[發明專利]用于調度云物流平臺運力的方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 201910635877.0
• 申請日: 2019-07-15
• 公開（公告）號: CN110533279B
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 胡小建;李偉
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06V10/764;G06V10/762;G06N3/12;G06Q10/08
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;劉兵

本發明實施方式提供一種用于調度云物流平臺運力的方法、系統及存儲介質，屬于車輛調度問題模型和算法領域。所述方法包括：獲取每個集散點集散貨物的種類；采用KNN算法根據所述種類對所述集散點進行聚類以形成多個集散中心，其中，每個所述集散中心用于集散一類所述貨物；采用遺傳算法分別根據所述集散中心和對應的提貨點確定將貨物從所述提貨點運輸至所述集散中心的最佳調度方案，其中，所述提貨點用于將所述貨物發出。該方法、系統及存儲介質可以保證調度方案的合理性，提高云平臺物流的調度效率。

技術領域

本發明涉及車輛調度問題模型和算法領域，具體地涉及一種用于調度云物流平臺運力的方法、系統及存儲介質。

背景技術

云物流平臺下的運力調度問題本質上是車輛路徑問題，是物流業務中不可回避的關鍵問題，也是國內外學者研究的熱點問題。合理的車輛調度方案可以為企業節省運輸成本和時間，提高物流服務的效率，為企業提升競爭力，因此對該問題的研究具有重要的意義。

發明內容

本發明實施方式的目的是提供一種用于調度云物流平臺運力的方法、系統及存儲介質。該方法、系統及存儲介質能夠保證云物流平臺的車輛的調度方案的合理性，從而提高車輛的調度效率。

為了實現上述目的，本發明實施方式提供一種用于調度云物流平臺運力的方法，所述方法包括：

獲取每個集散點集散貨物的種類；

采用KNN(k-NearestNeighbor，k鄰近)算法根據所述種類對所述集散點進行聚類以形成多個集散中心，其中，每個所述集散中心用于集散一類所述貨物；

采用遺傳算法分別根據所述集散中心和對應的提貨點確定將貨物從所述提貨點運輸至所述集散中心的最佳調度方案，其中，所述提貨點用于將所述貨物發出。

另一方面，本發明還提供一種用于調度云物流平臺運力的系統，所述系統包括處理器，所述處理器用于執行上述任一所述的方法。

再一方面，本發明還提供一種存儲介質，所述存儲介質存儲有指令，所述指令用于被機器讀取以使得所述機器執行上述任一所述的方法。

通過上述技術方案，本發明提供的用于調度云物流平臺運力的方法、系統及存儲介質通過采用KNN聚類方法對貨物的集散點進行聚類，從而形成多個集散中心；再針對每個集散中心分別采用遺傳算法分析車輛從提貨點將貨物運輸至集散中心的調度方案，保證了調度方案的合理性，提高了車輛的調度效率。

本發明實施方式的其它特征和優點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細說明。

附圖說明

附圖是用來提供對本發明實施方式的進一步理解，并且構成說明書的一部分，與下面的具體實施方式一起用于解釋本發明實施方式，但并不構成對本發明實施方式的限制。在附圖中：

圖1是根據本發明的一個實施方式的用于調度云物流平臺運力的方法的流程圖；

圖2是根據本發明的一個實施方式的采用KNN算法對集散點進行聚類的方法的流程圖；

圖3是根據本發明的一個實施方式的采用遺傳算法確定調度方案的方法的流程圖；

圖4是根據本發明的一個實施方式的染色體編碼的流程圖；

圖5是根據本發明的一個實施方式的初始化種群的流程圖；

圖6是根據本發明的一個實施方式的對種群進行交叉操作的流程圖；

圖7是根據本發明的一個實施方式的對種群進行變異操作的流程圖；

圖8是根據本發明的一個實施方式的檢驗算子的處理過程的流程圖；

圖9是根據本發明的一個示例的遺傳算法的適應度隨著迭代次數變化的折線圖。