[發(fā)明專利]一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法

在審

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• 申請日: 2022-03-24
• 公開（公告）號: CN114386919A
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設計）人: 陳志軍;魯哲;劉姍栩;邵逸賓;楊弼凱;柴世欣;張學為;劉洋;林觀果;朱興盛;陳秋實;張晶明;劉泓宇
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 徐瑛

1.一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取各車型的車輛參數和節(jié)點位置信息,并基于節(jié)點位置信息進一步獲取相鄰兩節(jié)點間所有可行路徑的路況數據和行駛速度數據；

步驟2：將所述車輛參數、路況數據和行駛速度數據代入CMEM油耗量計算模型中，得到各車型在所有相鄰兩節(jié)點間的各可行路徑上的油耗量與載重量之間的關系函數集；

步驟3：基于所述油耗量與載重量的關系函數集，求解相鄰兩節(jié)點間不同車型在不同載重量下的油耗量最小路徑，獲得所有相鄰兩節(jié)點間各車型在不同載重量下的油耗量最小路徑集合；

步驟4：基于所述油耗量最小路徑集合，利用CMEM模型，以油耗量最小為目標，構建多車型配送路徑混合整數規(guī)劃模型；

步驟5：獲取車輛實際載重量，將所述實際載重量代入多車型配送路徑混合整數規(guī)劃模型，對多車型配送路徑混合整數規(guī)劃模型進行求解，得到最優(yōu)配送方案。

2.根據權利要求1所述的一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟2具體包括以下步驟：

步驟21：將車型j的車輛參數、相鄰節(jié)點h₁和h₂之間所有可行路徑的路況數據和行駛速度數據代入CMEM油耗量計算模型中，得到車型j在節(jié)點h₁和h₂間的所有可行路徑上的油耗量與載重量的關系函數集；

步驟22：重復步驟21，得到車型j在全部相鄰兩節(jié)點間所有可行路徑上的油耗量與載重量的關系函數集；

步驟23：重復步驟步驟21和步驟22，得到各車型在全部相鄰兩節(jié)點間所有可行路徑上的油耗量和載重量的關系函數集。

3.根據權利要求1所述的一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟3具體包括以下步驟：

步驟31：分析歷史數據，獲取各車型的多種常見載重量；

步驟32：將車型j的所述多種常見載重量代入車型j在節(jié)點h₁和h₂之間所有可行路徑上的油耗量與載重量的關系函數集中，得到在不同載重量下，車型j在節(jié)點h₁和h₂之間的油耗量最小路徑；

步驟33：重復步驟32，得到車型j在各常見載重量下，所有相鄰兩節(jié)點間的油耗量最小路徑；

步驟34：重復步驟32和33，獲得所有相鄰兩節(jié)點間各車型在多種常見載重量下的油耗量最小路徑集合。

4.根據權利要求1所述的一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟1中的行駛速度數據指車輛在節(jié)點與節(jié)點間行駛時的平均時速；采用大數據分析獲取節(jié)點與節(jié)點間可行路徑上的平均行駛時速。

5.根據權利要求1所述的一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，所述路況數據包括路徑長度和道路傾斜角度。

6.根據權利要求1所述的一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟3中，采用Dijkstra算法迭代求解相鄰兩節(jié)點之間各車型在不同載重量下的油耗量最小路徑集合。

7.根據權利要求1所述的一種基于交通路網選擇的多車型配送優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟5中，采用CPLEX對多車型配送路徑混合整數規(guī)劃模型進行求解。