一种物流提货车辆的调度规划方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种物流提货车辆的调度规划方法及系统，涉及物流提货车辆调度的技术领域，首先划分物流虚拟分部区域分区域，为每个物流虚拟分部区域配备自有提货车辆，从基础上保障了物流虚拟分部区域分区域范围内提货的效率，提高了自有提货车辆的提货数量，控了制成本；然后考虑货主实际出货时段不稳定的情况，基于货主历史订单提货数据进行提货时间预测，减少人工沟通成本和，通过合理调度数量有限的自有提货车辆，并结合租用外部车辆，降低物流提货成本，提升了提货时效性。提升了提货时效性。提升了提货时效性。

【技术实现步骤摘要】
一种物流提货车辆的调度规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及物流提货车辆调度的
，更具体地，涉及一种物流提货车辆的调度规划方法及系统。

技术介绍

[0002]在大票物流领域，面向货主进行提货时，提货车辆由调度人员和货主沟通提货时段，并基于自有车辆的配载、可分配时段、车辆分流的物流中心等多个因素分配车辆提货，或者租用外部车辆进行提货。
[0003]目前，为提升物流提货配送时车辆调动的智能性，从而提高物流提货配送效率，降低货物运输成本，众多本领域技术人员在这方面作出了努力，如现有技术中公开了一种用于最佳多车辆配送的方法及系统，考虑运输次数、过去的订单量、以及订单拥塞程度，若预设的区域已给定每个月的总订单量不少于预定值，则预设的区域被设为重叠的运输区域，允许其他邻近区域的共同运送，并最佳化复数个车辆的配送，使得适合的车辆能于预定的运输区域内执行货物的运送，以最小化各运输区域的总运输成本。
[0004]然而，在大票物流领域，中小企业货主的出货由于实际生产时间的不确定性，实际出货时间也无法确定，因此，货主发布货源的时间、方重均有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物流提货车辆的调度规划方法，其特征在于，所述方法包括：S1.划分物流虚拟分部区域，并为每个物流虚拟分部区域配备自有提货车辆；S2.对每个物流虚拟分部区域每天的订单量进行预估，根据预估的每个物流虚拟分部区域每天的订单量分配自有提货车辆；S3.根据货主历史订单提货数据预测实际可提货时间和可提货时段列表；S4.货主下单：根据货主在一周内下单的天次，结合S3预测的实际可提货时间和可提货时段列表，预测当前货主实际可提货时间和可提货时段列表，并结合S1确定货主归属的物流虚拟分部区域；S5.判断货主归属的物流虚拟分部区域内配备的自有提货车辆是否能在当前货主实际可提货时间和可提货时段列表内提货，若是，调度自有提货车辆提货；否则，在配置范围内寻找邻近车辆进行提货调度，执行步骤S6；S6.若邻近车辆无法进行提货调度，则匹配评估其它物流虚拟分部区域的自有提货车辆，若匹配评估通过，安排该自有提货车辆进行提货调度；否则，比较租用外部车辆的成本与安排其它物流虚拟分部区域的自有提货车辆的成本，选定两者中成本较低的作为用于提货的车辆，进行提货。2.根据权利要求1所述的物流提货车辆的调度规划方法，其特征在于，在步骤S1中，基于货主出货的地理位置划分物流虚拟分部区域，在划分时，获取货主历史订单提货数据，从货主历史订单提货数据中提取特征，所述特征包括：活跃货主数、订单数、货物方重及下单周期，然后结合机器学习算法进行聚类操作，将每个货主出货的地理位置划分为c1*w1个物流虚拟分部区域，其中，c1为某一物流虚拟分部区域配置的自有提货车辆数，w1为配置参数，0<w1<＝1；在完成物流虚拟分部区域划分后，对物流虚拟分部区域进行裁剪，以进行高效提货调度。3.根据权利要求2所述的物流提货车辆的调度规划方法，其特征在于，在步骤S2中，预估时考虑每周的天数的环比、节假日及促销周期，每天的订单量预估包括非节假日的单量预估和节假日的单量预估，非节假日的单量y1的预估公式为：y1＝(c2*w2+c3*(1
‑
w2))*c4/c5*w3其中，c2表示上月同周同天的日单量；c3表示上周同天的日单量；日单量预估中的环比包括月环比和周环比，w2表示日单量预估中月环比的占比，为配置值，0<＝w2<＝1；c4表示过去7天的总单量；c5表示上月c4同期对应7天的总单量；w3表示促销周期的影响因子；节假日的单量y2的预估公式为：y2＝c6/c7*c8*(1+w4)其中，c6表示本周期法定假日前7日的日单量总和；c7表示上一周期同一法定假日前7日的日单量总和；c8表示上一周期同一法定假日同天的日单量；w4表示假日价格调整系数，
‑
1<w4<1；根据预估的每个物流虚拟分部区域每天的订单量分配自有提货车辆的公式为：其中，x
p
表示第p个物流虚拟分部区域分配的自有提货车辆，y
ip
表示第p个物流虚拟分
部区域每天的预估日单量，非节假日时，i取1，节假日时，i取2；w6表示配置的总自有提货车辆的数量。4.根据权利要求3所述的物流提货车辆的调度规划方法，其特征在于，在步骤S3中，从货主历史订单提货数据中获取特征要素，特征要素包括：货主下单时间、期望提货时间、实际提货时间，根据货主历史订单提货数据预测实际可提货时间和可提货时段列表的过程包括：S31.计算实际提货时间和期望提货时间的均方差，并进行归一化处理；其中，均方差f计算公式为：其中，表示货主历史实际提货时间和期望提货时间的差额的均值，d
p
表示每周具体一天的单一订单实际提货时间和期望提货时间的差额；归一化处理的公式为：其中，f
min
表示均方差的最小值，f
mix
表示均方差的最大值，g表示归一化处理后的值；S32.预测货主实际提货时间的延迟时间t，表达式为：其中，r为货主历史订单对应的历史周天的订单实际提货时间，h为货主历史订单对应的历史周天的订单期望提货提货时间，n为总订单数，j为配置参数，默认值为2；S33.将当日订单的期望提货时间与货主实际提货时间的延迟时间t相加，得到预测的实际可提货时间；S34.通过货主历史订单实际提货时间数据统计得出可提货时段列表，货主历史在对应时段有提货,则将对应时段加入可提货时段列表，用于无法在预测时段进行提货时进行，筛选下一个可提货时段。5.根据权利要求4所述的物流提货车辆的调度规划方法，其特征在于，在步骤S4中，判断货主归属的物流虚拟分部区域内配备的自有提货车辆是否能在当前货主实际可提货时间和可提货时段列表内提货时，根据货主归属的物流虚拟分部区域确定分配于...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓烨晖，周鲲，曾谷生，
申请(专利权)人：广州快兔物流科技有限公司，
类型：发明
国别省市：