一种物流运输方案获取方法技术

本发明专利技术属于物流运输技术领域，具体涉及一种物流运输方案获取方法，包括如下步骤：S1：根据现有资料，获取物流运输周期影响因子；S2：根据物流运输周期影响因子，获取历史的物流运输数据；S3：根据历史物流运输数据，建立物流运输方案获取模型；S4：根据物流运输周期影响因子，实时获取最新的物流运输数据，并将最新的物流运输数据输入物流运输方案获取模型，得到物流运输方案。本发明专利技术解决了现有技术存在的物流运输周期不精确以及对于复杂情况的适应性低的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种物流运输方案获取方法
本专利技术属于物流运输
，具体涉及一种物流运输方案获取方法。
技术介绍
如今经济高速发展的社会，纵观物流行业发展至今，困扰着无数物流人的大问题，就是物流运输周期的不精确。一般情况下，确定车辆行程时间，主要是通过客户及配送中心的地理坐标，利用坐标两点间直线距离公式和车辆平均行驶速度之商计算，并没有考虑到现实中复杂的物流运输其他因素，当得出的车辆路径方案遇到其他复杂情况时，就不能很好的按照方案得到预期的结果，对于复杂情况的适应性低。
技术实现思路
本专利技术旨在于至少在一定程度上解决上述技术问题之一。为此，本专利技术目的在于提供一种物流运输方案获取方法，用于解决现有技术存在的物流运输周期不精确以及对于复杂情况的适应性低的问题。本专利技术所采用的技术方案为：一种物流运输方案获取方法，包括如下步骤：S1：根据现有资料，获取物流运输周期影响因子；S2：根据物流运输周期影响因子，获取历史的物流运输数据；S3：根据历史物流运输数据，建立物流运输方案获取模型；S4：根据物流运输周期影响因子，实时获取最新的物流运输数据，并将最新的物流运输数据输入物流运输方案获取模型，得到物流运输方案。进一步地，步骤S1中，物流运输周期影响因子包括：运输日期、司机性别、司机年龄、司机健康情况、司机家庭构成情况、司机偏好情况、司机所掌握的运输资源范围、车型情况、司机驾驶技能、车辆所有权、配载司机数、车司关系情况、天气情况、海陆空路况以及道路接驳情况、事故多发地帯、当地以及跨省的道路运输政策、运输商品的类型、运输商品的载荷、运输商品的尺寸、目的地、出发日期、高速收费站建设情况、是否是流水物流和/或配货物流。进一步地，步骤S2的具体步骤为：S2-1：根据物流运输周期影响因子，使用问卷调查法和访谈法获取初始的物流运输数据；S2-2：对初始的物流运输数据进行归一化处理，历史的物流运输数据；S2-3：将处理后的物流运输数据保存至物流运输数据库。进一步地，步骤S2中，物流运输数据包括：是否为超限车、牵引马力情况、挂车情况、司机数量、车司关系情况、司机性别、司机年龄、司机健康情况、司机偏好情况、司机驾龄、车龄、牵引车牌情况、运输日期、出发地、出发地天气情况、最高气温、最低气温、运输商品的类型、运输商品的载荷、运输商品的尺寸、目的地、是否办理跨省超限证、是否存在陆空或陆海运输接驳情况、是否还需要配载其他货物和/或目的地天气情况。进一步地，步骤S3的具体步骤为：S3-1：将历史的物流运输数据分为训练集和测试集；S3-2：根据训练集，建立初始的物流运输方案获取模型；S3-3：将测试集输入初始的物流运输方案获取模型进行优化，得到并输出最优的物流运输方案获取模型。进一步地，步骤S4中，物流运输方案包括总运输路径的运输路径方案和对应的运输周期。进一步地，步骤S4的具体步骤为：S4-1：根据物流运输周期影响因子，实时获取最新的物流运输数据；S4-2：根据最新的物流运输数据中出发地和目的地，使用物流运输方案获取模型获取多个运输路径选择方案；S4-3：将当前运输路径选择方案的总运输路径进行分割，得到多个分段路径；S4-4：根据各个分段路径对应的物流运输数据，使用类比估算法获取各个分段路径的运输路径方案和对应的运输周期，将当前分段路径的所有运输路径方案对应的运输周期进行比较，得到当前分段路径的最佳运输路径方案和对应的最佳运输周期，根据各个分段路径的最佳运输路径方案和对应的最佳运输周期，得到当前运输路径选择方案的总运输路径的运输路径方案和对应的运输周期；S4-5：遍历所有运输路径选择方案，得到每个运输路径选择方案的总运输路径的运输路径方案和对应的运输周期，并根据所有运输路径选择方案的总运输路径的运输路径方案和对应的运输周期，得到物流运输方案，物流运输方案包括最佳运输路径选择方案的总运输路径的运输路径方案和对应的运输周期。进一步地，步骤S4中，最佳运输周期为时间最短的运输周期，最佳运输周期对应的运输路径方案为最佳运输路径方案；将最佳运输路径方案和对应的最佳运输周期对应的各个分段路径进行合并，得到当前运输路径选择方案的总运输路径的运输路径方案和对应的运输周期；将总运输路径的运输周期为最佳运输周期对应的运输路径选择方案作为最佳运输路径选择方案。进一步地，步骤S4中，当物流运输数据相同时，使用三点估算法获取最佳物流运输方案，最佳物流运输方案包括总运输路径的最佳运输路径方案和对应的最佳运输周期。进一步地，三点估算法的计算公式为：TE＝(TM+TO+TP)/3式中，TE为根据三点估算法得到的总运输路径的期望可能运输周期；TM为根据物流运输方案获取模型得到的总运输路径的最可能运输周期；TO为根据物流运输方案获取模型得到的总运输路径的最乐观运输周期；TP为根据物流运输方案获取模型得到的总运输路径的最悲观运输周期。本专利技术的有益效果为：本专利技术的物流运输方案获取方法综合考虑多种物流运输周期影响因子，提高了物流运输周期获取的精确度，较于现有技术准确减少了的至少1到2天的差异，并建立物流运输方案获取模型对实时获取的最新的物流运输数据进行分析，提高了实用性和获取效率，以及提高了对复杂情况的适应性。本专利技术的其他有益效果将在具体实施方式中进行详细说明。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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是物流运输方案获取方法流程图；图2是物流运输方案示意图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例来对本专利技术作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。本专利技术公开的功能细节仅用于描述本专利技术的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本专利技术，并且不应当理解为本专利技术限制在本专利技术阐述的实施例中。应当理解，本专利技术使用的术语仅用于描述特定实施例，并不意在限制本专利技术的示例实施例。若术语“包括”、“包括了”、“包含”和/或“包含了”在本专利技术中被使用时，指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性，并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。应当理解，还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如，取决于所涉及的功能/动作，实际上可以实质上并发地执行，或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。应当理解，在下面的描述中提供了特定的细节，以便于对示例实施例的完全理解。然而，本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物流运输方案获取方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1：根据现有资料，获取物流运输周期影响因子；/nS2：根据物流运输周期影响因子，获取历史的物流运输数据；/nS3：根据历史物流运输数据，建立物流运输方案获取模型；/nS4：根据物流运输周期影响因子，实时获取最新的物流运输数据，并将最新的物流运输数据输入物流运输方案获取模型，得到物流运输方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种物流运输方案获取方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：根据现有资料，获取物流运输周期影响因子；
S2：根据物流运输周期影响因子，获取历史的物流运输数据；
S3：根据历史物流运输数据，建立物流运输方案获取模型；
S4：根据物流运输周期影响因子，实时获取最新的物流运输数据，并将最新的物流运输数据输入物流运输方案获取模型，得到物流运输方案。


