一种智能物流配送系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及物流调度技术领域，具体公开了一种智能物流配送系统及方法。其先获取未来预设时间段内的天气信息，然后获取目标配送站承载能力、多个目标配送货物以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，之后根据上述信息基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划并进行配送。相比于现有技术，本发明专利技术通过遗传算法，得到转运中心每日调度至配送站的最佳调度方案，结合天气信息可以确保在恶劣天气条件下，配送站能够以最优的货物数量进行存储和配送，不会出现因货物过多导致的不当存放的问题，进而减少了恶劣天气对货物的损害，同时结合配送时间要求信息可以保证配送的及时性。配送的及时性。配送的及时性。

【技术实现步骤摘要】
一种智能物流配送系统及方法


[0001]本专利技术涉及物流调度
，具体涉及一种智能物流配送系统及方法。

技术介绍

[0002]目前的物流中，货物一般先会发送至转运中心，然后分配调度至各个配送站，然后进行配送。然而，这种传统的物流配送系统在实际操作中存在一些问题，实际中各配送站的硬件设施水平、环境条件参差不齐，包括仓储空间的大小和设施的完善程度。同时，不同配送站的供应需求也各不相同。因此，当快递量过多时，一些配送站可能会面临仓储空间不足的问题，过多的货物一般会堆积在户外。
[0003]在一些恶劣天气条件下，如暴雨、暴风雪等，会对堆积在户外的快递造成损失，极其恶劣的天气条件下甚至会影响到室内存放的货物。例如，恶劣的天气条件可能导致货物受潮、受损甚至丢失，给物流企业和消费者带来诸多困扰和损失。同时，恶劣天气也会增加货物在配送过程中的损坏可能性。
[0004]因此，人们迫切需要一种新型的物流配送系统，能够在考虑天气条件的基础上进行配送调度，提高货物的安全性和及时性。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种智能物流配送系统及方法，解决以下技术问题：如何考虑天气条件的基础上进行配送调度，提高货物的安全性和及时性。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种智能物流配送系统，包括：天气信息获取模块，用于获取未来预设时间段内的天气信息；配送信息获取模块，用于获取目标配送站承载能力、多个目标配送货物以及每个目标配送货物的配送时间要求信息；调度计划设计模块，用于根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划；调度计划执行模块，用于根据在未来预设时间段内每日的货物调度计划向目标配送站调度目标配送货物并完成配送。
[0007]一种智能物流配送方法，包括：获取未来预设时间段内的天气信息；获取目标配送站承载能力、多个目标配送货物以及每个目标配送货物的配送时间要求信息；根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划；
根据在未来预设时间段内每日的货物调度计划向目标配送站调度目标配送货物并完成配送。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划，包括：基于预设染色体结构，建立初始种群；基于预设适应度函数，优化初始种群，得到最优种群；根据最优种群中的最优个体，得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划；其中，预设染色体结构为：x=[x1,x2,x3...x
i
...x
n
‑1,x
n
]；
[0009]其中，x为染色体，i为未来预设时间段内的第i天，n为未来预设时间段内的总天数，x
i
为未来预设时间段内第i天的货物调度计划向量， x
ij
表示未来预设时间段内第i天中计划调度至目标配送站的第j个目标配送货物，m为未来预设时间段内第i天计划调度至目标配送站的目标配送货物总数，m小于表示目标配送站承载能力的数值。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述预设适应度函数为：
[0011]其中，fit(x)表示染色体x的适应度，sev(i)表示未来预设时间段内第i天的天气恶劣度，天气恶劣度根据天气信息得到，urg(x
i
)表示未来预设时间段内第i天的货物调度计划的时间紧急度，时间紧急度根据货物调度计划中每个目标配送货物的配送时间要求信息得到。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：每日的天气信息包括当日的多种天气指标；所述天气恶劣度根据下式得到：
[0013]其中，weain
ik
表示第i天中的第k种天气指标，α
ik
