[發明專利]基于人工智能的物流路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202011221338.1
• 申請日: 2020-11-05
• 公開（公告）號: CN112348438A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 李佳;李瑞;韓晶;王海軍
• 申請（專利權）人: 沈陽工業大學;遼寧省安全科學研究院
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06F30/20;G06F111/04
• 代理公司: 沈陽智龍專利事務所(普通合伙) 21115
• 代理人: 宋鐵軍

本發明涉及一種基于人工智能的物流路徑規劃方法，根據聚類結果判斷所采用的配送模式進行服務，根據配送模式選擇通過車輛路徑問題及建立TECVRP?D模型并用CPLEX對比求解確定最終路徑。本發明以配送成本、時間轉換成本和環境成本作為目標函數建立在移動衛星、時間窗和載重約束下的車輛路徑問題模型，并運用CPLEX求解器對該問題求解，求解結果表明貨車無人機動態配送模式和貨車無人機組網配送模式相比于現有的配送模式能夠進一步的降低配送成本。

技術領域

本發明涉及物流路徑規劃技術領域，特別涉及一種基于人工智能的物流路徑規劃方法。

背景技術

人工智能物流主要通過互聯網、物聯網、物流網，整合物流資源，充分發揮現有物流資源供應方的效率，而需求方，則能夠快速獲得服務匹配，得到物流支持。

近年來隨著經濟發展無人機在各領域的應用展露頭角，例如航拍，農業，軍工等領域發展尤其迅速，現也有不少學者和企業將無人機引入到物流領域中來。在帶有無人機的路徑優化研究中，主要包括這樣四種配送模式：無人機作為主要驅動，車輛支持無人機運行模式；車輛作為主要驅動，而無人機支持車輛運行模式；無人機與車輛獨立運行模式和無人機與車輛同時運行模式。目前四種模式的配送成本仍較高，還有待進一步完善、降低。

發明內容

發明目的：

本發明提出一種基于人工智能的物流路徑規劃方法，其目的在于解決現有人工智能的物流路徑運輸成本高的問題。

技術方案：

一種基于人工智能的物流路徑規劃方法，根據聚類結果判斷所采用的配送模式進行服務，根據配送模式選擇通過車輛路徑問題及建立TECVRP-D模型并用CPLEX對比求解確定最終路徑。

當配送模式為貨車-無人機聯合組網配送模式或者貨車-無人機聯合動態配送模式時，通過建立TECVRP-D模型并用CPLEX對比求解確定最終路徑。

聚類結果判斷方法的步驟為：

步驟1：初始化各變量及參數；

步驟2：計算每個客戶到配送中心的距離，并判斷該距離是否大于a；

步驟3：如果客戶與配送中心的距離不大于a，那么選擇純無人機配送模式配送服務，該問題可歸結到車輛路徑問題；

步驟5：如果客戶與配送中心的距離大于a，則轉步驟6；

步驟6：計算客戶集中度，并判斷是否大于b；

步驟7：如果客戶集中度不大于b，則選擇純貨車配送模式配送服務，該問題即車輛路徑問題；

步驟8：如果客戶集中度大于b，則選擇貨車-無人機聯合配送模式服務，轉步驟9；

步驟9：計算每個客戶的需求量，并判斷是否大于c；

步驟10：如果客戶i的需求量不大于c，則i為無人機客戶；

步驟11：如果客戶i的需求量大于c，則i為組合車輛客戶；

步驟12：計算客戶i與其他客戶的距離，并判斷是否大于d；

步驟13：如果客戶i與其他客戶的距離不大于d，則i為普通車輛客戶；

步驟14：如果客戶i與其他客戶的距離大于d，則i為移動衛星；

步驟15：i＝i+1，依次判斷每個客戶是否為移動衛星；

步驟16：計算移動衛星間的距離，并判斷其是否大于e；

步驟17：如果移動衛星間的距離不大于e，則選擇貨車-無人機聯合組網配送模式，并利用TECVRP-D模型求解；