一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置、设备及可读存储介质，针对物流运输调度问题，采用烟花算法搜索最优路径，一方面通过并行运算策略提高了烟花算法搜索能力，另一方面利用多群体协同策略和新型进化策略对烟花算法进行了优化，有效防止算法过早出现局部收敛，且提升了算法的鲁棒性和稳定性。可见，该方案在实现物流运输调度的过程中，具备运行速度快、收敛能力强、寻优效率高的特点。

A Parallel Computing-based Logistics Transportation Scheduling Method, Equipment and Equipment

【技术实现步骤摘要】
一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置及设备
本申请涉及物流运输调度领域，特别涉及一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
物流产业在国际上被认为是国民经济发展的基础产业，其发展程度是衡量国家现代化程度和综合国力的重要标志之一。物流的运作不仅决定了商务企业的总体运作成本，而且直接影响到整个商务系统运作的稳定性和均衡性，所以物流运输调度则是物流的核心活动之一。然而，传统的物流运输调度方案存在运行速度不高、收敛能力不强、或者寻优效率不高的问题，难以满足当前需求。
技术实现思路
本申请的目的是提供一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置、设备及可读存储介质，用以解决传统的物流运输调度方案存在运行速度不高、收敛能力不强、或者寻优效率不高的问题，难以满足当前需求的问题。第一方面，本申请提供了一种基于并行计算的物流运输调度方法，包括：调用主线程获取物流运输调度模型和多个并行子线程，其中，所述物流运输调度模型为用于描述车辆实现多个客户点的配送任务的模型；调用各个所述并行子线程，根据烟花算法基于当前烟花种群进行爆炸操作和高斯变异操作，并根据目标适应度函数确定所述并行子线程在当前迭代过程中的最优烟花；若当前迭代次数未达到最大迭代次数，调用各个所述并行子线程获取其他所述并行子线程的最优烟花，并根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，进入下一次迭代过程；若所述当前迭代次数达到所述最大迭代次数，则调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花，确定各个所述并行子线程的最优烟花中的目标最优烟花，将所述目标最优烟花对应的最优车辆路径作为物流运输调度结果。优选的，所述根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，包括：调用所述并行子线程确定自身的烟花种群的中心位置；根据所述中心位置，分别对所述烟花种群中的主烟花和从烟花执行位置偏移操作；根据新型进化策略，对位置偏移后的烟花种群进行更新。优选的，所述根据新型进行策略，对位置偏移后的烟花种群进行更新，包括：根据新型进化策略，从位置偏移后的烟花种群中随机抽取预设数量的烟花；根据目标转换函数和所述预设数量的烟花，生成新的烟花；根据目标适应度函数，确定所述新的烟花和当前烟花中的最优烟花，并根据所述最优烟花更新所述当前烟花。优选的，所述根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，包括：在所述并行子线程的最优烟花连续未更新的次数达到预设次数时，根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新。优选的，在所述调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花之后，还包括：回收各个所述并行子线程。第二方面，本申请提供了一种基于并行计算的物流运输调度装置，包括：获取模块：用于调用主线程获取物流运输调度模型和多个并行子线程，其中，所述物流运输调度模型为用于描述车辆实现多个客户点的配送任务的模型；爆炸操作模块：用于调用各个所述并行子线程，根据烟花算法基于当前烟花种群进行爆炸操作和高斯变异操作，并根据目标适应度函数确定所述并行子线程在当前迭代过程中的最优烟花；烟花更新模块：用于若当前迭代次数未达到最大迭代次数，调用各个所述并行子线程获取其他所述并行子线程的最优烟花，并根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，进入下一次迭代过程；运输调度结果确定模块：用于若所述当前迭代次数达到所述最大迭代次数，则调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花，确定各个所述并行子线程的最优烟花中的目标最优烟花，将所述目标最优烟花对应的最优车辆路径作为物流运输调度结果。优选的，所述烟花更新模块包括：中心位置确定单元：用于调用所述并行子线程确定自身的烟花种群的中心位置；位置偏移单元：用于根据所述中心位置，分别对所述烟花种群中的主烟花和从烟花执行位置偏移操作；更新单元：用于根据新型进化策略，对位置偏移后的烟花种群进行更新。优选的，所述更新单元包括：抽取子单元：用于根据新型进化策略，从位置偏移后的烟花种群中随机抽取预设数量的烟花；烟花生成子单元：用于根据目标转换函数和所述预设数量的烟花，生成新的烟花；更新子单元：用于根据目标适应度函数，确定所述新的烟花和当前烟花中的最优烟花，并根据所述最优烟花更新所述当前烟花。第三方面，本申请提供了一种基于并行计算的物流运输调度设备，包括：存储器：用于存储计算机程序；处理器：用于执行所述计算机程序以实现如上所述的一种基于并行计算的物流运输调度方法的步骤。