物流调度方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种物流调度方法、电子设备及存储介质，该物流调度方法包括获取某一时间段内的物流订单；根据物流订单中货物需求总量以及运输车辆的限载确定运输车辆数M和路径数M；根据每个客户点i的位置(x

【技术实现步骤摘要】
物流调度方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种基于超启发式的绿色物流调度方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]绿色物流调度优化对于节省企业配送成本、改善车辆配送效率、减少使用车辆及环境污染情况有着重要现实意义。
[0003]Bektas等在2013年通过分析车辆载重和行驶里程与碳排放的关联性，证实了改进配送路线，可以减少车辆对环境的污染 (Demir E,T,Laporte G.The bi
‑
objective pollution
‑
routing problem[J].European Journal of Operational Research,2014,232(3):464
‑
478.)；何东东等为减少物流配送中产生的废气污染，引入油耗和碳排放量的近似计算方法，设计了改进的禁忌搜索算法进行求解(何东东,李引珍.多车型绿色车辆路径问题优化模型[J].计算机应用,2018,38(12):3618
‑
3624+3637.)；XiaoY研究了农超对接模式下的绿色车辆路径优化研究，提出该模式可有效减少资源浪费，实现绿色配送 (Montoya A,Mendoza J.A Multi
‑
Space sampling heuristic for the green vehicle routing problem[J]. Transportation Research Part C Emerging Technologies,2016,70:113
‑
128.)；陈玉光等提出了构建城市绿色共同配送平台的方式提高配送路径绿色化水平(陈玉光，陈志祥.基于准时送货和最小耗油的配送车辆路径问题研究[J].中国管理科学，2016(1)：18
‑
24.)。
[0004]然而实际的绿色物流配送场景复杂多变，目前国内外针对绿色物流调度问题的研究仅能在特定需求场景下才能实施，难以向实际的绿色物流配送场景提供有效调度参考。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种物流调度方法、电子设备及存储介质，以解决现有技术仅在特定需求场景下实施，难以在实际的绿色物流配送场景中实施，可移植性差的问题。
[0006]本专利技术是通过如下的技术方案来解决上述技术问题的：一种物流调度方法，包括以下步骤：
[0007]获取某一时间段内的物流订单，所述物流订单至少包括一条订单，每条所述订单均至少包括一个客户点i及其位置(x
i
,y
i
)和货物需求量q
i
；
[0008]根据所述物流订单中货物需求总量以及运输车辆的限载确定运输车辆数M和路径数M；其中M≤N，N为物流订单中的客户点数；
[0009]根据每个客户点i的位置(x
i
,y
i
)和配送中心位置(x0,y0)计算得到M台运输车辆执行所述物流订单的可行方案；
[0010]根据实际场景及优化目标构建物流调度优化模型；
[0011]构建超启发式优化池，所述超启发式优化池包含多种开发策略；
[0012]基于所述物流调度优化模型，采用所述超启发式优化池中的开发策略对所述可行
方案进行调整，输出最优可行方案。
[0013]进一步地，当每台运输车辆的限载相同时，所述运输车辆数M或路径数M的计算公式为：
[0014][0015]其中，Q为单台运输车辆的限载，为取整符号；
[0016]当每台运输车辆的限载不同时，满足下式的最小M值即为运输车辆数或路径数，具体公式为：
[0017][0018]其中，Q
k
为第k台运输车辆的限载。
[0019]进一步地，得到M台运输车辆执行所述物流订单的可行方案的具体实现过程为：
[0020]步骤3.1：定义客户集合V和路径集合R，其中V＝{1,2,
…
,i,
…
,N}，R＝{1,2,
…
,k,
…
,M}，且设初始时路径集合R中的M条路径为空路径；
[0021]步骤3.2：计算集合V中每个客户点i到配送中心的距离d
i0
；
[0022]步骤3.3：计算将客户点i插入到第k条路径的插入成本，得到客户点i插入到M条路径的插入成本，所述插入成本的具体公式为：
[0023][0024][0025][0026]其中，为客户点i插入到第k条路径的插入成本，为未插入客户点i时第k条路径的运输成本，为插入客户点i时第k条路径的运输成本，|R
k
|为未插入客户点i时第k路径上的客户点数，|R
k
′
|为插入客户点i时第k路径上的客户点数，为第k条路径上客户点j与客户点j+1之间的距离，为第k条路径上配送中心与第一个客户点之间的距离，为第k 条路径上第|R
k
|个客户点与配送中心之间的距离，为第k条路径上插入客户点i与配送中心之间的距离；
[0027]步骤3.4：对所述客户点i对应的M个插入成本进行升序排序，并计算所述客户点i的遗憾值，具体公式为：
[0028][0029]其中，RV
i
