【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网技术的物流车辆智能调度算法
本专利技术涉及物联网技术与智能运算领域，具体涉及到一种基于物联网技术的物流车辆智能调度算法。
技术介绍
近些年来，我国经济快速发展，国内物流行业面临着际遇的同时也伴随着压力，日益膨胀的用户需求促使着物流运输行业积极寻求技术革新。智慧物流要求以物流车辆个体为基础信息单元，拓展信息交互形式、改善道路交通通行状况、提高公共交通资源利用率，进一步实现物流公司对物流车辆更有效率的管理，将物联网技术切实的应用到物流产业之中。同时，随着车联网技术不断融入物流行业，如何以合理的方式给出最适合物流运输实际情况的调度方案，已成为物流公司迫切期待解决的问题。近年来，物联网以及云端计算技术的不断进步，使得物流管理更加信息化和系统化。信息数据化的物流站点、仓库、货物以及物流车辆信息，令智能调度的实现成为可能。但是以往的调度算法因为缺少完整体系的数据进行支持，大多采用物流车辆装配和物流车辆行驶路线分别考虑的思路进行设计，所给出的调度方案往往缺乏整体性考虑。随着物联网技术以及物流公司数据库的不断完善，为满...
【技术保护点】
1.一种基于物联网技术的物流车辆智能调度算法，其内容包括以下部分：/n物流车辆智能调度模型设计。所述模型设计过程包括物流车辆智能调度模型的建立和物流车辆智能调度模型优化目标的设计。从实际物流生产出发，根据物流行业的生产特性，优化传统调度模型，并根据模型将物流运输过程中的对象进行抽象化，确定算法优化方向。/n物流车辆智能调度算法设计。所述算法设计过程包括物流车辆智能调度算法总体框架的设计、物流车辆智能调度算法编码的设计和物流车辆智能调度算法步骤的设计。基于多目标优化算法和遗传算法进行设计，根据优化目标择优选取的方式，经过算法多次迭代得出更适合物流运输情况的调度方案。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于物联网技术的物流车辆智能调度算法，其内容包括以下部分：
物流车辆智能调度模型设计。所述模型设计过程包括物流车辆智能调度模型的建立和物流车辆智能调度模型优化目标的设计。从实际物流生产出发，根据物流行业的生产特性，优化传统调度模型，并根据模型将物流运输过程中的对象进行抽象化，确定算法优化方向。
物流车辆智能调度算法设计。所述算法设计过程包括物流车辆智能调度算法总体框架的设计、物流车辆智能调度算法编码的设计和物流车辆智能调度算法步骤的设计。基于多目标优化算法和遗传算法进行设计，根据优化目标择优选取的方式，经过算法多次迭代得出更适合物流运输情况的调度方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的物流车辆智能调度算法，设计物流车辆智能调度模型，其步骤包括：
物流车辆智能调度模型的建立。优化传统调度算法中一个核心和多个发散点的辐射式模型，使用网状结构模型，使得物流车辆由只为一个集散站点服务的调度方案，转换成为多个集散站点服务后再返回配送中心。根据所设计模型，将物流运输中的对象抽象为以下集合：物流物品为G；配送点以及运输目的地为W；物流车辆为V；道路为L；调度方案的集合为S，调度方案分为每辆车辆的计划运输的货物以及路线规划。
物流车辆智能调度模型优化目标的设计。在建立智能调度模型的基础上，确定模型的约束条件和求解目标，以物流运输成本为原型设置优化目标。
3.根据权利要求2所述的物流车辆智能调度模型设计，设计物流车辆智能调度模型优化目标，其内容包括：
算法优化方向包括物流车辆装配以及行驶路径的效率提高，目的在于降低物流运输成本和提高物流运输速度，同时保证物流货物的准时送达。定义S表示调度方案，设调度方案S有如下优化目标公式：minF(x)＝[tr(S)，lu(S)，cc(S)，cb(S)，lt(S)]T。其中，tr(S)表示物流车辆运输消耗，lu(S)表示物流车辆平均装卸成本，cc(S)表示物流仓库存储所需成本，cb(S)表示物流仓库的仓储平衡度，lt(S)表示所装载货物需要送达的剩余时间。
同时，调度算法也必须满足以下约束：在调度方案S中，物流车辆不能装在超出车辆总载重量的货物；在调度方案S中，物流车辆从配送中心i运输至集散站点c的货物不会超过在i点所有目的地为c点的货物的总和。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术...
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