城市冷链物流车辆路径优化方法、系统及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种城市冷链物流车辆路径优化方法、系统及存储介质，应用于路径优化技术领域，能够提供满足冷链物流运输需求的车辆路径，并有效降低了物流成本。该方法包括获取所述冷链物流的客户点数据；根据所述客户点数据计算所述冷链物流的交通拥堵数据；根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据；根据所述冷链物流成本数据构建冷链物流车辆路径优化模型；通过遗传算法求解所述冷链物流车辆路径优化模型，得到最优路径解。得到最优路径解。得到最优路径解。

【技术实现步骤摘要】
城市冷链物流车辆路径优化方法、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及路径优化
，尤其涉及一种城市冷链物流车辆路径优化方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]随着生活水平的提高，人们不仅对冷链产品的供应数量有较高的要求，对产品质量以及新鲜度、配送时间等方面都提出了更高的要求。而生鲜产品具有易损、易腐等特点，使冷链物流配送要求和成本比一般物流配送高，冷链物流配送问题日益突显。因此，如何合理规划配送路径、提升物流配送效率、满足消费者需求等，成为冷链物流配送的关键问题。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题的至少之一，本专利技术提出一种城市冷链物流车辆路径优化方法、系统及存储介质，能够提供满足冷链物流运输需求的车辆路径，并有效降低了物流成本。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供了一种城市冷链物流车辆路径优化方法，包括以下步骤：
[0005]获取所述冷链物流的客户点数据；
[0006]根据所述客户点数据计算所述冷链物流的交通拥堵数据；
[0007]根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据；
[0008]根据所述冷链物流成本数据构建冷链物流车辆路径优化模型；
[0009]通过遗传算法求解所述冷链物流车辆路径优化模型，得到最优路径解。
[0010]根据本专利技术实施例的一种城市冷链物流车辆路径优化方法，至少具有如下有益效果：本实施例首先获取冷链物流的客户点数据，即冷链物流配送的各个客户点位置信息，然后通过客户点数据计算其相应的交通拥堵数据。进一步地，本实施例通过交通拥堵数据计算冷链物流所需的成本，即冷链物流成本数据，并根据冷链物流成本数据构建冷链物流车辆路径优化模型。然后，本实施例通过遗传算法求解冷链物流车辆路径优化模型，以得到最优路径解，为城市冷链物流提供满足物流运输需求的车辆路径，同时，以结合冷链物流成本数据的方式进行路径优化，有效降低了物流成本。
[0011]根据本专利技术的一些实施例，所述交通拥堵数据包括第一车辆行驶时间；
[0012]所述根据所述客户点数据计算所述冷链物流的交通拥堵数据，包括：
[0013]根据所述客户点数据计算得到第一行驶路段；
[0014]通过预设算法对所述第一行驶路段进行分段，得到第二行驶路段；
[0015]计算各个所述第二行驶路段的第二车辆行驶时间；
[0016]根据所述第二车辆行驶时间计算得到所述第一车辆行驶时间。
[0017]根据本专利技术的一些实施例，所述冷链物流成本数据包括：车辆碳排放成本；
[0018]所述根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据，包括：
[0019]根据所述交通拥堵数据计算第一碳排放成本；其中，所述第一碳排放成本包括车辆动力消耗产生的碳排放成本；
[0020]根据所述交通拥堵数据计算第二碳排放成本；其中，所述第二碳排放成本包括冷藏车厢产生的碳排放成本；
[0021]根据所述第一碳排放成本和所述第二碳排放成本计算得到所述车辆碳排放成本。
[0022]根据本专利技术的一些实施例，所述冷链物流成本数据还包括：固定成本、制冷成本、燃料消耗成本、货损成本以及违反时间惩罚成本；
[0023]所述根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据，还包括：
[0024]根据所述交通拥堵数据计算包括所述固定成本、所述制冷成本、所述燃料消耗成本、所述货损成本以及所述违反时间惩罚成本的所述冷链物流成本数据。
[0025]根据本专利技术的一些实施例，所述根据所述冷链物流成本数据构建冷链物流车辆路径优化模型，包括：
[0026]根据所述冷链物流成本数据以总配送成本最小为目标函数，构建所述冷链物流车辆路径优化模型。
[0027]根据本专利技术的一些实施例，所述通过遗传算法求解所述冷链物流车辆路径优化模型，得到最优路径解，包括：
[0028]根据自然数编码和随机法，生成初始种群；
[0029]构建适应度函数；
[0030]根据所述初始种群以及所述适应度函数，计算第一个体的适应度；
[0031]根据所述适应度通过选择操作得到第二种群；
[0032]根据所述第二种群进行交叉操作和变异操作，得到第三种群；
