一种基于和声搜索的车货匹配方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及物流技术领域，具体涉及一种基于和声搜索的车货匹配方法、系统、设备及介质。基于和声搜索算法的车货匹配方法通过创作和迭代调整决策策略，使用目标函数改变对特定需求的偏好，并以此调整车货匹配策略。对先验知识的要求较低，且拥有智能化算法经验可迭代的优点，在结合状态抽象和值函数近似的思想后，对于解决大规模条件输入问题有着较显著的效果，可比较明显的减小计算问题时的时间消耗和空间消耗，在较短时间内得到一个可接受的车货匹配结果。匹配结果。匹配结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于和声搜索的车货匹配方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及物流
，具体涉及一种基于和声搜索的车货匹配方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]目前，在货运物流中存在着物流资源利用率低、成本居高不下的问题，一项重要因素为车货双方的信息不对称。由于信息不流通，车主获取货源信息存在一定的滞后性，导致车辆的闲置和等待时间成本的增加；而在车主结束配送之后，由于大部分的货源是单边货源，在回程中也面临着空驶的难题。

技术实现思路

[0003]针对上述现有技术中物流资源利用率低的问题，本专利技术提供一种基于和声搜索的车货匹配方法、系统、设备及介质。
[0004]为实现上述目的，本专利技术技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于和声搜索的车货匹配方法，包括如下步骤：
[0006]根据车货距离建立距离矩阵，设置和声记忆库的容量、保留概率、记忆扰动概率及最大迭代次数；
[0007]根据所述容量，随机匹配车货获得若干车货匹配方案，计算出每个车货匹配方案的量化结果，根据所述距离矩阵、车货匹配方案和量化结果，建立和声记忆库；
[0008]随机获取取值概率和音调微调概率，分别与保留概率和记忆扰动概率相比较，根据比较结果生成新的车货匹配方案或微调现有车货匹配方案或使用现有车货匹配方案；
[0009]计算所述生成新的车货匹配方案或微调现有车货匹配方案或使用现有车货匹配方案的量化结果，更新和声记忆库中的车货匹配方案；
[0010]迭代次数达到所述最大迭代次数后，从和声记忆库中选取量化结果最优的车货匹配方案，即为最优车货匹配方案。
[0011]进一步的，若所述取值概率小于所述保留概率，则从所述和声记忆库中随机取值一种车货匹配方案，否则随机生成一种车货匹配方案。
[0012]进一步的，若所述音调微调概率小于所述记忆扰动概率，则使用现有车货匹配方案，否则微调现有车货匹配方案。
[0013]进一步的，所述车货匹配方案的量化结果计算过程包括如下步骤：
[0014]根据车货匹配方案中车货匹配关系，计算车货匹配率；
[0015]根据目的地，计算车货空驶率；
[0016]根据货物运输需求和车辆承载能力，计算车货装载率；
[0017]根据所述车货空驶率和车货装载率计算车货匹配收益；
[0018]根据所述车货匹配率和所述车货匹配收益，计算得到量化结果。
[0019]进一步的，还包括步骤：提前检查是否还有空余车辆与多余货物支持车货匹配，如
果有则继续进行匹配操作，否则返回等候信号，将车辆或货物移入等待队列。
[0020]进一步的，所述根据车货距离建立距离矩阵中，若某个货物在某台车辆承担能力范围外，则将两者之间距离设为零。
[0021]进一步的，所述取值概率和音调微调概率取值范围为[0,1]。
[0022]第二方面，本专利技术提供一种基于和声搜索的车货匹配系统，包括如下模块：
[0023]初始化模块：用于根据车货距离建立距离矩阵，设置和声记忆库的容量、保留概率、记忆扰动概率及最大迭代次数；
[0024]匹配计算模块：用于根据所述容量，随机匹配车货获得若干车货匹配方案，计算出每个车货匹配方案的量化结果，根据所述距离矩阵、车货匹配方案和量化结果，建立和声记忆库；
[0025]比较执行模块：用于随机获取取值概率和音调微调概率，分别与保留概率和记忆扰动概率相比较，根据比较结果生成新的车货匹配方案或微调现有车货匹配方案或使用现有车货匹配方案；
[0026]更新模块：用于计算比较执行模块中车货匹配方案的量化结果，更新和声记忆库中的车货匹配方案；
[0027]迭代模块：用于重复迭代比较执行模块和更新模块，直至迭代次数达到所述最大迭代次数，从和声记忆库中选取量化结果最优的车货匹配方案，即为最优车货匹配方案。
[0028]第三方面，本专利技术提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述基于和声搜索的车货匹配方法。
[0029]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的基于和声搜索的车货匹配方法。
