【技术实现步骤摘要】
基于列生成算法的车辆路径规划方法、装置和系统
[0001]本专利技术涉及物流配送
，尤其涉及一种基于列生成算法的车辆路径规划方法、装置和物流管理系统。
技术介绍
[0002]车辆路径规划(Vehicle Routing Problem，VRP)问题是物流领域最经典的问题之一，物流企业在“最后一公里”的车辆配送环节需要用到大量的末端配送车辆，所占物流总成本较高，车辆路径规划算法则可以有效降低车辆使用数量和车辆行驶距离。此外，车辆路径规划算法还可以帮助配送车辆规划配送路线，从而提升客户体验、大幅度降低配送成本，因此车辆路径规划算法具有重要的理论与实践价值。
[0003]物流企业的车辆路径规划方法一般包括人工指派、启发式算法和精确求解算法三类。传统物流企业大多数采用人工指派的方法。以某个区域为例，配送员在该区域的中心仓出发并只负责配送该区域指定小区或者写字楼的物流订单，这种人工指派的方法相对简单，但是却无法考虑相邻小区或者相邻写字楼订单可以共同配送的情况，因此这种方式配送效率较低且占用人员较多；启发式车辆路径规划算法...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于列生成算法的车辆路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：当接收到路径规划信号时，获取当前物流节点待分配的订单数据；根据所述订单数据，确定待规划的多个路径点，每个路径点对应一个或多个订单数据；根据预设的扇形分组规则，以配送车辆统一出发节点为原点，将所述多个路径点划分为多个扇形初始分组；根据所述多个扇形初始分组，确定子问题的总数目；构建所述总数目对应的多个子问题，构建初始的主问题；基于列生成算法，迭代求解所述多个子问题和主问题，确定待分配的一组可行车辆配送任务路径；其中，在每次列生成迭代中，每个子问题对应一个子问题构建分组，所述子问题构建分组至少包括一个扇形初始分组中的路径点。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于列生成算法，迭代求解所述多个子问题和主问题，确定待分配的一组可行车辆配送任务路径，包括：在每次列生成迭代中，求解当前主问题的松弛问题，获取对应一组可行车辆配送任务路径的初始可行解，以及所述初始可行解对应的每个路径点的影子价格；其中，第一次列生成迭代的当前主问题为所述初始的主问题；根据所述每个路径点的影子价格，修正当前的多个子问题的目标函数系数，并求解所述当前的多个子问题，确定每个子问题的目标函数值和至少一个备选配送路径；当存在至少一个子问题的目标函数值不满足迭代收敛条件时，选择所述至少一个子问题中每个子问题对应的备选配送路径，根据选择的备选配送路径更新所述当前主问题，得到下一次列生成迭代的主问题；执行下一次列生成迭代；当每个子问题的目标函数值均满足迭代收敛条件时，终止列生成迭代过程，求解所述当前主问题，确定待分配的一组可行车辆配送任务路径。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扇形分组规则包括等弧度规则、等数量规则和等资源占用规则；所述等弧度规则是指每个扇形初始分组的弧度相等；所述等数量规则是指每个扇形初始分组的路径点数量相等；所述等资源占用规则是指每个扇形初始分组包括的订单总体积、订单总重量满足车辆能力约束。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子问题构建分组包括至少两个扇形初始分组中的路径点，并满足：每个子问题构建分组的并集为所述待规划的多个路径点；两两子问题构建分组的交集为空集；每个子问题构建分组中的扇形初始分组相邻。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在相邻两次列生成迭代中，第二次列生成迭代中的子问题构建分组k中，至少包括第一次列生成迭代中的子问题构建分组k和子问题构建分组k
±
1之间的两个相邻扇形初始分组，其中，k为大于1的整数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主问题的目标函数为最小化路径总成本，约束条件至少包括访问所有路径点；所述子问题的目标函数为最小化成本上升或最大化成本下降，约束条件至少包括以下一种或多种：每个路径点均存在来路和去路，每个路径点最多被访问一次，路径的起始点和终止点均为坐标原点，路径上路径点的订单总重量、订单总体积、总行驶里程和/或总行驶
时间不超过相应的限制参数，每个路径的回路唯一。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路径规划信号的触发条件包括：当达到设定周期时触发；和/或，在当前物流节点待分配的订单数目达到设定数目时触发；和/或，当接收到路径规划请求时触发。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述待分配的一组可行车辆配送任务路径中每个路径点对应的订单数据，确定每个可行车辆配送任务路径的第一优先级；获取所述当前物流节点中待分配的至少一个司机的第二优先级；按照优先级从高到低的顺序，将所述第一优先级和所述第二优先级一一配对，确定对所述至少一个司机分配...
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