[發明專利]一種智能化物流運輸系統

有效

• 申請號: 202010031646.1
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111199375B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 潘紅斌
• 申請（專利權）人: 江蘇佳利達國際物流股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/06;G06N3/08;G06N3/12
• 代理公司: 無錫睿升知識產權代理事務所(普通合伙) 32376
• 代理人: 姬穎敏

1.一種智能化物流運輸系統，其特征在于；包括與中央調度系統數據聯網的發貨點的發貨倉儲系統、運輸管理系統、中轉站的中轉系統和收貨點的收貨倉儲系統；所述發貨倉儲系統包括計量系統、分貨系統和發貨裝載區間；所述運輸管理系統包括運輸調度系統和運輸工具；所述中轉系統包括中轉分貨系統和中轉裝載區間；所述收貨倉儲系統包括收貨反饋端和收貨倉；

所述計量系統測量物資的重量和體積，然后根據物資的重量、體積和收貨地信息生成唯一識別碼，并將唯一識別碼發送至調度系統；所述分貨系統識別物資唯一識別碼獲取收貨地信息并將物資進行分類傳送至發貨裝載區間；所述發貨裝載區間將不同目的地的物資進行存放；

所述運輸調度系統根據中央調度系統調度運輸工具和向中央調度系統上報運輸工具的位置；

所述中轉分貨系統識別物資唯一識別碼獲取收貨地信息并將物資進行分類傳送至中轉裝載區間；所述中轉裝載區間將不同收貨點的物資進行存放；

所述收貨反饋端通過掃描唯一識別碼確認物資收貨；所述收貨倉將物資存儲；

所述中央調度系統記錄并運算發貨倉儲系統、運輸管理系統、中轉系統和收貨倉儲系統上傳的數據；

所述發貨倉儲系統包括分揀運算方法，所述分揀運算方法包括以下步驟：

S1：所述計量系統進行信息采集，測量物資的重量和體積，然后根據物資的重量、體積和收貨地信息生成唯一識別碼；建立數據模塊，其中參數包括物資信息、發貨點信息、中轉站信息、收貨點信息、運輸工具信息；其相關符號表示如下：M：物資；所述物資包括；

Ma：物資重量；

Mb：物資體積；物資體積的長、寬或高隨機選擇表示{Mbl，Mbw，Mbh}；

n：發貨點,包括{n₁,n₂,n₃……n}；

q：中轉站，包括{q₁,q₂,q₃……q}；

m：收貨點，包括{m₁,m₂,m₃……m}；

D：運輸工具；包括{D₁,D₂,D₃……D}；運輸工具的額定長、寬、高表示分別為Dl_額、Dw_額、Dh_額；運輸工具的額定載重為Dg_額；

R：運輸路徑；

t：時間長；

e：經濟適用量；

S2：將物資根據不同的目的地進行一次分類，再根據不同的中轉站進行二次分類；

S3：根據一次分類和二次分類進行運輸量運算；

S4：根據一次分類進行閾值計算，設定運輸工具的額定體積和額定載重為一定值，根據物資的體積進行近似分類，滿足物資總長度小于等于運輸工具的長度，物資總寬度小于等于運輸工具的寬度，物資總高度小于等于運輸工具的高度；

運算物資的總重量是否小于額定載重；

S5：根據二次分類進行閾值計算，設定運輸工具的額定體積和額定載重為一定值，根據物資的體積進行近似分類，滿足物資總長度小于等于運輸工具的長度，物資總寬度小于等于運輸工具的寬度，物資總高度小于等于運輸工具的高度；

運算物資的總重量是否小于額定載重；

所述中央調度系統將上傳數據進行運算，其運算方法包括一種基于遺傳算法和神經網絡算法的運輸調度方法，所述運輸調度方法包括以下步驟：

A1、生成初始種群G；該初始種群包含N條染色體；其中一條染色體為物資的一種運輸方案；所述染色體按照任意長度對物資M根據需要選擇特征進行編碼，生成物資調度序列；所述染色體包含有多個基因，所述基因片段包括n、m、q、R、D的一種或多種；且需滿足以下條件：

f(D)≥Man_xm_y或f(D)≥Mbn_xm_y；x∈n,y∈m；

A2、構建神經網絡；發貨點的計量系統為神經網絡輸入端，收貨點的收貨反饋端為輸出端，中轉站為隱含層；即神經網絡具有n個網絡輸入端，m個輸出端，q個神經元；染色體的映射關系為{n₁,n₂,n₃……n}→{q_xn₁,q_xn₂,q_xn₃ … … q_xn}→{q_xq_yn₁,q_xq_yn₂,q_xq_yn₃ … …q_xq_yn}→{m₁,m₂,m₃……m}；其中q≥x≥1；q≥y≥1；所述染色體經神經網絡輸入和輸出構成染色體的運輸方案；

A3、開始迭代，執行以下步驟：

1)將初始種群依交叉概率對種群中的染色體進行交叉操作，交叉過程中任意交換基因片段，形成種群G1；

2)將種群G1根據調度目標R、t、e進行適應度評價；得到種群G2；

3)將種群G2根據變異概率進行變異操作；

4)將第3步種群G2依交叉概率對種群中的染色體進行交叉操作，交叉過程中任意交換基因片段，形成種群G3；

5)將種群G3根據調度目標R、t、e進行適應度評價；得到種群G4；

6)重復種群迭代，得到種群Gi，判斷是否達到收斂優化結果；是，結束迭代，否，繼續迭代；

所述經濟適用量為單位總貨量采用最少的運輸工具及運輸路徑最短的評價值；

λ為整數，且λ比的整數部分大1，ΔD_x為D_x的運輸量；M_x為某一物資；

按照排序來分配經濟適用量被選中的概率P：

設置權重函數(1)：U＝pε₁；所述ε₁為權重參數，ε₁∈[0,1]；

所述S4步驟優先運算和再運算所述S5步驟優先運算和再運算根據運算結果，對物資貼虛擬標號，所述虛擬標號與唯一識別碼相對應，所述虛擬標號包括裝載順序和裝載位置；所述適應度評價步驟中染色體的基因{n₁,n₂,n₃……n}不超過3個，即基因中最多不超過3個發貨點；

所述染色體R的最小值為：

min(R)＝L₁|n_x-n_x+1|+L₂|n_x+1-n_x+2|+L₃|n_x+2-n_x+3|+L₄|n_x+3-q_y|+L₅|q_y-m_z|；其中L₁,L₂,L₃,L₄,L₅為定值；即一個點至另一個點的實際距離；

其中，x∈n；y∈q；z∈m；

設置權重函數(3)：U＝min(R)ε₃；所述ε₃為權重參數，ε₃∈[0,1]；

所述染色體時間長t的最小值為：

f(t)＝min(R)/v-ρΔt；Δt為發貨點裝載時間，ρ為裝載次數，ρ小于等于3；v為運輸工具的速度；

設置權重函數(4)：U＝f(t)ε₄；所述ε₄為權重參數，ε₄∈[0,1]。