CN103186879A - 公路运输调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种满足时效性、经济性要求和提高车辆调度效率的公路运输调度方法，它包括：1）录入所有初始订单信息和车辆信息，以形成初始订单集合和车辆集合；2）对初始订单集合中的初始订单进行合并处理得到虚拟订单，所有的虚拟订单和合并处理后剩余的初始订单形成虚拟订单集合；3）从车辆集合中选择合适的车辆对虚拟订单集合中的虚拟订单和初始订单进行运输处理，车辆选择可以采用订单越快送达越好或者车辆使用最少车次策略。本发明在运输的时间和距离条件限制、司机的工作时间要求和车辆的最大载重等多个约束条件下，使用有限的运输载具资源，通过优化的调度方案，在特定的时间内合理地安排车辆及规划最优路径完成指定的运输任务。

Description

公路运输调度方法

技术领域

本发明涉及公路交通运输领域，具体来说，涉及一种在运输的时间和距离条件限制、司机的工作时间要求和车辆的最大载重等多个约束条件下，使用有限的运输载具（运输车辆）资源，通过优化的调度方案，在特定的时间内合理地安排车辆及规划最优路径完成指定的运输任务，满足时效性、经济性要求，提高车辆调度效率的公路运输调度方法。 

背景技术

很多行业（尤其是第三方物流，但不仅限于第三方物流）对运输的时效性及运输效率要求很高。高效的运输计划安排能够帮助企业更好的实现供应链管理、支持企业JIT生产，达到物流运输与企业生产合理匹配的目的。 

企业往往存在运输需求，需要利用自身拥有的运输车辆在特定的时间内把货物从起点运送到目的地。很多企业通过建立运输调度部门，通过运输调度实现企业的运输调度安排，由于人工安排的运输调度方案往往没有充分考虑到运输货物数量、可用车辆及车辆的最大载重、起点终点的装卸时间要求、装卸点的地理位置、司机的上班时间等多方面信息，只能凭借个人经验编制运输调度安排，而不是根据以上信息形成最优的调度安排。 

因此，现有技术对企业公路运输需求做出的调度安排效率低，合理性差，导致公路运输效率低下运输成本偏高。 

发明内容

针对以上的不足，本发明提供了一种满足时效性、经济性要求和提高车辆调度效率的公路运输调度方法，它在运输的时间和距离条件限制、司机的工作时间要求和车辆的最大载重等多个约束条件下，使用有限的运输载具（运输车辆）资源，通过优化的调度方案，在特定的时间内合理地安排车辆及规划最优路径完成指定的运输任务。 

本发明的公路运输调度方法包括：1）初始化：录入所有初始订单信息和车辆信息，以形成初始订单集合和车辆集合；2）对初始订单集合中的初始订单根据经济性原则进行合并处理得到虚拟订单，所有的虚拟订单和合并处理后剩余的初始订单形成虚拟订单集合；3）从车辆集合中选择合适的车辆对虚拟订单集合中的虚拟订单和初始订单进行运输处理。 

所述订单信息的约束条件为：需要从A点把货物运输到B点，货物有重量信息；A点有最早提货时间及最晚提货时间约束；B点有最早送货时间及最晚送货时间约束。 

所述车辆信息的约束条件为：车辆有出车点，运输安排必须以出车点开始，以出车点结束；车辆有出车时间及收车时间限制；车辆有最大载重限制。 

所述步骤2）包括：21）从初始订单集合中选择两个初始订单进行合并处理，以形成虚拟订单，如果虚拟订单满足经济性条件，则用虚拟订单替换掉合并前的两个初始订单；22）将虚拟订单与一张初始订单进行 进一步合并处理，得到新的虚拟订单，如果虚拟订单满足经济性条件，则用新的虚拟订单换掉合并前的虚拟订单和初始订单；23）重复操作步骤22），直至初始订单集合中可以合并的初始订单全部合并处理完毕；24）重复操作步骤21）~步骤23），直至初始订单集合中没有可以合并的初始订单；25）将初始订单集合中剩余的初始订单和所有虚拟订单形成虚拟订单集合。 

所述步骤2）中订单合并处理的是基于运输订单的合并和路径优化，选择成本最低的一条路径，且该路径对应的虚拟订单的成本低于分别运输合并前两订单的成本之和。 

所述步骤3）采用订单越快送达越好的策略。 

所述步骤3）采用车辆使用最少车次策略。 

本发明的有益效果：本发明则在满足运输需求时效性，运输车辆不超载，司机出车不早于上班时间，司机收车不晚于下班时间的约束前提下，通过对运输车辆的时间及运输路线做优化安排，实现以最短时间完成运输需求，满足企业的时效性及经济性要求。与人工调度相比，本发明的调度方案不但具备时效性和经济性，而且还能大幅提高调度安排工作的速度，实现车辆调配自动化，取消人手工作。 

附图说明

图1为本发明的公路运输调度方法的流程图； 

图2为实施例一的初始订单信息分布图； 

图3为实施例一的车辆路径信息示意图； 

图4为实施例二的初始订单信息分布图； 

图5为实施例二的车辆路径1的信息示意图； 

图6为实施例二的车辆路径2的信息示意图； 

图7为实施例三的初始订单信息分布图； 

图8为实施例三的车辆路径1的信息示意图； 

图9为实施例三的车辆路径2的信息示意图； 

图10为实施例四的初始订单信息分布图； 

图11实施例四的车辆路径1的信息示意图； 

图12实施例四的车辆路径2的信息示意图； 

图13实施例四的另一策略车辆路径1的信息示意图； 

图14实施例四的另一策略车辆路径2的信息示意图； 

图15实施例四的另一策略车辆路径3的信息示意图； 

图16实施例四的另一策略车辆路径4的信息示意图。 

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步阐述。 

如图1所示，本发明的公路运输调度方法的过程如下： 

S000：***初始化：录入所有初始订单信息和车辆信息，以形成初始订单集合和车辆集合。 

初始化后的初始订单集合TC=T₁,T₂…T_n} 

初始订单T_i的约束条件如下：需要从A点把货物运输到B点，货物有重量信息；A点有最早提货时间及最晚提货时间约束，即A点提货时有时间窗口限制，只能在时间窗口内完成提货；B点有最早送货时间及最晚送货时间约束，即B点送货时有时间窗口限制，只能在时间窗口内 完成送货，其中，n为自然数，表示订单的总数。 

