本申请提供一种运输车辆行车路线确定方法及装置，涉及大数据技术领域，也可用于金融领域，所述方法包括：根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵；根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵；对所述行车路线优化矩阵进行图形化展示，得到车辆行车路线。本申请能够对运输车辆的行车路线进行规划并展示。划并展示。划并展示。
【技术实现步骤摘要】
一种运输车辆行车路线确定方法及装置
[0001]本申请涉及大数据
，可以用于金融领域，具体是一种运输车辆行车路线确定方法及装置。
技术介绍
[0002]随着经济发展，社会物资交流日益紧密，金融服务覆盖领域日益拓展。在一定的场景下，金融服务网点之间存在现金运送需求，运钞车应运而生。如何提升运钞车的运输效率，保障运钞车的运输安全成为金融服务网点需要考虑的问题。为达到上述目的，需要对运钞车的行车路径进行合理规划。
[0003]所谓行车路径合理规划是指当多个不同的货物运输需求同时存在时，由货物运输调度中心指派车辆提供货物运输服务，通过算法分析确定合理的行车路径，以在一定的约束条件下，使每个需求均得到满足，并达到运输路径最短，成本最低，耗时最少等目的。
[0004]随着机器学习(Machine Learning，ML)算法的兴起，各领域均开始使用神经网络模型来解决业务场景问题。例如，现有技术采取指针网络(Pointer Network)来解决行车路径规划问题。然而，这种基于神经网络模型的分析算法往往需要拥有一定规模的历史数据，才能训练出一个效果较佳的可用模型。这导致在实际应用部署中存在一定的难度，因为在现实业务场景中，往往会遇到历史业务数据记录不全，历史业务数据极少等问题，导致优质的神经网络模型难以建立。
[0005]进一步地，现实的运钞车行车路径规划场景往往会因城市交通存在早晚高峰期，导致运钞车在金融服务网点之间的配送耗时发生变化。针对这种时变因素，即使建立起了优质的神经网络模型，也难以处理其所带来的影响。因此，提出一种无需基于长时间历史数据，并能消除时变因素影响的运钞车行车路径规划方案具有重要意义及价值。
技术实现思路
[0006]针对现有技术中的问题，本申请提供一种运输车辆行车路线确定方法及装置，能够对运输车辆的行车路线进行规划并展示。
[0007]为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：
[0008]第一方面，本申请提供一种运输车辆行车路线确定方法，包括：
[0009]根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵；
[0010]根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵；
[0011]对所述行车路线优化矩阵进行图形化展示，得到车辆行车路线。
[0012]进一步地，构建所述配送时间成本分析模型的步骤，包括：
[0013]根据各车辆的预设行车路线、各待配送网点的地理位置、所述地理位置对应路段的历史拥堵数据确定各车辆的拥堵时间成本；
[0014]根据预设的最早配送时间及各车辆到达所述各待配送网点的实际时间确定各车
辆的早到时间成本；
[0015]根据预设的最晚配送时间及所述实际时间确定各车辆的晚到时间成本；
[0016]根据所述预设行车路线的历史行车数据确定当按照所述预设行车路线进行配送时，各车辆消耗的行车时间成本；
[0017]根据所述拥堵时间成本、所述早到时间成本、所述晚到时间成本及所述行车时间成本确定各车辆的配送时间成本，以得到所述配送时间成本分析模型。
[0018]进一步地，所述行车路线初始矩阵包括：随机初始矩阵；所述根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵，包括：
[0019]根据所述待配送网点数对所述待配送网点进行随机聚类；
[0020]根据随机聚类结果及所述车辆数确定所述随机初始矩阵。
[0021]进一步地，所述根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵，包括：
[0022]对所述随机初始矩阵进行迭代运算，直至迭代运算结果满足第一预设停止条件后停止迭代，得到第一过程矩阵；所述第一预设停止条件根据所述配送时间成本分析模型设置；
[0023]确定所述第一过程矩阵是否满足第二预设停止条件；
[0024]若是，将所述第一过程矩阵确定为所述行车路线优化矩阵。
[0025]进一步地，所述行车路线初始矩阵包括：地理初始矩阵；所述根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵，包括：
[0026]根据所述车辆数、所述待配送网点数及所述地理位置对所述待配送网点进行聚类，得到各聚类对应的网点聚类集合；
[0027]按照预设的绕行策略对所述网点聚类集合中的网点进行排序，得到所述各聚类对应的行车路线；
[0028]根据所述行车路线及所述车辆数生成所述地理初始矩阵。
[0029]进一步地，所述根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵，包括：
