[發明專利]一種考慮車輛路徑與三維裝箱的車貨匹配方法

有效

• 申請號: 202010719420.0
• 申請日: 2020-07-23
• 公開（公告）號: CN111882200B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 趙姣;張佳蕊;王寧;王茵
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06Q10/0639;G06Q10/083;G06N3/006
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 李紅霖

1.一種考慮車輛路徑與三維裝箱的車貨匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)根據車輛數量、貨主數量和貨主的貨物數量生成車貨匹配結果并進行初始化；其中，隨機生成若干車貨匹配結果，一部分保留隨機性，將剩余部分車貨匹配結果中同一貨主貨物對應實數的整數部分修正為相同的值；

所述車貨匹配結果由隨機帶有兩位小數的實數組合編碼得到，其中，實數的整數部分表示貨物匹配的車輛序號，小數部分數值由大至小排序為放入車輛的貨物先后順序以及車輛訪問的貨主先后順序；

2)設置最大迭代次數并將當前迭代代數設為1，初始化歷史最優匹配結果及其適應度值，設置最大迭代速度并將當前迭代速度設為0，初始化學習因子及慣性權重范圍，開始迭代；

3)判斷當前迭代代數是否達到最大迭代次數；

若達到最大迭代次數，則跳轉到步驟8)；

否則，則跳轉到步驟4)；

4)更新車貨匹配結果；

步驟4)中更新車貨匹配結果具體為：

y_od(t+1)＝y_od(t)+g_od(t+1)?????(1)

其中，y為車貨匹配結果中貨物對應的實數值，t為前一代迭代次數，g為車貨匹配結果進化速度；

5)計算更新后的車貨匹配結果的適應度值；

適應度函數為：車輛運營成本的性能指標函數、車輛空載成本的性能指標函數、車輛重心偏移成本的性能指標函數和懲罰成本的性能指標函數；

所述車輛的運營成本包括車輛載貨行駛成本；

所述車輛空載成本包括質量空載率加權折合的成本和空間空載率加權折合的成本；

所述車輛重心偏移成本包括載貨車輛重心與空載車輛重心的距離加權折合的成本；

所述車輛懲罰成本包括同一貨主貨物裝載不同車輛加權折合的成本；

在步驟5)中，計算更新后的車貨匹配結果適應度值的適應度函數為：

其中，n為貨主數量，m為車輛數量，pp為貨物總數量，mm為貨物質量，X為車貨匹配結果，E為車輛每增加一單位質量行駛一單位距離的成本，F為車輛空載行駛一單位距離的成本，S為車輛行駛距離，I為車輛是否使用結果，M為車輛最大載重量，V為車廂體積，v為貨物體積，T為車輛空載率折合成本，Y為車輛貨主匹配結果，H為車輛重心偏移距離折合成本，R為同一貨主貨物裝載不同車輛的懲罰系數；

式(2)中的車輛行駛距離S由式(3)求解得到：

其中，Z為車輛與先后到達的貨主匹配結果，D為貨主與貨主、貨主與貨主目的地之間的距離，i表示車輛，j表示貨主，k表示貨物；

6)比較所有車貨匹配結果的適應度值，將當前所有車貨匹配結果中適應度值最小的設為當前最優匹配結果，更新各個歷史最優匹配結果，并根據歷史最優車貨匹配結果、步驟1)中初始化的學習因子和慣性權重范圍以及當前迭代代數更新匹配結果進化方向及速度；

步驟6)中更新車貨匹配結果進化速度具體為：

y_od(t+1)＝ωg_od(t)+c₁r₁[P_od(t)-y_od(t)]+c₂r₂[P_Gd(t)-y_od(t)]????(4)

其中：iter_o為當前迭代次數，iter為最大迭代次數，c₁、c₂為學習因子，ω為慣性權重，r₁、r₂為0-1的隨機數，P_id(t)為各個歷史最優匹配結果，P_Gd(t)為粒子群的歷史最優匹配結果；

7)判斷當前車貨匹配結果中適應度值最小的結果是否滿足特赦條件；

若滿足，則將當前粒子設為歷史最優匹配結果，更新禁忌表，并跳轉至步驟8)；

否則，則將次優匹配結果作為歷史最優匹配結果，以跳出局部最優，更新禁忌表，并跳轉至步驟3)；

所述禁忌表中記錄連續若干次迭代重復成為歷史最優匹配結果的車貨匹配結果，并存儲對所述結果進行的禁忌代數，防止所有車貨匹配結果重復將其作為歷史最優匹配結果并持續趨近于該結果，陷入局部最優；若連續若干次迭代后的歷史最優匹配結果均無法超越被禁忌的匹配結果或者被禁代數達到預先設置的最大值，釋放該結果使其重新有機會成為歷史最優匹配結果；

步驟7)中更新禁忌表的操作為：

將最優粒子在禁忌表中對應的車貨匹配位置設為禁忌長度，禁忌表其余位置數值減1；

8)輸出全局近似最優車貨匹配結果。