【技术实现步骤摘要】
配送路径确定方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及大数据、知识图谱、智能交通领域。
技术介绍
[0002]目前在物流场景中，当确定最优的配送方案时，通常先根据配送频率确定每个配送点的配送日期，然后计算每天的车辆路径规划。这种情况下，在确定配送点的配送日期时，通常需要穷举所有可能的配送日期，并叠加相应的车辆路径规划后获得配送方案。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种用于确定配送方案的方法、装置、电子设备及可读存储介质。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种配送路径确定方法，包括：
[0005]获取预设时间段内的N个配送点的配送时间信息，所述N为大于1的整数；
[0006]对所述配送时间信息进行编码，获得基因群组；其中，所述基因群组包括多个基因序列，所述基因序列包括的基因的数量为所述N，所述基因序列中的每个基因分别对应于所述N个配送点中的一个配送点，所述基因序列中的每个基因的值表示对应配送点的配送日期；
[0007]基于所...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种配送路径确定方法，包括：获取预设时间段内的N个配送点的配送时间信息，所述N为大于1的整数；对所述配送时间信息进行编码，获得基因群组；其中，所述基因群组包括多个基因序列，所述基因序列包括的基因的数量为所述N，所述基因序列中的每个基因分别对应于所述N个配送点中的一个配送点，所述基因序列中的每个基因的值表示对应配送点的配送日期；基于所述基因群组，利用预设遗传算法，计算得到最优的配送点划分策略；其中，所述配送点划分策略包括：所述预设时间段内的每个时间单元需配送的配送点；针对所述每个时间单元需配送的配送点，确定所述每个时间单元的配送路径信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述基因群组，利用预设遗传算法，计算得到最优的配送点划分策略，包括：基于所述基因群组，利用预设的均衡函数，计算得到目标均衡值；循环执行以下过程，直至满足预设收敛条件，并根据最优的目标均衡值对应的基因序列，计算得到所述最优的配送点划分策略：对所述基因群组中的多个基因序列进行交叉和/或变异操作，获得新的基因群组；基于所述新的基因群组，利用预设的均衡函数，计算得到新的目标均衡值；比较所述新的目标均衡值与已计算的目标均衡值，并将所述新的目标均衡值与已计算的目标均衡值中的最小值确定为最优的目标均衡值。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述基因群组，利用预设的均衡函数，计算得到目标均衡值，包括：针对所述基因群组中的每个基因序列，分别执行以下步骤，并将获得的多个里程均衡值中的最小值作为所述目标均衡值：根据所述基因序列表示的所述N个配送点的配送日期，计算所述预设时间段内的每个时间单元的配送里程，得到多个配送里程；从所述多个配送里程中选择最大值和最小值，并将所述最大值和最小值的差值作为里程均衡值。4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述基因群组，利用预设的均衡函数，计算得到目标均衡值，包括：针对所述基因群组中的每个基因序列，分别执行以下步骤，并将获得的多个载重均衡值中的最小值作为所述目标均衡值：根据所述基因序列表示的所述N个配送点的配送日期，计算所述预设时间段内的每个时间单元的配送载重，得到多个配送载重；从所述多个配送载重中选择最大值和最小值，并将所述最大值和最小值的差值作为载重均衡值。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其中，所述基因序列中的每个基因的值包括两位数，所述两位数中的第一位数表示对应配送点所处的预设时间段，所述两位数中的第二位数表示对应配送点所处的预设时间段内的时间单元。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对所述每个时间单元需配送的配送点，确定所述每个时间单元的配送路径信息，包括：针对所述每个时间单元需配送的配送点，采用大邻域搜索算法，循环执行以下过程，直
至满足预设收敛条件，并根据确定的目标配送成本，生成所述每个时间单元的配送路径信息：从预设的破坏和重建策略中选择目标策略，并利用所述目标策略对基于所述需配送的配送点构建的配送路径进行破坏，以及利用所述目标策略对破坏后的配送路径进行重建；基于重建后的配送路径，确定配送成本；比较所述配送成本和已确定的配送成本，并按照预设接受策略，从所述配送成本和已确定的配送成本中确定目标配送成本。7.一种配送路径确定装置，包括：获取模块，用于获取预设时间段内的N个配送点的配送时间信息，所述N为大于1的整数；编码模块，用于对所述配送时间信息进行编码，获得基因群组；其中，所述基因群组包括多个基因序列，所述基因序列包括的基因的数量为所述N，所述基因...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴金霖，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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