第四方面，本申请提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用实现如上所述的一种基于并行计算的物流运输调度方法的步骤本申请所提供的一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置、设备及可读存储介质，针对物流运输调度问题，采用烟花算法搜索最优路径，一方面通过并行运算策略提高了烟花算法搜索能力，另一方面利用多群体协同策略和新型进化策略对烟花算法进行了优化，有效防止算法过早出现局部收敛，且提升了算法的鲁棒性和稳定性。可见，该方案在实现物流运输调度的过程中，具备运行速度快、收敛能力强、寻优效率高的特点。附图说明为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术的技术方案，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请所提供的一种基于并行计算的物流运输调度方法实施例一的实现流程图；图2为本申请所提供的一种基于并行计算的物流运输调度方法实施例二的实现流程图；图3为本申请所提供的一种基于并行计算的物流运输调度方法的仿真实验结果示意图；图4为本申请所提供的一种基于并行计算的物流运输调度装置实施例的功能框图；图5为本申请所提供的一种基于并行计算的物流运输调度设备实施例的结构示意图。具体实施方式本申请的核心是提供一种基于并行计算的物流运输调度方法、装置、设备及可读存储介质，有效提升了物流运输调度过程中的运行速度、收敛能力和寻优效率。为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。下面对本申请提供的一种基于并行计算的物流运输调度方法实施例一进行介绍，参见图1，实施例一包括：步骤S101、调用主线程获取物流运输调度模型和多个并行子线程；步骤S102、调用各个所述并行子线程，根据烟花算法基于当前烟花种群进行爆炸操作和高斯变异操作，并根据目标适应度函数确定所述并行子线程在当前迭代过程中的最优烟花；步骤S103、若当前迭代次数未达到最大迭代次数，调用各个所述并行子线程获取其他所述并行子线程的最优烟花，并根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，进入下一次迭代过程；步骤S104、若所述当前迭代次数达到所述最大迭代次数，则调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花，确定各个所述并行子线程的最优烟花中的目标最优烟花，将所述目标最优烟花对应的最优本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于并行计算的物流运输调度方法，其特征在于，包括：调用主线程获取物流运输调度模型和多个并行子线程，其中，所述物流运输调度模型为用于描述车辆实现多个客户点的配送任务的模型；调用各个所述并行子线程，根据烟花算法基于当前烟花种群进行爆炸操作和高斯变异操作，并根据目标适应度函数确定所述并行子线程在当前迭代过程中的最优烟花；若当前迭代次数未达到最大迭代次数，调用各个所述并行子线程获取其他所述并行子线程的最优烟花，并根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，进入下一次迭代过程；若所述当前迭代次数达到所述最大迭代次数，则调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花，确定各个所述并行子线程的最优烟花中的目标最优烟花，将所述目标最优烟花对应的最优车辆路径作为物流运输调度结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于并行计算的物流运输调度方法，其特征在于，包括：调用主线程获取物流运输调度模型和多个并行子线程，其中，所述物流运输调度模型为用于描述车辆实现多个客户点的配送任务的模型；调用各个所述并行子线程，根据烟花算法基于当前烟花种群进行爆炸操作和高斯变异操作，并根据目标适应度函数确定所述并行子线程在当前迭代过程中的最优烟花；若当前迭代次数未达到最大迭代次数，调用各个所述并行子线程获取其他所述并行子线程的最优烟花，并根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，进入下一次迭代过程；若所述当前迭代次数达到所述最大迭代次数，则调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花，确定各个所述并行子线程的最优烟花中的目标最优烟花，将所述目标最优烟花对应的最优车辆路径作为物流运输调度结果。2.如权利要求1所述的基于并行计算的物流运输调度方法，其特征在于，所述根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，包括：调用所述并行子线程确定自身的烟花种群的中心位置；根据所述中心位置，分别对所述烟花种群中的主烟花和从烟花执行位置偏移操作；根据新型进化策略，对位置偏移后的烟花种群进行更新。3.如权利要求2所述的基于并行计算的物流运输调度方法，其特征在于，所述根据新型进行策略，对位置偏移后的烟花种群进行更新，包括：根据新型进化策略，从位置偏移后的烟花种群中随机抽取预设数量的烟花；根据目标转换函数和所述预设数量的烟花，生成新的烟花；根据目标适应度函数，确定所述新的烟花和当前烟花中的最优烟花，并根据所述最优烟花更新所述当前烟花。4.如权利要求3所述的基于并行计算的物流运输调度方法，其特征在于，所述根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新，包括：在所述并行子线程的最优烟花连续未更新的次数达到预设次数时，根据多群体协同策略和新型进化策略对自身的烟花种群进行更新。5.如权利要求1-4任意一项所述的基于并行计算的物流运输调度方法，其特征在于，在所述调用所述主线程获取各个所述并行子线程的最优烟花之后，还包括：回收各个所述并行子线程。6.一种基于并行计算的物...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡延光，陈厚仁，蔡颢，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44