[0030]与现有技术相比，本专利技术有益效果如下：
[0031]第一、基于和声搜索算法的车货匹配方法通过创作和迭代调整决策策略，使用目标函数改变对特定需求的偏好，并以此调整车货匹配策略。和声搜索算法对先验知识的要求较低，且拥有智能化算法经验可迭代的优点，在结合状态抽象和值函数近似的思想后，对于解决大规模条件输入问题有着较显著的效果，可比较明显的减小计算问题时的时间消耗和空间消耗，在较短时间内得到一个可接受的车货匹配结果。
[0032]第二、车货匹配作为货运物流平台的重要功能之一，不仅能够更加智能化地为车主和货主提供服务，提高用户满意度，而且也能针对车辆闲置、物流成本高等问题提出改善措施，进行高效运力调度。
[0033]第三、完善智能物流配送调配体系；促进人员、货源、车源等信息高效匹配，有效降低货车空驶率，提高配送效率。因此，实现货运物流平台供需双方的智能化、自动化车货匹配，最大化社会资源利用率，是货运物流今后的发展趋势。
附图说明
[0034]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0035]图1为本专利技术一种基于和声搜索的车货匹配方法流程示意图；
[0036]图2为本专利技术一种基于和声搜索的车货匹配方法计算流程示意图；
[0037]图3为本专利技术一种基于和声搜索的车货匹配方法和声搜索示意图。
具体实施方式
[0038]下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0039]以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本专利技术提供进一步的详细说明。除非另有指明，本专利技术所采用的所有技术术语与本专利技术所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本专利技术所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。
[0040]实施例1
[0041]和声搜索是一种基于音乐的元启发式优化算法。使用和声搜索算法构建车货匹配模型，其匹配系统由和声记忆库和创作智能构成，创作智能根据迭代次数获取创作方向概率，做出和声创作，通过对比迭代更新和声记忆库。在接收运输需求与申请后，结合目标函数，车辆和货物需求申请，进行车货匹配方案决策，首先建立和声记忆库，利用创作智能构建新和声方案，计算方案量化结果，迭代更新和声记忆库。和声记忆库主要储存三个矩阵，分别是距离矩阵，方案矩阵以及结果矩阵，创作智能主要依靠和声记忆库取值概率和音调微调概率来进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于和声搜索的车货匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：根据车货距离建立距离矩阵，设置和声记忆库的容量、保留概率、记忆扰动概率及最大迭代次数；根据所述容量，随机匹配车货获得若干车货匹配方案，计算出每个车货匹配方案的量化结果，根据所述距离矩阵、车货匹配方案和量化结果，建立和声记忆库；随机获取取值概率和音调微调概率，分别与保留概率和记忆扰动概率相比较，根据比较结果生成新的车货匹配方案或微调现有车货匹配方案或使用现有车货匹配方案；计算所述生成新的车货匹配方案或微调现有车货匹配方案或使用现有车货匹配方案的量化结果，更新和声记忆库中的车货匹配方案；迭代次数达到所述最大迭代次数后，从和声记忆库中选取量化结果最优的车货匹配方案，即为最优车货匹配方案。2.根据权利要求1中所述的基于和声搜索的车货匹配方法，其特征在于，若所述取值概率小于所述保留概率，则从所述和声记忆库中随机取值一种车货匹配方案，否则随机生成一种车货匹配方案。3.根据权利要求2中所述的基于和声搜索的车货匹配方法，其特征在于，若所述音调微调概率小于所述记忆扰动概率，则使用现有车货匹配方案，否则微调现有车货匹配方案。4.根据权利要求1中所述的基于和声搜索的车货匹配方法，其特征在于，所述车货匹配方案的量化结果计算过程包括如下步骤：根据车货匹配方案中车货匹配关系，计算车货匹配率；根据目的地，计算车货空驶率；根据货物运输需求和车辆承载能力，计算车货装载率；根据所述车货空驶率和车货装载率计算车货匹配收益；根据所述车货匹配率和所述车货匹配收益，计算得到量化结果。5.根据权利要求1中所述的基于和声搜索的车货匹配方法，其特征在于，还包括步骤：提前检查是否还有空余车辆与多余货物支持车货匹配，如...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻晓，王铁铮，张锦，辛锋，黄德弟，高彦龙，朱军，任博瀚，潘焜，安明，石亮，杨帆，朱晓文，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：