基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法和系统技术方案

本申请公开了基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法和系统，本方法包括：根据平台集中式运输的关键参数，建立规划合约模型；根据关键参数，建立与规划合约模型对应的初始运输方案集合；设定聚类参数，按照聚类参数对所有的需求端进行聚类处理，得到备选运输方案集合；根据适应度函数，对备选运输方案集合中的所有运输方案进行筛选和优化，得到最优运输方案组合。本系统包括合约规划模块、初始方案模块、聚类模块和方案组合模块。本申请能够为产业集群中上下游企业匹配最适合的供需方案，最大化交易达成率，使得供需两端达到平衡，提升整体效率与收益。提升整体效率与收益。提升整体效率与收益。

【技术实现步骤摘要】
基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法和系统


[0001]本申请属于物流运输
，具体涉及基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法和系统。

技术介绍

[0002]中国在每一个产业链的节点上都拥有无数的中小微企业，各行业中的中小企业可以便捷高效进行生产资源共享及生产能力重组。这一特点直接造就了国内明显的产业集聚效应，尤其是在面临严峻的市场竞争、剧烈的市场需求波动时，集中化资源集群凸显规模优势，通过联盟中心的集中决策、动态调配、统一协调，帮助中小企业应对复杂多变的市场需求，提高上下游的交易效率。
[0003]在实际应用过程中，作为供应链上下游合作的关键，供需匹配及优化问题十分重要。随着物流水平的不断提高，多供给端和多需求端的匹配情况在现实中越来越常见。小规模的供需匹配有外卖配送、在线打车等，大规模的供需匹配如产业集群下的供需匹配，供给端多个企业和需求端多个企业组成了产业集群环境下的集群式的供应链。在两阶段的供应环节中，上游供给端多个企业与下游需求端多个企业组成了产业集群环境下的集群式供应链。根据需求端各企业需求数量以及供给端的可供给数量，选择产业集群中的多个物流服务提供商中的一个来实现供给到需求端的运输任务，同时满足最大化的需求满足匹配以及必要的约束，既保证了自身的业务量，避免了设备闲置，又实现多方的合作共赢。

