[發(fā)明專利]一種物流運(yùn)輸調(diào)度方法與裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710655727.7
• 申請(qǐng)日: 2017-08-03
• 公開（公告）號(hào): CN107437126B
• 公開（公告）日: 2020-08-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 蔡延光;戚遠(yuǎn)航;蔡顥;黃何列
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q10/08
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 羅滿

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種物流運(yùn)輸調(diào)度方法與裝置，初始化目標(biāo)參數(shù)；利用基于泰森多邊形的初始化策略得到蝙蝠位置信息；利用尋優(yōu)規(guī)則，得到目標(biāo)蝙蝠位置信息和目標(biāo)適應(yīng)度；依據(jù)向量比較機(jī)制，得到全局最優(yōu)蝙蝠位置信息和最優(yōu)適應(yīng)度；依據(jù)更新規(guī)則和尋優(yōu)規(guī)則，更新全局最優(yōu)蝙蝠位置信息和最優(yōu)適應(yīng)度；當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)時(shí)，輸出物流運(yùn)輸調(diào)度的結(jié)果。以離散蝙蝠算法為核心，通過融入基于泰森多邊形的初始化策略加快算法的前期收斂速度，利用預(yù)先設(shè)置的尋優(yōu)規(guī)則來(lái)提高算法的尋優(yōu)能力，采用向量比較機(jī)制來(lái)控制算法收斂的方向，在實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸調(diào)度上具有更好的尋優(yōu)能力，更強(qiáng)的穩(wěn)定性，可以有效解決多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及物流運(yùn)輸技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種物流運(yùn)輸調(diào)度方法與裝置。

背景技術(shù)

目前我國(guó)的物流運(yùn)輸資源分配不均，運(yùn)輸路徑安排不合理，造成了資源的嚴(yán)重浪費(fèi)。在物流已經(jīng)成為了現(xiàn)代社會(huì)的第三利潤(rùn)源泉的今天而言，對(duì)物流運(yùn)輸調(diào)度進(jìn)行合理的優(yōu)化是迫切需要解決的重要問題之一。目前對(duì)單車場(chǎng)、單車型等物流運(yùn)輸調(diào)度問題研究較多，而對(duì)多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題研究較少。因此，對(duì)于多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題的研究具有很強(qiáng)的實(shí)用性和應(yīng)用背景。

多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題描述為：有M個(gè)車場(chǎng)，N個(gè)客戶，M個(gè)車場(chǎng)各自擁有容量為u_m、最大配送距離為l_m的車輛K_m輛(m＝1,2,…,M)，負(fù)責(zé)對(duì)N個(gè)客戶進(jìn)行貨物分送工作，客戶i的貨物需求為g_i(i＝1,2,…,N)，客戶(車場(chǎng))i到客戶(車場(chǎng))j之間的距離為d_ij(i,j＝1,2,…,N+M)且每個(gè)客戶可以由任意一個(gè)車場(chǎng)的車輛服務(wù)，但只能由一輛車服務(wù)一次，每輛車完成運(yùn)送任務(wù)后必須返回原車場(chǎng)，如果能夠計(jì)算出一種合適的車輛調(diào)度方案，使各車場(chǎng)的車輛既能滿足所有客戶的需求，又使車輛總的配送距離最短，將有效的解決多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題。

可見，如何解決多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題，是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟待解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例的目的是提供一種物流運(yùn)輸調(diào)度方法與裝置，可以有效的解決多車型多車場(chǎng)物流運(yùn)輸調(diào)度問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例提供一種物流運(yùn)輸調(diào)度方法，包括：

S10：初始化目標(biāo)參數(shù)；

S11：利用基于泰森多邊形的初始化策略得到蝙蝠位置信息；

S12：利用預(yù)先設(shè)置的尋優(yōu)規(guī)則，對(duì)第一蝙蝠位置信息進(jìn)行優(yōu)化處理，得到目標(biāo)蝙蝠位置信息以及對(duì)應(yīng)的目標(biāo)適應(yīng)度；其中，所述第一蝙蝠位置信息為所有所述蝙蝠位置信息中的任意一個(gè)蝙蝠位置信息；

S13：依據(jù)預(yù)先設(shè)置的向量比較機(jī)制，對(duì)各個(gè)所述目標(biāo)蝙蝠位置信息對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度進(jìn)行比較，得到全局最優(yōu)蝙蝠位置信息以及對(duì)應(yīng)的最優(yōu)適應(yīng)度；

S14：按照預(yù)先設(shè)置的更新規(guī)則，對(duì)所述目標(biāo)蝙蝠位置信息進(jìn)行更新處理，得到更新后的第二蝙蝠位置信息；

S15：利用預(yù)先設(shè)置的所述尋優(yōu)規(guī)則，對(duì)所述第二蝙蝠位置信息進(jìn)行優(yōu)化處理，得到第二目標(biāo)蝙蝠位置信息以及對(duì)應(yīng)的第二適應(yīng)度；

S16：依據(jù)所述第二適應(yīng)度、所述目標(biāo)適應(yīng)度和所述最優(yōu)適應(yīng)度，更新全局最優(yōu)蝙蝠位置信息以及對(duì)應(yīng)的最優(yōu)適應(yīng)度；

S17：判斷迭代次數(shù)是否達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，若是，則輸出物流運(yùn)輸調(diào)度的結(jié)果；若否則返回所述S14。

可選的，在所述S11中包括：

根據(jù)公式確定出每個(gè)車場(chǎng)對(duì)應(yīng)的泰森多邊形區(qū)域V(p_i)；其中，P_i表示二維歐式平面的離散點(diǎn)集合中的一個(gè)離散點(diǎn)；