一种运输物流云平台的车辆调度最优算法制造技术

本发明专利技术公开了一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，包括搭载于物流车辆的移动端设备、北斗卫星系统以及终端系统，还包括：设置于始发物流地的数据采集系统，其包括若干个设置于分拣装置上，并对分拣所属片区对应数量进行计数的计数采集器，以及设置于始发物流地的数据中心，数据中心能够与北斗卫星系统信号处理终端链接；物流车定位与导航系统，包括设置于搭载于物流车辆的移动端设备上的定位传感器，地图图形显示装置，以及一个或者多个数据处理器。该发明专利技术协调物流运力以及运送周期，从而使得物流集散地分拣效率与物流堆积成比例配置，避免了物流集散地物流过分堆积的问题发生。避免了物流集散地物流过分堆积的问题发生。避免了物流集散地物流过分堆积的问题发生。

【技术实现步骤摘要】
一种运输物流云平台的车辆调度最优算法


[0001]本专利技术涉及物流运输的调度系统，具体涉及一种运输物流云平台的车辆调度最优算法。

技术介绍

[0002]网络购物成为普及以及近几年电子支付，消费取向的变化，导致了网购购买力激增，从而加大了对物流集散地以及物流运力的负责。现阶段对于物流管理方式都是集中于分拣系统上，优化分拣系统，加快物流片区分拣，从而加快集散地对物流的分拣。
[0003]但是集散地物流的分拣速率是固定的，物流运输批次、每一批次运力对应每日集散地物流的分拣速率需要进行匹配，否则就会造成物流运力超过集散地物流的分拣速率，从而造成物流堆积。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，用于解决上述问题。
[0005]技术方案
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，包括搭载于物流车辆的移动端设备、北斗卫星系统以及终端系统，还包括：
[0007]设置于始发物流地的数据采集系统，其包括若干个设置于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，其特征在于，包括搭载于物流车辆的移动端设备、北斗卫星系统以及终端系统，其特征在于，还包括：设置于始发物流地的数据采集系统，其包括若干个设置于分拣装置上，并对分拣所属片区对应数量进行计数的计数采集器，以及设置于始发物流地的数据中心，所述数据中心能够与北斗卫星系统信号处理终端链接；物流车定位与导航系统，包括设置于搭载于物流车辆的移动端设备上的定位传感器，地图图形显示装置，以及一个或者多个数据处理器，所述传感器能够通过北斗卫星系统定位物流车辆的位置并在所述地图图形显示装置的电子地图上显示出物流车辆的行驶信息。2.根据权利要求1所述一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，其特征在于，所述数据处理器能够访问地图图形处理界面装置内所包含关于多个行驶路线的地图数据信息，所述地图数据信息包括与每个行驶路线相关联的位置数据以及与每个行驶路线相关联的天气状态信息；以及，搭载该数据处理器的至少一个数据处理平台，基于始发物流地后续派发车次数量的增长数据预测某一时始发物流地和终止物流地的物流堆积能力，并与物流车辆的货运轨迹和运力能力匹配。3.根据权利要求2所述一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，其特征在于，所述数据处理平台，包括：接收单元，用于接收通讯卫星发送的各个始发物流地内由物流分拣数据采集系统采集的物流件分拣数量数据信息；数据处理单元，根据在单位时间内接收的物流件分拣数量数据信息计算出相应始发物流地内的物流分拣数量增长速度的数据信息；运力统计与匹配单元，将地图图形显示装置的电子地图上显示出的全部物流车辆的运力纳入数据处理平台内进行统计，通过匹配算法将每一艘物流车辆的货运轨迹与一个或者数个始发物流地的运力需求匹配，并产生动态的指示信息。4.根据权利要求3所述一种运输物流云平台的车辆调度最优算法，其特征在于，所述匹配算法包括：S001、设置物流分拣数据增长判断阈值点，所述阈值点通过以下方式得到：以3小时为一个时间单元，将某一始发物流地的物流分拣数据采集系统所收集的物流分拣数量的在单位时间内数量进行排序；S002、将符合下式的dt判断为离群点：|dt
‑
dt
‑
1|＞C，t＝2，...，n上式中，t表示第t个单位时间段内，d1，d2，...，dn是按照时间顺序记录的物流分拣的个数，C为给定的阈值；S003、当至少连续出现3个离群点时，所述运力统计与匹配单元将会将某一始发物流地的行驶路线相关联的位置数据以及天气状态信息调入数据平台，计算在地图图形界面的电子地图上距离该始发物流地最近的且尚有运力的物流车辆的路径到达该始发物流地的时间；S004、当连续出现6个离群点时，运力统计与匹配单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：王秀喜，
申请(专利权)人：江苏云配科技有限公司，
类型：发明
国别省市：