[0030]对所述地理初始矩阵进行迭代运算，直至满足所述第一预设停止条件后停止迭代，得到第二过程矩阵；
[0031]确定所述第二过程矩阵是否满足所述第二预设停止条件；
[0032]若是，将所述第二过程矩阵确定为所述行车路线优化矩阵。
[0033]进一步地，所述的运输车辆行车路线确定方法，还包括：
[0034]根据所述配送时间成本分析模型对比第一过程矩阵与第二过程矩阵，从中选取配送时间成本较低的作为所述行车路线优化矩阵。
[0035]进一步地，在得到所述行车路线优化矩阵之后，还包括：
[0036]利用启发式算法中的插入算子及删除算子对所述行车路线优化矩阵进行调整。
[0037]进一步地，所述利用启发式算法中的插入算子及删除算子对所述行车路线优化矩阵进行调整，包括：
[0038]根据所述删除算子及其第一执行权重对地理位置较远的待配送网点执行删除操作；
[0039]根据所述插入算子及其第二执行权重对地理位置较近的待配送网点执行插入操作，得到调整后的行车路线优化矩阵。
[0040]进一步地，所述的运输车辆行车路线确定方法，还包括：
[0041]根据所述配送时间成本分析模型计算所述调整后的行车路线优化矩阵的配送时间成本；
[0042]若所述调整后的行车路线优化矩阵的配送时间成本低于调整前的行车路线优化矩阵的配送时间成本，则调整所述第一执行权重及所述第二执行权重。
[0043]第二方面，本申请提供一种运输车辆行车路线确定装置，包括：
[0044]初始矩阵生成单元，用于根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵；
[0045]优化矩阵生成单元，用于根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵；
[0046]行车路线展示单元，用于对所述行车路线优化矩阵进行图形化展示，得到车辆行车路线。
[0047]进一步地，所述的运输车辆行车路线确定装置，还包括：
[0048]拥堵时间成本确定单元，用于根据各车辆的预设行车路线、各待配送网点的地理位置、所述地理位置对应路段的历史拥堵数据确定各车辆的拥堵时间成本；
[0049]早到时间成本确定单元，用于根据预设的最早配送时间及各本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运输车辆行车路线确定方法，其特征在于，包括：根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵；根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵；对所述行车路线优化矩阵进行图形化展示，得到车辆行车路线。2.根据权利要求1所述的运输车辆行车路线确定方法，其特征在于，构建所述配送时间成本分析模型的步骤，包括：根据各车辆的预设行车路线、各待配送网点的地理位置、所述地理位置对应路段的历史拥堵数据确定各车辆的拥堵时间成本；根据预设的最早配送时间及各车辆到达所述各待配送网点的实际时间确定各车辆的早到时间成本；根据预设的最晚配送时间及所述实际时间确定各车辆的晚到时间成本；根据所述预设行车路线的历史行车数据确定当按照所述预设行车路线进行配送时，各车辆消耗的行车时间成本；根据所述拥堵时间成本、所述早到时间成本、所述晚到时间成本及所述行车时间成本确定各车辆的配送时间成本，以得到所述配送时间成本分析模型。3.根据权利要求2所述的运输车辆行车路线确定方法，其特征在于，所述行车路线初始矩阵包括：随机初始矩阵；所述根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵，包括：根据所述待配送网点数对所述待配送网点进行随机聚类；根据随机聚类结果及所述车辆数确定所述随机初始矩阵。4.根据权利要求3所述的运输车辆行车路线确定方法，其特征在于，所述根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始矩阵进行迭代优化，得到行车路线优化矩阵，包括：对所述随机初始矩阵进行迭代运算，直至迭代运算结果满足第一预设停止条件后停止迭代，得到第一过程矩阵；所述第一预设停止条件根据所述配送时间成本分析模型设置；确定所述第一过程矩阵是否满足第二预设停止条件；若是，将所述第一过程矩阵确定为所述行车路线优化矩阵。5.根据权利要求4所述的运输车辆行车路线确定方法，其特征在于，所述行车路线初始矩阵包括：地理初始矩阵；所述根据车辆数及待配送网点数确定行车路线初始矩阵，包括：根据所述车辆数、所述待配送网点数及所述地理位置对所述待配送网点进行聚类，得到各聚类对应的网点聚类集合；按照预设的绕行策略对所述网点聚类集合中的网点进行排序，得到所述各聚类对应的行车路线；根据所述行车路线及所述车辆数生成所述地理初始矩阵。6.根据权利要求5所述的运输车辆行车路线确定方法，其特征在于，所述根据预先构建的配送时间成本分析模型对所述行车路线初始...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐杰聪，蔡为彬，周远侠，杜姗，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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