[發明專利]整車物流調度方法及裝置、存儲介質、終端

有效

• 申請號: 201811081447.0
• 申請日: 2018-09-17
• 公開（公告）號: CN109214756B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 金忠孝;梁亮
• 申請（專利權）人: 安吉汽車物流股份有限公司;上海汽車集團股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/06;G06Q10/04;G06N3/00
• 代理公司: 北京信遠達知識產權代理有限公司 11304
• 代理人: 魏曉波

一種基于蟻群算法和分層優化的整車物流調度方法及裝置、存儲介質、終端，所述方法包括：獲取整車物流數據；進行外迭代，進行外迭代的過程包括：基于整車物流數據獲取滿足預設約束條件的M個候選分配方案；在蟻群中各只螞蟻轉移期間，從蟻群中選取目標向量最大的螞蟻；當蟻群的轉移狀態滿足預設終止條件時，將最近一次轉移時選取的目標向量最大的螞蟻對應的分配方案確定為本次外迭代的候選最優調度方案；在針對預設目標集合包括的所有目標執行外迭代后，將最后一次外迭代確定的候選最優調度方案作為最優調度方案。通過本發明提供的方案能夠實現整車物流的自動化調度，且利于實現最優調度，從整體上降低貨運車的動態調度成本。

技術領域

本發明涉及汽車物流技術領域，具體地涉及一種整車物流調度方法及裝置、存儲介質、終端。

背景技術

整車物流是指整車從主機廠、各配送站點、經銷商運送到最終客戶的一系列活動和過程，整車物流調度需要解決物流路徑規劃、配載和車輛調度等一系列問題。

現有整車物流調度涉及的因素較為復雜，約束條件眾多，目標多元且相互制約，其中包括主機廠及其倉庫、物流公司及其中轉庫、承運商及其合約司機、經銷商及其倉庫等多個方面，歸納來講是一個多目標優化問題。

而大多數的物流公司根據人工經驗來定制調度運輸方案，配載過程多采用手工操作，配載方案完全取決于調度人員的自身經驗。這樣的整車物流調度方式存在考慮變量因素少、調度方案非最優、運力資源使用率不高、訂單反應速度慢等諸多缺點，無法達到汽車廠商及客戶的預期。

發明內容

本發明解決的技術問題是如何實現整車物流的自動化調度，以更合理、全面的調度邏輯從整體上降低貨運車的動態調度成本。

為解決上述技術問題，本發明實施例提供一種基于蟻群算法和分層優化的整車物流調度方法，包括：獲取整車物流數據，所述整車物流數據包括訂單數據及運力數據；進行外迭代，以確定針對一個目標的候選最優調度方案，所述目標選自預設目標集合，所述進行外迭代的過程包括：基于所述整車物流數據獲取滿足預設約束條件的M個候選分配方案，其中，M≥1，所述預設約束條件包括上一次外迭代確定的候選最優調度方案在對應目標上的目標向量；將所述候選分配方案記為螞蟻，將M只螞蟻構成的集合記為蟻群，在所述蟻群中各只螞蟻轉移期間，從所述蟻群中選取目標向量最大的螞蟻，所述螞蟻在所述目標上的投影記為對應于該螞蟻的目標向量；當所述蟻群的轉移狀態滿足預設終止條件時，將最近一次轉移時選取的目標向量最大的螞蟻對應的分配方案確定為本次外迭代的候選最優調度方案；在針對所述預設目標集合包括的所有目標執行所述外迭代后，將最后一次外迭代確定的候選最優調度方案作為最優調度方案。

可選的，所述基于所述整車物流數據獲取滿足預設約束條件的M個候選分配方案包括：循環迭代地隨機匹配所述訂單數據和運力數據，對于每次迭代，當訂單分配完畢且匹配的運力最少時，或者，當運力分配完畢時，將已分配的訂單和運力的匹配結果作為本次迭代獲取的候選分配方案；基于預設約束條件篩選歷次迭代獲取的候選分配方案，以獲取所述M個候選分配方案。

可選的，所述循環迭代地隨機匹配所述訂單數據和運力數據包括：從所述運力數據中隨機抽取一個運力并開始內迭代，所述內迭代的過程包括：遍歷所述訂單數據包括的訂單，以從中篩選出與所述運力滿足裝載約束的所有訂單；判斷所述運力是否滿載；當所述運力未滿載時，清空所述運力的匹配結果并重新執行所述內迭代，直至本次內迭代的結果為所述運力滿載時，判斷所述訂單數據包括的訂單是否分配完畢；當所述訂單數據包括的訂單分配完畢，且所述運力數據包括的運力未分配完畢時，繼續從所述運力數據中隨機抽取一個運力并執行所述內迭代，直至所述運力數據包括的運力分配完畢或所述訂單數據包括的訂單分配完畢，以完成一次循環迭代。