[發明專利]基于彈性集成的車輛運單智能配送方法及其系統有效
| 申請號: | 201810719163.3 | 申請日: | 2018-07-03 |
| 公開(公告)號: | CN109165883B | 公開(公告)日: | 2022-09-27 |
| 發明(設計)人: | 王文濤;王超 | 申請(專利權)人: | 四川駒馬科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/08 | 分類號: | G06Q10/08;G06Q10/06;G06N3/12 |
| 代理公司: | 成都環泰專利代理事務所(特殊普通合伙) 51242 | 代理人: | 李斌;黃青 |
| 地址: | 610000 四川省成都市錦江區*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 彈性 集成 車輛 運單 智能 配送 方法 及其 系統 | ||
1.一種基于彈性集成的車輛運單智能配送方法,其特征在于,包括以下步驟:
a、設置響應時間參數,處理運單匹配請求;
b、根據運單的規模選擇匹配模式,該匹配模式包括精準匹配和啟發式匹配;
c、根據匹配模式適配相應的匹配算法,并在計算完成后返回匹配結果;
d、對接收到的匹配結果進行約束管理,選擇相適宜的運單匹配結果;其中,
所述步驟a包括以下步驟:
a101、接收運單匹配請求,并根據設置的響應時間參數進行處理;
a102、判斷是否是常規需求,如果是,則計算運單規模;如果否,則針對特定需求進行車輛優化調度;
所述步驟b包括以下步驟:
運單規模計算完成后,判斷配送點規模是否大于預設定的運單規模閾值,如果是,則進行啟發式匹配;如果否,則進行精準匹配。
2.根據權利要求1所述的基于彈性集成的車輛運單智能配送方法,其特征在于,所述步驟c包括以下步驟:
若進行精準匹配,則適配剪枝搜索算法進行計算,并在預定時間內返回相應的匹配結果;
若進行啟發式匹配,則集成多種智能算法,包括遺傳算法、蟻群算法、禁忌搜索算法、模擬退火和粒子群算法,并在預定時間內返回相應的匹配結果。
3.根據權利要求1所述的基于彈性集成的車輛運單智能配送方法,其特征在于,所述步驟d包括以下步驟:
設置包括重量體積約束、時間窗約束和取貨配送點約束的約束條件列表,并根據約束條件列表中的相關約束選擇相應匹配結果;
若對約束條件列表內的相關約束進行增加、修改和刪除,則更新約束條件列表。
4.一種基于彈性集成的車輛運單智能配送系統,其特征在于,包括運單響應模塊、運單匹配模塊、算法適配模塊和策略約束模塊,其中:
運單響應模塊,用于設置響應時間參數,處理運單匹配請求;
運單匹配模塊,用于根據運單的規模選擇匹配模式,該匹配模式包括精準匹配和啟發式匹配;
算法適配模塊,用于根據匹配模式適配相應的匹配算法,并在計算完成后返回匹配結果;
策略約束模塊,用于對接收到的匹配結果進行約束管理,選擇相適宜的運單匹配結果;
所述運單響應模塊包括運單接收子模塊和需求判斷子模塊,其中:
運單接收子模塊,用于接收運單匹配請求,并根據設置的響應時間參數進行處理;
需求判斷子模塊,用于判斷是否是常規需求,如果是,則計算運單規模;如果否,則針對特定需求進行車輛優化調度;
所述運單匹配模塊包括規模判斷子模塊,用于計算運單規模,判斷配送點規模是否大于預設定的運單規模閾值;
所述算法適配模塊包括精準匹配子模塊和啟發式匹配子模塊,其中:
精準匹配子模塊,適配剪枝搜索算法進行計算,并在預定時間內返回相應的匹配結果;
啟發式匹配子模塊,集成多種智能算法,包括遺傳算法、蟻群算法、禁忌搜索算法、模擬退火和粒子群算法,并在預定時間內返回相應的匹配結果;
所述策略約束模塊包括約束設置子模塊和約束修改子模塊,其中:
約束設置子模塊,用于設置包括重量體積約束、時間窗約束和取貨配送點約束的約束條件列表,并根據約束條件列表中的相關約束選擇相應匹配結果;
約束修改子模塊,用于對約束條件列表內的相關約束進行增加、修改和刪除,更新約束條件列表。
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