[0033]确定迭代次数满足阈值，输出所述最优路径解。
[0034]根据本专利技术的一些实施例，所述根据所述适应度通过选择操作得到第二种群，包括：
[0035]根据所述适应度通过二元锦标赛法选择第二个体；
[0036]对所述第二个体进行爬山操作得到所述第二种群。
[0037]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种城市冷链物流车辆路径优化系统，包括：
[0038]获取模块，用于获取所述冷链物流的客户点数据；
[0039]第一计算模块，用于根据所述客户点数据计算所述冷链物流的交通拥堵数据；
[0040]第二计算模块，用于根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据；
[0041]模型构建模块，用于根据所述冷链物流成本数据构建冷链物流车辆路径优化模型；
[0042]路径求解模块，用于通过遗传算法求解所述冷链物流车辆路径优化模型，得到最优路径解。
[0043]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种城市冷链物流车辆路径优化系统，包括：
[0044]至少一个处理器；
[0045]至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
[0046]当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得至少一个所述处理器实现如上述实施例所述的城市冷链物流车辆路径优化方法。
[0047]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现如上述实施例所述的城市冷链物流车辆路径优化方法。
附图说明
[0048]图1是本专利技术实施例提供的城市冷链物流车辆路径优化方法流程图；
[0049]图2是本专利技术实施例提供的城市冷链物流车辆路径优化系统原理框图；
[0050]图3是本专利技术实施例提供的各子路段的行驶时间示意图；
[0051]图4是本专利技术实施例提供的各子路段的行驶速度示意图。
具体实施方式
[0052]本申请实施例所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0053]在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解,“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
[0054]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
[0055]随着生活水平的提高，人们不仅对冷链产品的供应数量有较高的要求，对产品质量以及新本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种城市冷链物流车辆路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所述冷链物流的客户点数据；根据所述客户点数据计算所述冷链物流的交通拥堵数据；根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据；根据所述冷链物流成本数据构建冷链物流车辆路径优化模型；通过遗传算法求解所述冷链物流车辆路径优化模型，得到最优路径解。2.根据权利要求1所述的城市冷链物流车辆路径优化方法，其特征在于，所述交通拥堵数据包括第一车辆行驶时间；所述根据所述客户点数据计算所述冷链物流的交通拥堵数据，包括：根据所述客户点数据计算得到第一行驶路段；通过预设算法对所述第一行驶路段进行分段，得到第二行驶路段；计算各个所述第二行驶路段的第二车辆行驶时间；根据所述第二车辆行驶时间计算得到所述第一车辆行驶时间。3.根据权利要求1所述的城市冷链物流车辆路径优化方法，其特征在于，所述冷链物流成本数据包括：车辆碳排放成本；所述根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据，包括：根据所述交通拥堵数据计算第一碳排放成本；其中，所述第一碳排放成本包括车辆动力消耗产生的碳排放成本；根据所述交通拥堵数据计算第二碳排放成本；其中，所述第二碳排放成本包括冷藏车厢产生的碳排放成本；根据所述第一碳排放成本和所述第二碳排放成本计算得到所述车辆碳排放成本。4.根据权利要求3所述的城市冷链物流车辆路径优化方法，其特征在于，所述冷链物流成本数据还包括：固定成本、制冷成本、燃料消耗成本、货损成本以及违反时间惩罚成本；所述根据所述交通拥堵数据计算冷链物流成本数据，还包括：根据所述交通拥堵数据计算包括所述固定成本、所述制冷成本、所述燃料消耗成本、所述货损成本以及所述违反时间惩罚成本的所述冷链物流成本数据。5.根据权利要求4所述的城市冷链物流车辆路径优化方法，其特征在于，所述根据所述冷链物流成本数据构建...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘林，黄亚男，
申请(专利权)人：武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：