【技术实现步骤摘要】
本申请涉及物流配送，尤其涉及一种路径规划方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、多源多点路径规划问题广泛存在于各个领域，如物流配送、公共交通、应急救援等。以物流配送为例，企业需要将货物从多个仓库(也称为源点)准确、快速地配送到多个客户地点(也称为终点)，同时要考虑货物的体积、重量等多种因素，在不超出货车容量、载重、油量限制的基础上，找出最快的路径方案。
2、目前，采用蚁群算法、遗传算法、退火算法等在一定程度上可以解决复杂的路径规划问题。这些算法通过不断迭代的方式，在上一次迭代增加低消耗的线路权重，以此使得下次迭代可以选取到更优方案。但，它们通常存在一些明显的局限性。例如，通过概率的方式来获取最近路线，这些算法容易陷入局部最优解，尤其是在大规模的多源多点问题中，难以保证找到全局最优路径。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本说明书提供了路径规划方法、设备及计算机可读存储介质。
2、根据本说明书实施例的第一方面，提供一种路径规划方法，所述方法包括：
3、根据多个货物的货物状态信息，构建包括以车辆的起始位置为目标根节点的目标动态树；所述目标动态树的目标子节点是所述货物状态信息中的多个配送地点；所述目标子节点为优异程度值最大的子节点；所述优异程度值是基于启发式函数对所述子节点对进行计算得到的；
4、确定从所述车辆的起始位置出发，依次经过各个所述配送地点的目标路径，以供所述车辆基于所述目标路径配送多个所述货物。
6、根据多个货物的货物状态信息，确定以车辆的起始位置为目标根节点；
7、确定所述目标子节点；
8、依据所述目标根节点及所述目标子节点构建的所述目标动态树。
9、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述确定所述目标子节点，包括：
10、所述目标动态树的目标子节点以所述货物状态信息中配送地点为子节点，所述子节点包括当前子节点以及除所述当前子节点以外的其他子节点；将每个子节点分别作为当前子节点；
11、针对每个当前子节点，以当前子节点作为新的根节点，其他子节点作为新的子节点，构建模拟动态树；
12、基于所述模拟动态树，确定每个当前子节点的优异程度值；
13、将优异程度值最大的当前子节点作为所述目标动态树的目标子节点；所述优异程度值是基于启发式函数对所述子节点对进行计算得到的。
14、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述基于所述模拟动态树，确定每个当前子节点的优异程度值，包括：
15、对所述当前子节点进行递归，确定所述模拟动态树中以当前子节点作为新的根节点时的多个可选配送路线；
16、根据启发式函数，计算所述多个可选配送路线中末端的叶子节点对应的启发式函数值；所述叶子节点根据递归过程确定；
17、根据多个所述启发式函数值，确定所述当前子节点的优异程度值。
18、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述叶子节点根据递归过程确定，包括以下步骤：
19、根据所述货物状态信息中配送地点的总数，确定递归的层数n；
20、确定所述多个可选配送路线中经过n层递归后的节点为叶子节点。
21、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述根据多个所述启发式函数值，确定所述当前子节点的优异程度值，包括：
22、将多个所述启发函数值反向传播给所述当前子节点，基于数值最小的所述启发式函数值确定所述当前子节点的优异程度值。
23、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述对所述当前子节点进行递归，确定所述模拟动态树中以当前子节点作为新的根节点时的多个可选配送路线之后，所述方法还包括：
24、根据预设的配送约束条件，对所述可选配送路线进行分析，确定所述可选配送路线是否合理；
25、在确定所述可选配送路线不合理的情况下，对所述可选配送路线对应的当前子节点进行剪枝处理；
26、所述根据启发式函数，计算所述多个可选配送路线中末端的叶子节点对应的启发式函数值，包括：
27、根据所述启发式函数，计算剪枝处理后的所述多个可选配送路线中末端的所述叶子节点对应的启发式函数值。
28、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述方法还包括：
29、实时更新所述货物的货物状态信息；
30、将所述货物状态信息中新的配送地址作为新的子节点添加至所述目标动态树中；
31、基于更新后的所述目标动态树，确定所述目标路径。
32、根据本申请提供的一种路径规划方法，所述方法还包括：
33、以运输成本为优化目标，创建所述启发式函数；
34、其中，所述启发式函数中的参数包括：车辆已经行驶的距离、每公里油耗、未取货的货物数量及未抵达的货物数量
35、本申请还提供一种路径规划设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述路径规划方法。
36、本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述路径规划方法。
37、本说明书实施例中路径规划方法、设备及计算机可读存储介质，与当前难以找到最优的目标路径相比，通过货物的货物状态信息构建以车辆的起始位置为目标根节点、货物状态信息中的多个配送地点为目标子节点的目标动态树，在目标动态树中根据对各个子节点计算出的优异程度值的大小，能够准确有效的选取出目标子节点，由此确定的从车辆的起始位置出发，依次经过各个配送地点的目标路径，提高了该路径规划的准确性。同时，优异程度值是基于启发式函数对各个子节点进行计算得出的，通过启发式函数使得算法在搜索最优路径过程中快速排除明显不优的选择，集中精力探索更有潜力的路径，避免陷入局部最优解，并且能够在动态环境中保持较好性能，更有效的找到目标路径。
38、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
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1.一种路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，
6.如权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，
7.如权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，
8.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，
9.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，
10.一种路径规划设备，其特征在于，包括存储器，处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的路径规划程序，所述处理器执行所述路径规划程序时实现如权利要求1-9中任一项所述的路径规划方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有路径规划程序，所述路径规划程序执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的路径规划方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，
3.如权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，
4.如权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，
6.如权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，
7.如权利要求4所述的路径规划方法，其特征在于，
8.如权利要求1所述的路径规划方...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊天源，郭亚玲，崔燚，徐腾，李永存，徐平平，徐梓耕，
申请(专利权)人：浙江吉利控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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