【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流运营管理领域，更具体的说是涉及一种面向多节点模式的车货匹配方法及系统。
技术介绍
1、根据国内外相关研究进展，尽管在车货匹配所涉及的领域已经取得了大量研究成果，但现有方法在车货匹配应用上仍然存在一定的局限性。通过对比前人的研究成果，可以总结出以下主要不足：
2、车货匹配问题在实际中涉及到多种场景，如拼装、中转等，但现有文献大多只考虑了简单的一对一场景。由于应用场景较少具有局限性，涉及一对多的货物拼装或中转运输的研究还相对较少，需要更深入的研究。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种面向多节点模式的车货匹配方法及系统，先根据货物目的地地理坐标位置聚类再路径规划的两阶段策略，充分利用货物地理位置信息，又节省问题的求解时间。算法首先利用轮廓系数法确定聚类数k值，并应用k-means算法生成货物聚类方案，随后通过基于匹配适应度的启发式算法将货物簇与车辆进行匹配。接着，针对每辆车的路径规划，改进蚁群算法的转移概率设计，综合考虑距离和时间因素，采用自适应蒸发因...
【技术保护点】
1.一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，轮廓系数法确定聚类簇值k的步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，基于启发式规则对各个货物簇与车辆信息匹配，具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，多策略改进蚁群路径规划算法的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，转移概率的计算公式如下：
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【技术特征摘要】
1.一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，轮廓系数法确定聚类簇值k的步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种面向多节点模式的车货匹配方法，其特征在于，基于启发式规则对各个货物簇与车辆信息匹配，具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种面向多...
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