车辆调度方法、装置、计算机设备和介质制造方法及图纸

本公开提供了一种车辆调度方法、装置、计算机设备和介质。该方法包括：构建物流网络，物流网络包括N个节点和M辆车，形成N*(N

【技术实现步骤摘要】
车辆调度方法、装置、计算机设备和介质


[0001]本公开涉及车辆管理
，更具体而言，涉及一种车辆调度方 法、装置、计算机设备和介质。

技术介绍

[0002]随着互联网和电子商务的发展，人们的网络消费越来越多。随之而 来的，物流运输体系也在不断发展壮大，各地均布局了物流网点，以实 现货物的储运、流通和中转。
[0003]运输车辆的调度在货物的运输过程中起着重要的作用。一般需要制 定运输车辆的行车路线，使得运输车辆在满足一定的约束条件下，有序 的通过一系列装货点和卸货点，最终实现货物的运输。
[0004]然而，目前的运输车辆的调度策略的制定方式一般都是采用人工制 定或固定人员负责特定区域，导致运输车辆调度的灵活性差且调度成本 高，物流公司无法对所有车辆进行全局调度。
[0005]如果运营范围内M辆车在N个城市之间的车辆调度方案要求达到 最大利润。如果采用穷举法计算，其复杂程度呈指数级，增加了物流公 司的成本。
[0006]公开内容
[0007]有鉴于此，本公开提供了一种车辆调度方法、装置、计算机设备和 介质，提高。
[0008]根据本公开的一个方面，提供了一种车辆调度方法，包括：构建物 流网络，所述物流网络包括N个节点和M辆车，形成N*(N
‑
1)个运输路径， N为大于2的正整数；根据多个节点的历史物流数据构建目标函数模型， 所述目标函数包括运输利润目标函数；采用随机函数生成多个初始车辆 调度方案；根据预设的遗传算法对多个所述初始车辆调度方案进行预设 更新轮次，得到多个车辆调度方案；根据所述目标函数模型从多个车辆 调度方案中选出运输利润最大的作为目标车辆调度方案。
[0009]优选地，构建目标函数模型包括：构建利润矩阵：X＝(xij)
n*n
，xij表 示每辆车从节点i到节点j的利润，其中，1≤i≤N，1≤j≤N；构建车辆矩 阵：T＝(tij)
n*n
，tij表示节点i到节点j的调度车辆数量，所有节点之间的调 度车辆之和不大于M；根据利润矩阵和车辆矩阵构建目标函数： [0010]优选地，采用随机函数生成多个初始车辆调度方案包括：构建货量 矩阵：W＝(wij)
n*n
，wij表示节点i到节点j的货量；获取多个节点的调度车 辆数量；根据所述货量矩阵和多个节点的调度车辆数量采用随机函数生 成多个初始车辆调度方案。
[0011]优选地，所述预设更新轮次至少包括2
N
次。
[0012]优选地，根据预设的遗传算法对多个所述初始车辆调度方案进行预 设更新轮次的更新，包括：从多个所述初始车辆调度方案中随机筛选出 多个第一车辆调度方案；根据预设的交叉概率对多个第一车辆调度方案 进行交叉，得到多个第二车辆调度方案；根据预设的变异概率对多个第 二车辆调度方案进行变异，得到多个第三车辆调度方案；获取当前更新 轮次，若所述当前更新轮次小于所述预设更新轮次，则将多个所述第三 车辆调度方
案作为下一更新轮次的初始车辆调度方案。
[0013]优选地，从多个所述初始车辆调度方案中随机筛选出多个第一车辆 调度方案包括：从多个所述初始车辆调度方案中随机筛选出多组第一预 设个数的第一候选车辆调度方案；选取多组第一候选车辆调度方案中目 标函数最大的作为第一车辆调度方案。
[0014]优选地，根据预设的交叉概率对多个第一车辆调度方案进行交叉， 包括：从多个第一车辆调度方案中选出预设偶数个作为第二候选车辆调 度方案；对预设偶数个所述第二候选车辆调度方案中任意一个节点的车 辆调度方案进行单点交叉；重复上述步骤多次，得到多个第二车辆调度 方案。
[0015]优选地，根据预设的变异概率对多个第二车辆调度方案进行变异， 包括：从多个第二车辆调度方案中随机选取一个作为第三候选车辆调度 方案；对所述第三候选车辆调度方案中任意一个节点的车辆调度方案进 行多次变异，得到多个第三车辆调度方案。
[0016]根据本公开的一个方面，提供一种车辆调度装置，包括：构建模块， 用于构建物流网络，所述物流网络包括N个节点和M辆车，形成N*(N
‑
1) 个运输路径，N为大于2的正整数；目标函数模块，用于根据多个节点的 历史物流数据构建目标函数模型，所述目标函数包括运输利润目标函数； 初始化模块，用于采用随机函数生成多个初始车辆调度方案；优化模块， 用于根据预设的遗传算法对多个所述初始车辆调度方案进行预设更新轮 次，得到多个车辆调度方案；获取模块，用于根据所述目标函数模型从 多个车辆调度方案中选出运输利润最大的作为目标车辆调度方案。
[0017]优选地，所述目标函数模块用于构建利润矩阵：X＝(xij)
n*n
，xij表示 每辆车从节点i到节点j的利润，其中，1≤i≤N，1≤j≤N；构建车辆矩阵： T＝(tij)
n*n
