【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种。
技术介绍
随着市场经济的发展与繁荣,货物运输的物流成本在整个经济运行中所占的比重越来越高,因此,如何降低运输成本,提升运输效率,提高运输效益等问题,日益显的重要, 成为影响物流发展的重要一环。在货物运输中路径的优化问题,即货车运输路径的优化问题是降低运输成本、提高运输效益的关键因素。具体的,就是根据货物运输的已知条件和目标约束条件,寻找一般最符合条件的货车运输路径,使得货车运输利润最大化。下面以实例说明(见图4)上海某物流公司的长途运输大型货车A,承接了运输货物从上海到拉萨,当前因信息共享不充分及无相关大型数据、算法处理技术,导致货车A到达目的地卸载货物后往往陷入迷茫,跑到货运公司等好长时间才能了解哪里有货源的信息。如果找不到货源往往空车开回出发地上海,造成了巨大浪费。本专利提出货车搜寻最优运输路径的技术,在物流信息交互平台上,将货源、车源、等相关信息充分共享,后台提供搜索引擎,使得长途货车和货源最优匹配。如通过系统搜索匹配,推荐货车A在要求回到出发地上海的时间内,从拉萨运输某货物到乌鲁木齐,然后从乌鲁木齐运输货物回到上海,这样的货车A无空载闲置的浪费,实现了车主利润最大化。由于顺路运货,运价也许低,货主支付的运费低,这样就实现了车主,货主双方利润的最大化,实现高效运输。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够提高运输效益的货车运输路径优化方法。一种,所述货车的一种运输路径经过的站点形成一个学子,所述货车的各种运输路径经过的站点形成一个学子集合,所述方法包括如下步骤判断所述货车运输路径的学子集合的各站点的货物属性是否满足货车运 ...
【技术保护点】
1.一种货车运输路径的优化方法,其特征在于,所述货车的一种运输路径经过的站点形成一个学子,所述货车的各种运输路径经过的站点形成一个学子集合,所述方法包括如下步骤:判断所述货车运输路径的学子集合的各站点的货物属性是否满足货车运输条件;若各站点的货物属性均满足货车运输条件,将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径的个体历史最优学子集合学习;若各站点的货物属性均满足货车运输条件,将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径的全局最优学子学习;若各站点的货物属性均满足货车运输条件,将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径的局部最优学子学习;将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径个体历史最优学子集合、全局最优学子、局部最优学子学习后的学子两两相比,选取所述货车较优的运输路径组成新的学子集合。
【技术特征摘要】
1.一种货车运输路径的优化方法,其特征在于,所述货车的一种运输路径经过的站点形成一个学子,所述货车的各种运输路径经过的站点形成一个学子集合,所述方法包括如下步骤判断所述货车运输路径的学子集合的各站点的货物属性是否满足货车运输条件;若各站点的货物属性均满足货车运输条件,将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径的个体历史最优学子集合学习;若各站点的货物属性均满足货车运输条件,将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径的全局最优学子学习;若各站点的货物属性均满足货车运输条件,将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径的局部最优学子学习;将所述货车运输路径的学子集合向当前货车运输路径个体历史最优学子集合、全局最优学子、局部最优学子学习后的学子两两相比,选取所述货车较优的运输路径组成新的学子集合。2.如权利要求1所述的货车运输路径的优化方法,其特征在于,所述货车运输路径的各站点的货物属性包括运输费用、货物类型、重量、体积、运输出发地、目的地、出发时间、到达时间。3.如权利要求2所述的货车运输路径的优化方法,其特征在于,通过判断货物类型是否属于货车运输类型限制、货物重量是否小于货车运输重量限制、货物体积是否小于货车运输体积限制、两个相邻站点中前一站点...
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