2.根据权利要求1所述的物流运输方案获取方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述物流运输周期影响因子包括：运输日期、司机性别、司机年龄、司机健康情况、司机家庭构成情况、司机偏好情况、司机所掌握的运输资源范围、车型情况、司机驾驶技能、车辆所有权、配载司机数、车司关系情况、天气情况、海陆空路况以及道路接驳情况、事故多发地帯、当地以及跨省的道路运输政策、运输商品的类型、运输商品的载荷、运输商品的尺寸、目的地、出发日期、高速收费站建设情况、是否是流水物流和/或配货物流。


3.根据权利要求1所述的物流运输方案获取方法，其特征在于：所述步骤S2的具体步骤为：
S2-1：根据物流运输周期影响因子，使用问卷调查法和访谈法获取初始的物流运输数据；
S2-2：对初始的物流运输数据进行归一化处理，历史的物流运输数据；
S2-3：将处理后的物流运输数据保存至物流运输数据库。


4.根据权利要求1所述的物流运输方案获取方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述物流运输数据包括：是否为超限车、牵引马力情况、挂车情况、司机数量、车司关系情况、司机性别、司机年龄、司机健康情况、司机偏好情况、司机驾龄、车龄、牵引车牌情况、运输日期、出发地、出发地天气情况、最高气温、最低气温、运输商品的类型、运输商品的载荷、运输商品的尺寸、目的地、是否办理跨省超限证、是否存在陆空或陆海运输接驳情况、是否还需要配载其他货物和/或目的地天气情况。


5.根据权利要求1所述的物流运输方案获取方法，其特征在于：所述步骤S3的具体步骤为：
S3-1：将历史的物流运输数据分为训练集和测试集；
S3-2：根据训练集，建立初始的物流运输方案获取模型；
S3-3：将测试集输入初始的物流运输方案获取模型进行优化，得到并输出最优的物流运输方案获取模型。


6.根据权利要求1所述的物流运输方案获取方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述物流运输方案...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨培，杨燕，李贵春，
申请(专利权)人：杨培，杨燕，
类型：发明
国别省市：天津;12