一种众包车货匹配方法及其路径优化方法组成比例

本发明专利技术公开了一种众包车货匹配方法及其路径优化方法，提升车辆路径优化的效果，减少最终车辆的行驶路程。其技术效果为：先进行车货匹配再进行路径规划，即建立一个目标是最小化类内距离的车货匹配模型，并使用一种改进的基于麻雀搜索的组合优化算法对该车货匹配模型进行求解，得到车货匹配结果，在此基础上再进行路径优化的处理，可以提升车辆路径优化效果，减少车辆行驶路程。

【技术实现步骤摘要】
一种众包车货匹配方法及其路径优化方法
本专利技术涉及一种众包情况下的车货匹配方法及其路径优化方法，具体涉及针对麻雀搜索算法进行改进以及优化其搜索性能，通过其实现众包车货的匹配操作以及后续的路径优化。
技术介绍
随着我过网络基础设施的建设，互联网已经成为大众生活不可分割的一部分。各种基于移动互联网的应用如雨后春笋般涌现，网络技术已经深入改造了传统产业的各个方面，同样网络技术为物流行业开辟了新的天地。如何发挥信息网络技术的优势，整合闲散运力资源，提高物流效率就成了物流行业的迫切需求。众包是整合社会上闲散的资源，来开展某种业务例如：滴滴打车、美团的众包骑手就是很好的应用。众包普遍具有如下两个特点：1.有一个撮合需求侧和供给侧的平台，为供给侧派单；2.供给侧提供服务的人并不是全职员工，按照完成的单量获取收益。而物流行业中的众包需要一个能够撮合发货人和司机并且为司机规划路径的系统。在此应用场景中，一个城市中有一个配送中心，该城市中发出的货物需要运输到配送中心统一处理。一般情况下货主随机分散在城市中，司机同样是随机分散在城市中，司机和货主的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种众包车货匹配方法，其特征在于，方法包括：/n步骤1：获取车辆司机信息和货物信息；/n步骤2：判断当前车辆是否有能力运送完所有货物。如有能力则执行步骤3，如没有能力则执行步骤4；/n步骤3：对一个匹配序列采用从司机的角度匹配货物，选取成本函数的计算方法，然后执行步骤5；/n步骤4：对一个匹配序列采用从货物的角度匹配司机，选取成本函数的计算方法，然后执行步骤5；/n步骤5：使用基于麻雀搜索的组合优化算法求解成本函数，得到成本函数最小值对应的最优匹配序列，该序列对应最优的车货匹配结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种众包车货匹配方法，其特征在于，方法包括：
步骤1：获取车辆司机信息和货物信息；
步骤2：判断当前车辆是否有能力运送完所有货物。如有能力则执行步骤3，如没有能力则执行步骤4；
步骤3：对一个匹配序列采用从司机的角度匹配货物，选取成本函数的计算方法，然后执行步骤5；
步骤4：对一个匹配序列采用从货物的角度匹配司机，选取成本函数的计算方法，然后执行步骤5；
步骤5：使用基于麻雀搜索的组合优化算法求解成本函数，得到成本函数最小值对应的最优匹配序列，该序列对应最优的车货匹配结果。


2.根据权利要求1所述的众包车货匹配方法，其特征在于，在步骤2中，判断车辆是否有能力运送完所有货物是通过车辆载重和货物总质量的比较中得到，如果车辆载重大于货物总质量，则认为有能力运送，如果车辆载重小于货物总质量，则认为没有能力运送。


3.根据权利要求1所述的众包车货匹配方法，其特征在于，在步骤3中，成本函数选取为：从司机角度出发匹配货物，计算所有司机的类内距离，然后计算平均类内距离作为成本函数；在步骤4中，成本函数选取为：从货物角度出发匹配司机，计算所有司机的类内距离，然后计算平均类内距离作为成本函数。


4.根据权利要求1所述的众包车货匹配方法，其特征在于，在步骤5中，车货匹配的过程就是在组合优化算法中寻找一个最优匹配序列的过程，其中每一种匹配序列唯一对应一种车货匹配结果。


5.根据权利要求1所述的众包车货匹配方法，其特征在于，步骤5中的基于麻雀搜索的组合优化算法进一步包括：
步骤501：确定参数：生产者比例、遭遇危险的概率、告警个体比率；
步骤502：设置麻雀种群大小、迭代次数、维度；
步骤503：初始化种群；
步骤504：初始化成本函数列表，对种群中每一个个体计算成本函数值形成cost列表，将种群按照成本函数列表升序排序，将成本函数列表升序排序；
步骤505：采用随机竞争与精英保存相结合的方法产生生产者；
步骤506：生产者进行觅食，确定种群是否遭遇危险，如果遭遇危险则进行1次随机交换，若没有遭遇危险则进行1次相邻交换，更新相应成本函数列表中的值、当前最优个体值以及当前最小成本函数值。
步骤507：跟随者进行觅食，遍历种群剩余个体，如果跟随者位次处于种群的第一范围之间，则生成0到1之间的第一随机数，进行一次比率为第一随机数的当前最优个体与当前个体的交叉操作，如果跟随者位次处于种群的第二范围之间，则进行2次随机交换，每次遍历结束后更新相应成本函数列表中的值、当前最优个体值以及当前最小成本函数值；
步骤508：随机抽取种群中的个体作为告警者，遍历所有告警者，如果告警者位次处于种群的第一范围中则进行2次随机交换操作，如果告警者位次在种群的第二范围中则生成0.5到1之间的第二随机数，进行一次比率为第二随机数的当前最优个体与当前个体的交叉操作，每次遍历结束后更新相应成本函数列表中的值、当前最优个体值以及当前最小成本函数值；
步骤509：将种群按照成本函数列表升序排序，将成本函数列表升序排序，如果当前最小成本函数值小于全局最小成本函数值，则更新全局最优个体为当前最优个体、全局最小成本函数值为当前最小成本函数值；
步骤510：判断迭代次数是否达到步骤502中设置的迭代次数，若未达到则跳转步骤504，如到达则跳转步骤511；
步骤511：算法结束，输出最终的全局最优个体和全局最小成本函数。


6.一种众包车货匹配及其路径优化方法，其特征在于，方法包括：
步骤1：获取车辆司...

【专利技术属性】
技术研发人员：英春，蔡岳，谭书华，孙莎莎，顾丽琴，孙知信，孙哲，朱元亮，尹维月，
申请(专利权)人：圆通速递有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31