一种基于0-1背包问题分析的快递分配方法组成比例

本发明专利技术提供了一种基于0‑1背包问题分析的快递分配方法，该方法包括以下步骤：统计各个快递的重量和提成；获取快递员运送快递的车辆载重信息；建立快递分配的0‑1背包问题数学模型；通过增强遗传算法求解快递分配的0‑1背包问题。本发明专利技术的算法能够通过对快递信息及快递员的车辆信息的分析，有效帮助快递人员分配快递并增加快递员可获得的工资提成，提升快递分配的合理性，具有较好的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于0-1背包问题分析的快递分配方法
本专利技术属于运筹学
，特别涉及一种基于0-1背包问题分析的快递分配方法。
技术介绍
随着快递行业的快速发展，越来越多的新问题也出现在从业人员的视野中。目前，快递员工的薪资主要包括基本工资和提成，而提成又与所送的快递有关，不同的快递有着不同的提成。以此为例，假设有一辆车的载重已知，待运送的所有快件重量和对应快件的提成都已知，在不超过这辆车载重的前提下，快递人员选择哪些待运送的快件能够使本人所获得的提成最大。这类问题完全可以转化为0-1背包问题。0-1背包问题作为经典的NP-hard组合优化问题，是众多背包问题中最基础的一类，其模型常被用于解决码头装箱问题、工业生产调度问题和最佳信贷问题，甚至是在新兴的人工智能领域也常被作为子问题进行研究，具有丰富的理论研究价值和实际利用价值，因此对于该问题的研究一直是运筹学领域的研究热点之一。遗传算法首次提出于1975年，该算法借鉴了自然界生物遗传进化的规律，具有适应性强、高度并行等优点。为了弥补遗传算法的诸多缺点，提升遗传算法在各类问题中实际应用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，该快递分配方法包括以下步骤：/n首先，根据待运送快递的属性和快递员的车辆信息，构建快递分配的0-1背包问题数学模型；其中，其中快递的属性分别为重量或体积、提成，车辆信息为载重量或容量。/n然后，采用增强遗传算法求解所述0-1背包问题数学模型，进行快递仿真分配。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，该快递分配方法包括以下步骤：
首先，根据待运送快递的属性和快递员的车辆信息，构建快递分配的0-1背包问题数学模型；其中，其中快递的属性分别为重量或体积、提成，车辆信息为载重量或容量。
然后，采用增强遗传算法求解所述0-1背包问题数学模型，进行快递仿真分配。


2.根据权利要求1所述基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，所述增强遗传算法包括如下步骤：
步骤1：初始化；
步骤2：进行轮盘赌选择操作；
步骤3：进行变异和交叉操作；
步骤4：对可行解依次进行“个体增加”和“个体替换”两次局部搜索；
步骤5：进行精英保留操作；
步骤6：判断是否满足算法终止条件，若满足则停止算法并输出最优解；若不满足则返回步骤2，直到满足算法终止条件。


3.根据权利要求2所述基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，所述步骤1的初始化操作具体为：首先随机产生一个染色体序列，再随机产生一个快递编号序列，最后将染色体序列按照快递编号递增的顺序重新排列，得到新的染色体序列，以保证每个快递都有被选到的机会。


4.根据权利要求2所述基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，所述步骤2的轮盘赌选择操作具体为：采用适应度比例选择方法，根据适应度函数对种群中每一个个体的适应度值作出评价，并判断其是否符合优化准则，若符合，输出最佳个体及其代表的最优解，并结束计算；否则执行步骤3。


5.根据权利要求2所述基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，所述步骤3中变异和交叉操作分别采用单点变异算子、单点交叉算子进行单点变异处理和单点交叉处理，以获得可行解；
单点变异处理为：随机选取某个基因位进行取反运算，即0变为1或1变为0；当在变异中产生地快递重量超过已给定的快递车容量时，将子代直接用父代替换；
单点交叉处理为：随机选取某个基因位，从此位置开始进行交换两个父代之后的序列，产生相应的两个子代；当在交叉中产生的快递重量超过已给定的快递车容量时，将子代直接用父代替换。


6.根据权利要求2所述基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
首先，对可行解采用局部搜索算子1进行“个体增加”的局部搜索，并输出更新后的染色体；
然后，对所述更新后的染色体采用局部搜索算子2进行“个体替换”的局部搜索，并输出再次更新后的染色体。


7.根据权利要求2所述基于0-1背包问题分析的快递分配方法，其特征在于，所述步骤5中精英保留操作具体为：比较子代的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉州，陶朗，
申请(专利权)人：安庆师范大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34