此次迭代后的车辆分配信息；若否，将此次迭代后的车辆路径总里程确定为当前车辆路径总里程，并返回执行所述根据模拟退火算法对各个所述车辆标识进行路径寻优迭代处理，并计算此次迭代后的车辆路径总里程，这一步骤。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据车辆配送时间约束条件合并所述车辆分配信息中的车辆标识。6.一种车辆分配装置，其特征在于，包括：车次分配模块、第一优化模块和第二优化模块；所述车次分配模块，用...

【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