[發明專利]一種集散點與中轉點選址系統、方法有效
| 申請號: | 201910097900.5 | 申請日: | 2019-01-31 |
| 公開(公告)號: | CN111507497B | 公開(公告)日: | 2023-06-23 |
| 發明(設計)人: | 黃一瀟;劉凇瑞;雷紫霖;李珂;張騫丹;朱光遠;白文勇;劉國嶺 | 申請(專利權)人: | 順豐科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/04 | 分類號: | G06Q10/04;G06Q10/0637;G06Q10/083 |
| 代理公司: | 北京志霖恒遠知識產權代理有限公司 11435 | 代理人: | 趙奕 |
| 地址: | 518061 廣東省深圳市南山區學府路(以南)*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 集散 中轉 選址 系統 方法 | ||
1.一種集散點與中轉點選址方法,其特征是,包括以下步驟:
將各個網點輸入集散點選址模型,利用針對集散點選取時配置的第一層級約束條件對所述集散點選址模型進行約束,確定滿足針對集散點選取時配置的第一層級目標函數的網點作為集散點,生成所述集散點與各個所述網點的映射關系;
將各個集散點及各個集散點與各個所述網點的映射關系輸入中轉點選址模型,利用針對中轉點選取時配置的第二層級約束條件對所述中轉點選址模型進行約束,確定滿足針對中轉點選取時配置的第二層級目標函數的集散點作為同城高速網絡的中轉點,生成所述集散點與所述中轉點的映射關系;
集散點選址模型構建過程包括:
根據網點信息、集散點選取要求信息、與集散點關聯的第一層級同城快件信息生成第一建模特征信息;
根據第一層級同城快件經過集散點后的可規劃時長要求配置所述第一層級目標函數;所述第一層級目標函數為第一層級同城快件經過集散點后的可規劃時長最大化;
根據所述第一建模特征信息利用混合整數規劃方法,并基于所述第一層級約束條件、所述第一層級目標函數構建集散點選址模型;
中轉點選址模型構建過程包括:
根據集散點信息、網點與集散點的映射關系、中轉點選取要求信息、與中轉點關聯的第二層級同城快件信息生成第二建模特征信息;
根據中轉的第二層級同城快件數量要求、中轉的第二層級同城快件數量及第二層級同城快件的可規劃時長要求配置所述第二層級目標函數;
根據所述第二建模特征信息利用混合整數規劃方法,并基于所述第二層級約束條件、所述第二層級目標函數構建中轉點選址模型;所述第二層級目標函數為最大化中轉的第二層級同城快件數量,且最大化第二層級同城快件的可規劃時長。
2.根據權利要求1所述的集散點與中轉點選址方法,其特征是,還包括:
配置用于集散點選取的第一決策變量信息,并根據所述第一建模特征信息、所述第一決策變量信息配置相應的第一層級約束條件。
3.根據權利要求1所述的集散點與中轉點選址方法,其特征是,還包括下述至少一項:
將第一層級同城快件的起始地、目的地均配置在集散點;
將多個起始地和目的地相同且時間窗重合部分長度大于車輛直發時長的第一同快件配送任務合并,形成第二層級同城快件,并生成第二層級同城快件信息。
4.根據權利要求3所述的集散點與中轉點選址方法,其特征是,還包括:
配置用于中轉點選取的第二決策變量信息,并根據所述第二建模特征信息、所述第二決策變量信息配置相應的第二層級約束條件。
5.根據權利要求3所述的集散點與中轉點選址方法,其特征是,還包括下述至少一項:
根據中轉點信息及集散點與中轉點的映射關系區分可中轉的第二層級同城快件、不可中轉的第二層級同城快件,以供輸入車輛路徑規劃算法,進行車輛配送線路規劃。
6.一種集散點與中轉點選址系統,其特征是,所述系統用于執行權利要求1-5任一項所述的集散點與中轉點選址方法,所述系統包括:
集散點選址單元,配置用于將各個網點輸入集散點選址模型,利用針對集散點選取時配置的第一層級約束條件對所述集散點選址模型進行約束,確定滿足針對集散點選取時配置的第一層級目標函數的網點作為集散點,生成所述集散點與各個所述網點的映射關系;
中轉點選址單元,配置用于將各個集散點及各個集散點與各個所述網點的映射關系輸入中轉點選址模型,利用針對中轉點選取時配置的第二層級約束條件對所述中轉點選址模型進行約束,確定滿足針對中轉點選取時配置的第二層級目標函數的集散點作為所述同城高速網絡的中轉點,生成所述集散點與所述中轉點的映射關系;
所述集散點選址單元還配置用于集散點選址模型建立,具體包括:
根據網點信息、集散點選取要求信息、與集散點關聯的第一層級同城快件信息生成第一建模特征信息;
根據第一層級同城快件經過集散點后的可規劃時長要求配置所述第一層級目標函數;
根據所述第一建模特征信息利用混合整數規劃方法,并基于所述第一層級約束條件、所述第一層級目標函數構建集散點選址模型;所述第一層級目標函數為第一層級同城快件經過集散點后的可規劃時長最大化。
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