为客户点i的遗憾值，为客户点i对应的M个插入成本中排第三的插入成本，为客户点i对应的M个插入成本中排第一的插入成本，为客户点i对应的M个插入成本中排第一的插入成本，所对应的路径即为客户点i的插入成本最小路径；
[0030]步骤3.5：重复执行步骤3.3和3.4，得到集合V中每个客户点i的遗憾值；
[0031]步骤3.6：提取出集合V中最大遗憾值所对应的客户点i
max
，将客户点i
max
插入到其插入成本最小路径的末尾；
[0032]步骤3.7：在集合V中删除客户点i
max
；
[0033]步骤3.8：判断集合V是否为空；当集合V不为空时，重复执行步骤3.3～3.8；当集合V为空时，得到M台运输车辆执行所述物流订单的可行方案。
[0034]进一步地，所述物流调度优化模型的具体表达式为：
[0035][0036][0037][0038][0039][0040]其中，V0＝{0,1,2,
…
,N}，V＝{1,2,
…
,i,
…
,N}，R＝{1,2,
…
,k,
…
,M}，V为客户集合，V0为客户和配送中心的集合，i,j＝0表示配送中心，j≠i，R为路径集合；C为运输成本；d
ij
为点 i到点j之间的距离；为二值变量，取值为1或0，当时，表示在第k路径中运输车辆由点i驶向点j；Q
k
为第k台运输车辆的限载。
[004本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物流调度方法，其特征在于，包括以下步骤：获取某一时间段内的物流订单，所述物流订单至少包括一条订单，每条所述订单均至少包括一个客户点i及其位置(x
i
,y
i
)和货物需求量q
i
；根据所述物流订单中货物需求总量以及运输车辆的限载确定运输车辆数M和路径数M；其中M≤N，N为物流订单中的客户点数；根据每个客户点i的位置(x
i
,y
i
)和配送中心位置(x0,y0)计算得到M台运输车辆执行所述物流订单的可行方案；根据实际场景及优化目标构建物流调度优化模型；构建超启发式优化池，所述超启发式优化池包含多种开发策略；基于所述物流调度优化模型，采用所述超启发式优化池中的开发策略对所述可行方案进行调整，输出最优可行方案。2.根据权利要求1所述的物流调度方法，其特征在于，当每台运输车辆的限载相同时，所述运输车辆数M或路径数M的计算公式为：其中，Q为单台运输车辆的限载，为取整符号；当每台运输车辆的限载不同时，满足下式的最小M值即为运输车辆数或路径数，具体公式为：其中，Q
k
为第k台运输车辆的限载。3.根据权利要求1所述的物流调度方法，其特征在于，得到M台运输车辆执行所述物流订单的可行方案的具体实现过程为：步骤3.1：定义客户集合V和路径集合R，其中V＝{1,2,
…
,i,
…
,N}，R＝{1,2,
…
,k,
…
,M}，且设初始时路径集合R中的M条路径为空路径；步骤3.2：计算集合V中每个客户点i到配送中心的距离d
i0
；步骤3.3：计算将客户点i插入到第k条路径的插入成本，得到客户点i插入到M条路径的插入成本，所述插入成本的具体公式为：所述插入成本的具体公式为：所述插入成本的具体公式为：
其中，为客户点i插入到第k条路径的插入成本，为未插入客户点i时第k条路径的运输成本，为插入客户点i时第k条路径的运输成本，|R
k
|为未插入客户点i时第k路径上的客户点数，|R
k
′
|为插入客户点i时第k路径上的客户点数，为第k条路径上客户点j与客户点j+1之间的距离，为第k条路径上配送中心与第一个客户点之间的距离，为第k条路径上第|R
k
|个客户点与配送中心之间的距离，为第k条路径上插入客户点i与配送中心之间的距离；步骤3.4：对所述客户点i对应的M个插入成本进行升序排序，并计算所述客户点i的遗憾值，具体公式为：其中，RV
i
为客户点i的遗憾值，为客户点i对应的M个插入成本中排第三的插入成本，为客户点i对应的M个插入成本中排第一的插入成本，为客户点i对应的M个插入成本中排第一的插入成本，所对应的路径即为客户点i的插入成本最小路径；步骤3.5：重复执行步骤3.3和3.4，得到集合V中每个客户点i的遗憾值；步骤3.6：提取出集合V中最大遗憾值所对应的客户点i
max
，将客户点i
max
插入到其插入成本最小路径的末尾；步骤3.7：在集合V中删除客户点i
max
；步骤3.8：判断集合V是否为空；当集合V不为空时，重复执行步骤3.3～3.8；当集合V为空时，得到M台运输车辆执行所述物流订单的可行方案。4.根据权利要求1所述的物流调度方法，其特征在于，所述物流调度优化模型的具体表达式为：达式为：达式为：达式为：达式为：其中，V0＝{0,1,2,
…
,N}，V＝{1,2,
…
,i,
…
,N}，R＝{1,2,
…
,k,
…
,M}，V为客户集合，V0为客户和配送中心的集合，i,j＝0表示配送中心，j≠i，R为路径集合；C为运输成本；d
ij
为点i到点j之间的距离；为二值变量，取值为1或0，当时，表示在第k路径中运输车辆由点i驶向点j；Q
k
为第k台运输车辆的限载。5.根据权利要求1所述的物流调度方法，其特征在于，所述超启发式优化池包括节点重
分配策略、两节点交换策略、顶点弧交换策略、两弧交换策略、三弧交换策略、链重定位策...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈少淼，贺锦，梁伟，
申请(专利权)人：湖南科技大学，
类型：发明
国别省市：