【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物流，具体地说，是一种基于目标函数的车仓匹配方法及其应用系统。
技术介绍
1、当代物流配送产业正朝信息化、网络化、现代化、智能化的趋势发展，被广泛认为是企业在除了降低物质消耗、提高劳动生产率的又一个可增加利润的方式。在物流配送中，车仓匹配是非常重要的环节。
2、目前，市面上的钢铁物流系统经常受制于现实条件的约束，物流园区内部为车辆分配仓库的运输环节往往都是根据相关仓库人员的个人经验及偏好进行选择和调配，缺乏科学合理的规划且分配效率较低，可能会导致车仓匹配工作出现诸多问题，如货物分配不均衡、物流配送不及时、后续生产环节等待过久、无法及时应对园区内突发流量等。这些都会影响到企业物流的合理化，很容易造成物流成本持续抬升，物流服务水平低的结果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的，是要提供一种基于目标函数的车仓匹配方法及其应用系统，以解决人工分配导致的分配不均、效率低下问题，提升企业的物流配送效率。
2、本专利技术为实现上述目的，所采用的技术方法如下：
3、一种基于目标函数的车仓匹配方法，包括依次进行的以下步骤；
4、s1、解析车辆和仓库匹配的变量，构建车仓匹配模型；
5、s2、根据步骤s1中解析的变量定义车仓匹配模型参数，包括待匹配车辆信息、待匹配车辆对应的订单信息和当前可用仓库信息；
6、s3、建立车仓匹配模型的约束条件；
7、s4、定义车仓匹配模型的第一阶段和第二阶段，第一阶段为多约束预
8、作为限定：步骤s2中的待匹配车辆信息包括车辆编号、车辆状态和车辆对应的订单号；待匹配车辆对应订单号的订单信息包括订单编号、订单需求的钢材类型、订单需求的钢材状态、订单需求钢材的放射性、订单需求的毛料重量、订单需求的小废钢重量、订单需求的中废钢重量、订单需求的大废钢重量、订单需求的炼钢重量、订单需求的合金重量、订单需求的辅料重量和订单需求的轧钢重量；当前可用仓库信息包括仓库编号、仓库中存储钢材类型、仓库中存储钢材状态、仓库中存储钢材放射性、仓库中存储毛料容量、仓库中存储小废钢容量、仓库中存储中废钢容量、仓库中存储大废钢容量、仓库中存储炼钢容量、仓库中存储合金容量、仓库中存储辅料容量和仓库中存储轧钢容量；其中，钢材类型包括毛料、小废钢、中废钢、大废钢、炼钢、合金和辅料，共八种钢材类型。
9、作为进一步限定：步骤s3中约束条件为：
10、(1)在进行匹配过程的时间窗口内,待匹配车辆和当前可用仓库的位置不变；
11、(2)当前可用仓库的位置在待匹配车辆的可行驶范围之内；
12、(3)待匹配车辆对应的订单号不同且订单需求的钢材类型和钢材重量已知；
13、(4)待匹配车辆的运输载运条件与货物运输需求方的在材料、车型、载重和体积方面的要求相符。
14、作为再进一步限定：车辆信息、订单信息和仓库信息以字符串的形式存储于对应数据库中，步骤s4中多约束预选阶段中面向约束条件生成特征向量为：
15、对车辆信息、订单信息和仓库信息进行提取、重构和转换，生成x和y，
16、x＝encode2x(c,o)
17、y＝encode2y(g)
18、其中，c为待匹配车辆信息，o为待匹配车辆对应的订单信息，g为当前可用仓库信息，x表示待匹配车辆信息及订单信息的特征向量{x1,x2,x3,x4}的集合，x1表示订单信息中的订单需求的钢材类型，x2表示订单需求中八种类型钢材中每种钢材的有无，x3表示订单需求中八种类型钢材中每种钢材的重量，x4表示订单信息中钢材的放射性；y表示当前可用仓库信息的特征向量{y1,y2,y3,y4}的集合，y1表示仓库信息中仓库中存储钢材类型，y2表示仓库中八种类型钢材中每种钢材的有无，y3表示仓库中八种类型钢材中每种钢材的容量，y4表示仓库信息中仓库中存储钢材放射；encode2x表示将待匹配车辆信息及订单信息中的关键信息转换为向量x的编码器，encode2y表示将当前可用仓库信息中的关键信息转换为向量y的编码器，encode负责对字符串数据进行解析，并将其转换为约束条件关系的数字数据，以及将高维的待匹配车辆信息、待匹配车辆对应的订单信息和当前可用仓库信息转换成特征向量；
