[發明專利]多車場車輛路徑規劃方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010042242.2
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111260129B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 于琪嫄;劉松柏;林秋鎮;陳劍勇
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06Q10/047
• 分類號: G06Q10/047;G06Q10/0835;G06N3/006
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 李翔宇

本發明公開了多車場車輛路徑規劃方法、裝置、計算機設備及存儲介質，調用預先存儲的車輛路徑規劃多目標優化模型，以輸入數據為所述車輛路徑規劃多目標優化模型的輸入，并根據所述約束條件和對所述車輛路徑規劃多目標優化模型進行超多目標的進化求解，得到路徑最優解集；將所述路徑最優解集發送至客戶端，在超多目標的進化求解的過程中充分考慮了種群的收斂和多樣性，實現了種群形狀的有效預測，實現了基于輸入數據和約束條件快速且準確的獲取車輛路徑規劃多目標優化模型的路徑最優解集。

技術領域

本發明涉及路徑規劃技術領域，尤其涉及一種多車場車輛路徑規劃方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著電子商務的蓬勃發展，物流產業的重要性越來越凸顯。現代物流綜合了信息、運輸、倉儲、庫存等多種活動，運用計算機技術科學地進行物流調度仍是物流及運輸產業發展的關鍵。

對于各大物流企業，其所面臨的最重要的問題之一就是如何制定科學的運輸路線以高效的滿足客戶的配送需求，因此車輛路徑的規劃對整個物流系統的運輸成本和效率都有極其重要的影響。隨著物流運輸規模的日益加大以及配送要求的不斷提高，已經無法通過現有的路徑規劃方法在多配送中心分布的情況下進行最優路徑規劃。

發明內容

本發明實施例提供了一種多車場車輛路徑規劃方法、裝置、計算機設備及存儲介質，旨在解決現有技術中在多配送中心分布在不同區域的情況下，無法快速且準確的進行最優路徑規劃的問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種多車場車輛路徑規劃方法，其包括：

判斷是否接收到客戶端發送的路徑規劃請求；

若接收到客戶端發送的路徑規劃請求，獲取與所述路徑規劃請求對應的輸入數據和約束條件；其中，與所述路徑規劃請求對應的輸入數據包括當前用戶數量、當前用戶數量對應的每一用戶的貨物容量、當前用戶數量對應的每一用戶的當前用戶位置信息；

調用預先存儲的車輛路徑規劃多目標優化模型，以所述輸入數據為所述車輛路徑規劃多目標優化模型的輸入，并根據所述約束條件和對所述車輛路徑規劃多目標優化模型進行超多目標的進化求解，得到路徑最優解集；以及

將所述路徑最優解集發送至客戶端。

第二方面，本發明實施例提供了一種多車場車輛路徑規劃裝置，其包括用于執行上述第一方面所述的多車場車輛路徑規劃方法的單元。

第三方面，本發明實施例又提供了一種計算機設備，其包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面所述的多車場車輛路徑規劃方法。

第四方面，本發明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其中所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序當被處理器執行時使所述處理器執行上述第一方面所述的多車場車輛路徑規劃方法。

本發明實施例提供了一種多車場車輛路徑規劃方法、裝置、計算機設備及存儲介質，調用預先存儲的車輛路徑規劃多目標優化模型，以輸入數據為所述車輛路徑規劃多目標優化模型的輸入，并根據所述約束條件和對所述車輛路徑規劃多目標優化模型進行超多目標的進化求解，得到路徑最優解集；將所述路徑最優解集發送至客戶端，在超多目標的進化求解的過程中充分考慮了種群的收斂和多樣性，實現了種群形狀的有效預測，實現了基于輸入數據和約束條件快速且準確的獲取車輛路徑規劃多目標優化模型的路徑最優解集。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明實施例提供的多車場車輛路徑規劃方法的應用場景示意圖；