技术实现思路

[0004]本申请提出了基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法和系统，根据目标最大化和供应链上的关键参数约束，得出最优的运输方案。
[0005]为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
[0006]基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法，包括如下步骤：
[0007]根据平台集中式运输的关键参数，建立基于所述平台集中式运输的目标函数和关键参数约束，根据所述目标函数和所述关键参数约束，建立规划合约模型；
[0008]根据所述关键参数，建立与所述规划合约模型对应的初始运输方案集合；
[0009]设定聚类参数，按照所述聚类参数对所有的需求端进行聚类处理，建立供给端
‑
需求端匹配关系和供给端聚类关系，根据所述供给端
‑ꢀ
需求端匹配关系、所述供给端聚类关系和所述初始运输方案集合，得到备选运输方案集合；
[0010]根据所述规划合约模型，建立所述规划合约模型的适应度函数，基于所述适应度函数，对所述备选运输方案集合中的所有运输方案进行筛选和优化，当所述目标函数的值最大，且满足所有的所述关键参数约束时，得到最优运输方案组合，完成供需匹配聚类与优化。
[0011]优选的，所述目标函数包括供需匹配率和物流运输成本；
[0012]所述规划合约模型的目标为所述供需匹配率最大且所述物流运输成本最小。
[0013]优选的，所述关键参数约束包括供需端间的运量约束、供给端的供应量约束、需求端可接受的价格约束和发货时间约束。
[0014]优选的，所述供需匹配率λ为
[0015][0016]其中，λ为随机决策的交易达成率。这里M表示参与交易的供应端个数，N表示参与交易的需求端个数，x
mn
表示供需双方每个企业之间的实际运量。
[0017]所述物流运输成本C为
[0018][0019]其中，为货物运输量导致的成本，为o次运输地理位置长度导致的部分。
[0020]所述发货时间约束为
[0021][0022][0023]其中，T为交货提前期，t
mn
为实际上从m企业发货到n企业的发货时间，T
nr
为需求端第n个企业最迟可接受的发货时间，T
ms
为供给端第m个企业给出的最早发货时间。
[0024]优选的，得到所述初始运输方案集合的方法包括：
[0025]建立所述关键参数的二维参数关系矩阵；
[0026]将所述二维参数关系矩阵转换为一维参数关系向量；
[0027]基于所述一维参数关系向量，建立所述初始运输方案组合。
[0028]优选的，建立所述供给端
‑
需求端匹配关系和所述供给端聚类关系的方法包括：
[0029]设定聚类参数和聚类中心函数，按照所述需求端和聚类中心的距离对所有的需求端进行聚类处理，得到所述需求端的聚类类别和聚类函数；
[0030]根据所述聚类函数和所述聚类中心函数，得到准则函数，当两次迭代的准则函数满足预设条件时，得到所述聚类类别的最迟收货时间和供需端间的运输价格；
[0031]根据所述最迟收货时间和所述运输价格，建立供给端
‑
需求端匹配关系和所述供
给端聚类关系。
[0032]优选的，所述适应度函数为
[0033][0034]其中，为目标函数，K为惩罚因子。
[0035]本申请还公开了基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的系统，包括合约规划模块、初始方案模块、聚类模块和方案组合模块；
[0036]所述合约规划模块用于根据平台集中式运输的关键参数，建立基于平台集中式运输的目标函数和关键参数约束，以及根据所述目标函数和所述关键参数约束，建立规划合约模型；
[0037]所述初始方案模块用于根据所述关键参数，建立与所述规划合约模型对应的初始运输方案集合；
[0038]所述聚类模块用于按照聚类参数对所有的需求端进行聚类处理，建立供给端
‑
需求端匹配关系和供给端聚类关系，以及根据所述供给端
‑
需求端匹配关系、所述供给端聚类关系和所述初始运输方案集合，建立备选运输方案集合；
[0039]所述方案组合模块用于根据适应度函数，对所述备选运输方案集合中的所有运输方案进行筛选和优化，当所述目标函数的值最大，且满足所有的所述关键参数约束时，得到最优运输方案组合。
[0040]本申请的有益效果为：
[0041]本申请公开了基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法和系统，根据目标最大化和供应链上的关键参数约束，得出最优的运输方案，能够为产业集群中上下游企业匹配最适合的供需方案，最大化交易达成率，使得供需两端达到平衡，提升整体效率与收益；通过将产业集群内供应与需求与多家承运方信息进行匹配，选择最合适的承运方进行业务合作，可以帮助企业合理安排物流运输业务，提升企业效益；产业集群内企业将物流业务委托给专业的第三方物流服务企业，同时通过信息系统与物流企业保持密切联系，以达到对物流全程管理控制的物流业务运作与管理；企业通过外包物流业务，降低库存，节约物流成本，有助于精简企业部门、集中力量专注于核心业务发展，提升企业竞争力；同时第三方物流企业通过承运业务与企业形成合作关系，保证了自身的业务量，避免了设备闲置，实现多方的合作共赢。进一步的，考虑时间维度约束的模型能够在考虑发货时间限制的情况下，为产业集群中上下游企业匹配最适合的供需方案，选择成本最低的物流服务供应商，在原有运输方案的基础之上考虑供应商的发货时间与需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法，其特征在于，包括如下步骤：根据平台集中式运输的关键参数，建立基于所述平台集中式运输的目标函数和关键参数约束，根据所述目标函数和所述关键参数约束，建立规划合约模型；根据所述关键参数，建立与所述规划合约模型对应的初始运输方案集合；设定聚类参数，按照所述聚类参数对所有的需求端进行聚类处理，建立供给端
‑
需求端匹配关系和供给端聚类关系，根据所述供给端
‑
需求端匹配关系、所述供给端聚类关系和所述初始运输方案集合，得到备选运输方案集合；根据所述规划合约模型，建立所述规划合约模型的适应度函数，基于所述适应度函数，对所述备选运输方案集合中的所有运输方案进行筛选和优化，当所述目标函数的值最大，且满足所有的所述关键参数约束时，得到最优运输方案组合，完成供需匹配聚类与优化。2.根据权利要求1所述的基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法，其特征在于，所述目标函数包括供需匹配率和物流运输成本；所述规划合约模型的目标为所述供需匹配率最大且所述物流运输成本最小。3.根据权利要求2所述的基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法，其特征在于，所述关键参数约束包括供需端间的运量约束、供给端的供应量约束、需求端可接受的价格约束和发货时间约束。4.根据权利要求3所述的基于平台集中式运输的供需匹配聚类与优化的方法，其特征在于，所述供需匹配率λ为其中，λ为随机决策的交易达成率。这里M表示参与交易的供应端个数，N表示参与交易的需求端个数，x
mn
表示供需双方每个企业之间的实际运量。所述物流运输成本C为其中，为货物运输量导致的成本，为o次运输地理位置长度导致的部分。
所述发货时间约束为所述发货时间约束为其中，T为交货提前期，t
mn
为实际上从m企业发货到n企业的发货时间，T
nr
为需求端第n个企业最迟可接受的发货时间，T
ms
为供给端第m个企业给...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽华，胡华清，王璐，林凯，
申请(专利权)人：北京世纪超越管理咨询服务有限公司，
类型：发明
国别省市：