19、多约束预选阶段中基于约束条件求解为：
20、对x和y中的特征向量进行计算，只有同时满足步骤s3中的约束条件时结果才为1，待匹配车辆数量为n，第n辆待匹配车辆信息及订单信息的特征向量{x1n,x2n,x3n,x4n}，n∈[1,n]，当前可用仓库数量为k，第k个当前可用仓库信息gk的特征向量为{y1k,y2k,y3k,y4k}，k∈[1,k]，判断当前可用仓库gk是否符合第n辆待匹配车辆的订单信息的目标函数为：
21、
22、
23、
24、
25、通过基于约束条件的求解，获得与每个待匹配车辆订单信息特征向量相匹配的仓库集合，即得到预选仓库。
26、作为更进一步限定：多指标优选阶段中为预选仓库打分的目标函数：
27、
28、其中，预选仓库数量为l，为第l个预选仓库pgl的得分，l∈[1,l]；dn为第n辆待匹配车辆距离第l个预选仓库pgl的距离；vl为预选仓库pgl的订单处理速度，numl为预选仓库pgl当前停留的车辆数，α、β、γ为权重系数，α+β+γ＝1；
29、选出打分值最高的仓库为：
30、比较所有预选仓库的得分，
31、
32、其中，bestscore为预选仓库的最高得分，获得最高得分的预选仓库即为当前待匹配车辆匹配到的最优仓库。
33、本专利技术还提供了上述基于目标函数的车仓匹配方法的一种应用系统，包括从下至上的数据层、支撑层、应用层和表现层；
34、数据层，负责收集物流相关数据，包括司机信息、车辆信息、订单信息和仓库信息，对数据进行分类、组织、编码、存储、检索、保护、同步和备份操作，并将物流相关数据传递给支撑层进行业务逻辑处理；
35、支撑层，包括车仓匹配模块，车仓匹配模块应用基于目标函数的车仓匹配方法为车辆匹配最佳仓库，并将匹配结果传递给应用层；
36、应用层，包括最优仓库匹配模块、物流信息统计模块和实时订单监控模块，最优仓库匹配模块负责为车辆和仓库基于目标函数求得最优仓库；物流信息统计模块负责各车辆实时位置、预计送达时间、是否超时、配送环境中车流量的物流实时信息；实时订单监控模块负责实时监控车辆、订单信息，并提本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，包括依次进行的以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，步骤S2中的待匹配车辆信息包括车辆编号、车辆状态和车辆对应的订单号；待匹配车辆对应订单号的订单信息包括订单编号、订单需求的钢材类型、订单需求的钢材状态、订单需求钢材的放射性、订单需求的毛料重量、订单需求的小废钢重量、订单需求的中废钢重量、订单需求的大废钢重量、订单需求的炼钢重量、订单需求的合金重量、订单需求的辅料重量和订单需求的轧钢重量；当前可用仓库信息包括仓库编号、仓库中存储钢材类型、仓库中存储钢材状态、仓库中存储钢材放射性、仓库中存储毛料容量、仓库中存储小废钢容量、仓库中存储中废钢容量、仓库中存储大废钢容量、仓库中存储炼钢容量、仓库中存储合金容量、仓库中存储辅料容量和仓库中存储轧钢容量；其中，钢材类型包括毛料、小废钢、中废钢、大废钢、炼钢、合金和辅料，共八种钢材类型。
3.根据权利要求2所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，步骤S3中约束条件为：
4.根据权利要求3所述的一种基于目标函数的
5.根据权利要求4所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，多指标优选阶段中为预选仓库打分的目标函数：
6.一种利用权利要求1-5中任意一项所述基于目标函数的车仓匹配方法的应用系统，其特征在于，包括从下至上的数据层、支撑层、应用层和表现层；
