[發明專利]一種基于場景推演的物流配送調度算法

在審

• 申請號: 202010020350.X
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111242368A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 代宏硯;陶家威;姜海
• 申請（專利權）人: 中央財經大學;清華大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q10/08
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 沈淵琪

1.一種基于場景推演的物流配送調度算法，其特征在于，該方法具體為：

確定調度決策周期時長τ^a，場景片段時長τ^s，當前決策時刻t，向前追溯的歷史場景數目p；一個訂單c包含起點、終點、產生時間等信息，提取時刻t所有未完成的訂單組成的訂單集定義待預測的時刻t之后時長τ_s的訂單集為提取時刻t的場景特征集場景特征集由n類不同的特征組成；對于時刻之前的每一個決策時刻提取場景屬性S_j；根據特征集計算當前場景與歷史場景庫中的每一個場景的距離D_t，j，選取距離最小的場景，對應下標為j^*；提取時刻j^*往后時長τ^s內的訂單集作為對訂單集的預測；基于訂單集C_t和構建配送調度模型；利用啟發式算法求解物流配送調度方案。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將歷史訂單集作為對未來訂單集的預測。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，針對每一個決策時刻t，提取當前場景的屬性特征集S_t，特征集可以由多種不同類型的特征子集組成，包括但不限于外部環境特征，時刻t往前時長τ^s的訂單O-D矩陣，通過需求預測算法預測時刻t往后時長τ^s的訂單網格向量；針對每一個歷史時刻j，提取當前場景的屬性特征集S_j，包括但不限于外部環境特征，時刻j往前時長τ^s的訂單O-D矩陣，時刻j往后時長τ^s的的訂單網格向量。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，場景S_t和場景S_j距離的計算綜合了多維特征的距離

其中代表場景S_t和場景S_j的特征子集之間的距離。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，計算場景S_t和場景S_j的特征子集之間的距離采用任意計算向量距離的方法，包括但不限于余弦距離、歐式距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、閔可夫斯基距離。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，選取與當前場景S_t距離最小的場景其中j^*＝min_jD_t，j，提取決策時刻j^*往后時長τ^s內的訂單集作為對時刻t往后時長τ^s的訂單集的預測。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，構建調度模型時，考慮的訂單集同時包括時刻t未完成的訂單集和預測得到的時刻t往后時長τ^s的訂單集

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采用的調度目標信息包括但不限于最小化配送成本，最大化配送利潤，最大化訂單準時率。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，采用的啟發式算法包括但不限于禁忌搜索、遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法。