，tij表示节点i到节点j的调度车辆数量，所有节点之间的调度车 辆之和不大于M；以及根据利润矩阵和车辆矩阵构建目标函数： [0018]优选地，所述初始化模块用于构建货量矩阵：W＝(wij)
n*n
，wij表示 节点i到节点j的货量；获取多个节点的调度车辆数量；根据所述货量矩 阵和多个节点的调度车辆数量采用随机函数生成多个初始车辆调度方案。
[0019]根据本公开的一个方面，提供了一种计算机设备，包括：存储器， 用于存储计算机可执行代码；处理器，用于执行所述计算机可执行代码， 以实现如上所述的方法。
[0020]根据本公开的一个方面，提供了一种计算机可读介质，包括计算机 可执行代码，所述计算机可执行代码被处理器执行时实现如上所述的方 法。
[0021]在本公开实施例中基于物流网络的历史订单数据构建利润矩阵和货 量矩阵，并根据货量矩阵的权重系数采用随机函数产生初始车辆调度方 案，然后采用遗传算法对初始车辆调度方案优化，并将利润最大的车辆 调度方案作为目标调度方案，降低车辆在物流网络中的空车时间，提升 车辆在物流网络中的衔接效率，最终使得整个物流网络价值最优。
附图说明
[0022]通过参考以下附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其它 目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0023]图1示出根据本公开一个实施例的车辆调度方法的流程图。
[0024]图2示出根据本公开一个实施例的车辆调度方法中步骤S120的流 程图。
[0025]图3示出根据本公开一个实施例的车辆调度方法中步骤S130的流 程图。
[0026]图4示出根据本公开一个实施例的步骤S140的流程图。
[0027]图5示出根据本公开一个实施例的车辆调度装置的结构示意图。
[0028]图6示出根据本公开一个实施例的车辆调度控制设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]以下基于实施例对本公开进行描述，但是本公开并不仅仅限于这些 实施例。在下文对本公开的细节描述中，详本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆调度方法，其特征在于，包括：构建物流网络，所述物流网络包括N个节点和M辆车，形成N*(N
‑
1)个运输路径，N为大于2的正整数；根据多个节点的历史物流数据构建目标函数模型，所述目标函数包括运输利润目标函数，所述历史物流数据包括预设历史时间内的订单数量和订单利润；采用随机函数生成多个初始车辆调度方案；根据预设的遗传算法对多个所述初始车辆调度方案进行预设更新轮次，得到多个车辆调度方案；根据所述目标函数模型从多个车辆调度方案中选出运输利润最大的作为目标车辆调度方案。2.根据权利要求1所述的车辆调度方法，其特征在于，构建目标函数模型包括：根据多个节点预设历史时间内的订单利润构建利润矩阵：X＝(xij)
n*n
，xij表示每辆车从节点i到节点j的利润，其中，1≤i≤N，1≤j≤N；构建车辆矩阵：T＝(tij)
n*n
，tij表示节点i到节点j的调度车辆数量，所有节点之间的调度车辆之和不大于M，一个节点向其他节点的调度车辆之和不大于该节点的可调度车辆；根据利润矩阵和车辆矩阵构建目标函数：3.根据权利要求1所述的车辆调度方法，其特征在于，采用随机函数生成多个初始车辆调度方案包括：根据多个节点预设历史时间内的订单数量构建货量矩阵：W＝(wij)
n*n
，wij表示节点i到节点j的货量；获取多个节点的可调度车辆数量；根据所述货量矩阵和多个节点的调度车辆数量采用随机函数生成多个初始车辆调度方案。4.根据权利要求1所述的车辆调度方法，其特征在于，所述预设更新轮次至少包括2
N
次。5.根据权利要求1所述的车辆调度方法，其特征在于，根据预设的遗传算法对多个所述初始车辆调度方案进行预设更新轮次的更新，包括：从多个所述初始车辆调度方案中随机筛选出多个第一车辆调度方案；根据预设的交叉概率对多个第一车辆调度方案进行交叉，得到多个第二车辆调度方案；根据预设的变异概率对多个第二车辆调度方案进行变异，得到多个第三车辆调度方案；获取当前更新轮次，若所述当前更新轮次小于所述预设更新轮次，则将多个所述第三车辆调度方案作为下一更新轮次的初始车辆调度方案。6.根据权利要求5所述的车辆调度方法，其特征在于，从多个所述初始车辆调度方案中随机筛选出多个第一车辆调度方案包括：从多个所述初始车辆调度方案中随机筛选出多组第一预设个数的第一候选车辆调度方案；选取多组第一候选车辆调度方案中目标函数最大的...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫晚丰，马俊超，吕宁博，
申请(专利权)人：北京知藏云道科技有限公司，
类型：发明
国别省市：