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，数据层负责收集的物流相关数据还包括导航信息和路况信息，支撑层还包括配送环境模拟模块和路径规划模块，车仓匹配模块将匹配结果作为路径规划模块的一个输入；配送环境模拟模块对配送环境进行模拟，模拟的配送环境作为路径规划模块的另一个输入；路径规划模块为车辆规划在配送环境中的配送路径；支撑层将车仓匹配模块的匹配结果、配送环境模拟模块的模拟结果和路径规划模块的规划结果传递给应用层；应用层还包括智能实时导航模块，智能实时导航模块负责车辆的进出、取货和送货全阶段的路径规划；表现层的移动终端还负责在物流配送需求分析的基础上，研究配送环境中的车辆路径规划及运输全阶段的车辆管控问题，并实时更新并统计复杂道路信息，监控和上报车辆和司机信息，通过面向复杂多变情景的动态路线导航技术提前规划、掌握和控制车辆物流配送路径，并实现园区内外的物流车流量控制；表现层的物流订单信息管理模块还负责通过订单数据和仓库处理速度的反馈进一步优化支撑层配送环境模拟模块和路径规划模块中所应用的方法，供企业实时监管物流信息。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，配送环境模拟模块应用基于权值的栅格模拟算法对配送环境进行模拟，应用基于权值的栅格模拟算法对配送环境进行模拟的方法为：采用直角坐标法将配送环境分解为具有数值信息的环境栅格，对于障碍栅格和自由栅格赋以不同数值，对布局图进行划分，同时使用不同的数值将每个小栅格分为可通行区域和不可通行区域，对划分好的栅格进行编码，最终建立配送环境的栅格模型。
9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，路径规划模块应用基于改进D*的路径规划算法为车辆规划在配送环境中的配送路径，路径规划模块中设有路径规划的约束条件，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，包括依次进行的以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，步骤s2中的待匹配车辆信息包括车辆编号、车辆状态和车辆对应的订单号；待匹配车辆对应订单号的订单信息包括订单编号、订单需求的钢材类型、订单需求的钢材状态、订单需求钢材的放射性、订单需求的毛料重量、订单需求的小废钢重量、订单需求的中废钢重量、订单需求的大废钢重量、订单需求的炼钢重量、订单需求的合金重量、订单需求的辅料重量和订单需求的轧钢重量；当前可用仓库信息包括仓库编号、仓库中存储钢材类型、仓库中存储钢材状态、仓库中存储钢材放射性、仓库中存储毛料容量、仓库中存储小废钢容量、仓库中存储中废钢容量、仓库中存储大废钢容量、仓库中存储炼钢容量、仓库中存储合金容量、仓库中存储辅料容量和仓库中存储轧钢容量；其中，钢材类型包括毛料、小废钢、中废钢、大废钢、炼钢、合金和辅料，共八种钢材类型。
3.根据权利要求2所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，步骤s3中约束条件为：
4.根据权利要求3所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，车辆信息、订单信息和仓库信息以字符串的形式存储于对应数据库中，步骤s4中多约束预选阶段中面向约束条件生成特征向量为：
5.根据权利要求4所述的一种基于目标函数的车仓匹配方法，其特征在于，多指标优选阶段中为预选仓库打分的目标函数：
6.一种利用权利要求1-5中任意一项所述基于目标函数的车仓匹配方法的应用系统，其特征在于，包括从下至上的数据层、支撑层、应用层和表现层；
7.根据权利要求6所述的系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：薄胜，李媛，
申请(专利权)人：北京乐智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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