表示第i天中的第k种天气指标对应的权重系数。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：配送时间要求信息包括配送要求剩余天数；所述时间紧急度根据下式得到：
[0015]其中，d(x
ij
)表示未来预设时间段内第i天中计划调度至目标配送站的第j个目标配送货物对应的配送要求剩余天数。
[0016]作为本专利技术进一步的方案：所述基于预设适应度函数，优化初始种群，得到最优种群，包括：将初始种群作为父代种群；基于预设适应度函数计算父代种群中每个染色体的适应度，并根据计算结果淘汰父代种群中的个体，得到剩余种群；
变异剩余种群中的染色体，得到子代种群；将子代种群和剩余种群重新最为父代种群进行遗传优化，直至达到终止条件，将最后得到的子代种群和剩余种群作为最优种群。
[0017]作为本专利技术进一步的方案：所述变异剩余种群中的染色体，得到子代种群，包括：交换剩余种群中目标染色体内的两个货物调度计划向量的位置，得到变异后的目标染色体。
[0018]作为本专利技术进一步的方案：所述变异剩余种群中的染色体，得到子代种群，包括：基于剩余种群中目标染色体内的多个目标货物调度计划向量中的原有目标配送货物，重新分配多个目标货物调度计划向量中的目标配送货物，得到变异后的目标染色体。
[0019]本专利技术的有益效果：本专利技术提供一种智能物流配送系统及方法，其先获取未来预设时间段内的天气信息，然后获取目标配送站承载能力、多个目标配送货物以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，之后根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划，再根据在未来预设时间段内每日的货物调度计划向目标配送站调度目标配送货物并完成配送。相比于现有技术，本专利技术通过遗传算法，得到转运中心每日调度至配送站的最佳调度方案，结合天气信息可以确保在恶劣天气条件下，配送站能够以最优的货物数量进行存储和配送，不会出现因货物过多导致的不当存放的问题，进而减少了恶劣天气对货物的损害，同时结合配送时间要求信息可以保证配送的及时性。
附图说明
[0020]下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。
[0021]图1是本专利技术智能物流配送系统的系统架构图；图2是本专利技术智能物流配送方法的方法流程图；图3为图2中步骤S203的方法流程图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]在阐述具体实施例前，先对本文中的一些技术名词作出解释：遗传算法：遗传算法是一种优化算法，灵感来自生物学中的遗传和进化原理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能物流配送系统，其特征在于，包括：天气信息获取模块，用于获取未来预设时间段内的天气信息；配送信息获取模块，用于获取目标配送站承载能力、多个目标配送货物以及每个目标配送货物的配送时间要求信息；调度计划设计模块，用于根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划；调度计划执行模块，用于根据在未来预设时间段内每日的货物调度计划向目标配送站调度目标配送货物并完成配送。2.一种智能物流配送方法，其特征在于，包括：获取未来预设时间段内的天气信息；获取目标配送站承载能力、多个目标配送货物以及每个目标配送货物的配送时间要求信息；根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划；根据在未来预设时间段内每日的货物调度计划向目标配送站调度目标配送货物并完成配送。3.根据权利要求2所述的智能物流配送方法，其特征在于，所述根据未来预设时间段内的天气信息、目标配送站承载能力以及每个目标配送货物的配送时间要求信息，基于遗传算法得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划，包括：基于预设染色体结构，建立初始种群；基于预设适应度函数，优化初始种群，得到最优种群；根据最优种群中的最优个体，得到目标配送站在未来预设时间段内每日的货物调度计划；其中，预设染色体结构为：x=[x1,x2,x3...x
i
...x
n
‑1,x
n
]；；其中，x为染色体，i为未来预设时间段内的第i天，n为未来预设时间段内的总天数，x
i
为未来预设时间段内第i天的货物调度计划向量，x
ij
表示未来预设时间段内第i天中计划调度至目标配送站的第j个目标配送货物，m为未来预设时间段内第i天计划调度至目标配送站的目标配送货物总数，m小于表示目标配送站承载...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙爱林，
申请(专利权)人：龙浩深圳物流科技有限公司，
类型：发明
国别省市：