初始化后的车辆集合VC={V₁，V₂，…，V_m} 

车辆V_j的约束条件如下：车辆有出车点，运输安排必须以出车点开始，以出车点结束；车辆有出车时间及收车时间限制，即不能早于出车时间安排出车，也不能晚于收车时间回到收车点；车辆有最大载重限制，即任何车辆的载货量不能超过最大载重量，其中，

m为自然数，表示车辆的总数。 

S010：对所有的初始订单TC进行优化，对于能够合并到一辆车同时运输的初始订单TR，建立一个虚拟订单VT，该VT表示在特定的约束条件下，能够用一辆车一次按指定的路线同时运送所有的订单，并且比分别单独运输每一个订单的成本要低。订单的合并优化处理过程具体如下：21）从初始订单集合中选择两个初始订单进行合并处理，以形成虚拟订单，用虚拟订单替换掉合并前的两个初始订单；22）将虚拟订单与一张初始订单进行进一步合并处理，得到新的虚拟订单，用新的虚拟订单换掉合并前的虚拟订单和初始订单；23）重复操作步骤22），直至初始订单集合中可以合并的初始订单全部合并处理完毕；24）重复操作步骤21）~步骤23），直至初始订单集合中没有可以合并的两个初始订单；25）将初始订单集合中剩余的初始订单和所有虚拟订单形成虚拟订单集合VTC。 

某辆车运输单个初始订单的运输成本如下： 

$\mathrm{CostTC}(T,V)=\underset{0\≤i\≤n}{\mathrm{\Σ}}d(T_i-T_{i+1})*\mathrm{VCP}$

T为订单，V为车辆，d(T_i-T_i+1 )为运输节点之间的距离，VCP为如果载货则为车辆在运输对应重量货物的单位油耗，如果空载则为空载油 耗。 

虚拟订单的建立是基于运输订单的合并及路径优化，假设A、B两张订单进行合并，根据路径的组合，按照提货地点必须在送货地点之前的约束条件，可以得到如下结果，根据算法将在以下结果中找出成本最低的一条路径，该路径对应的虚拟订单的成本低于分别运输两张初始订单的成本之和，并检查是否有车辆能够按照该路径运输货物并满足A、B两张初始订单的提货点、送货点的时间要求： 

S—＞A_l—＞A_u—＞B_l—＞B_u—＞Ｅ（先送A订单，再送B订单） 

S—＞B_l—＞B_u—＞A_l—＞A_u—＞Ｅ（先送B订单，再送A订单） 

S—＞A_l—＞B_l—＞A_u—＞B_u—＞Ｅ（A、B订单同时送） 

S—＞B_l—＞A_l—＞A_u—＞B_u—＞Ｅ（B、A订单同时送） 

S—＞A_l—＞B_l—＞B_u—＞A_u—＞Ｅ（A、B订单同时送） 

S—＞B_l—＞A_l—＞B_u—＞A_u—＞Ｅ（B、A订单同时送） 

S：车辆运输起点 

Ｅ：车辆运输终点 

A_l：A订单的提货点 

A_u：A订单的送货点 

B_l：B订单的提货点 

B_u：B订单的送货点 

对于两张初始订单的情况，可以简单理解为在以上组合中寻找符合最低成本且满足约束条件的路线。 

虚拟订单表示为： 

Vt=VT(T₁,T₂ )    由2张初始订单合并成为一张虚拟订单 

Vt=VT(VT,T₃ )=VT(T₁,T₂,T₃ )    由1张虚拟订单和1张初始订单合并为一张新的虚拟订单。 

虚拟订单也可以和初始订单进行合并，形成效率更高的虚拟订单，对于由1张虚拟订单和1张初始订单并为一张新的虚拟订单的情况则保持原有虚拟订单节点顺序不变的前提下，***要合并初始订单的提货点和送货点，在合并订单的提货点要在送货点之前的约束下形成新的订单。 

某辆车运输某个虚拟订单的运输成本如下： 

$\mathrm{CostVTC}(\mathrm{VT},V)=\underset{0\≤i\≤n}{\mathrm{\Σ}}d(V{T}_i-V{T}_{i+1})*\mathrm{VCP}$

VT为虚拟订单，V为车辆，d(VT_i-VT_i+1 )为虚拟订单运输节点之间的距离，VCP为如果载货则为车辆在运输对应重量货物的单位油耗，如果空载则为空载油耗 

对于虚拟订单，需要判断是否满足经济性条件（经济性原则）为： 

$\mathrm{CostVTC}(\mathrm{VT},V)<\underset{0\&le;i\&le;n}{\mathrm{\&Sigma;}}\mathrm{ConstTC}\left(T_i\right)$

对于符合经济性原则的虚拟订单，取成本最低的订单作为候选虚拟订单，将初始订单集合中剩余的初始订单和所有虚拟订单形成虚拟订单集合VTC。 

除了检查经济性外，还要检查该虚拟订单的每个节点时间要求。如果是提货点的话则需要检查是否满足提货点的提货时间窗口要求；如果是送货点的话则需要检查是否满足送货点的送货时间窗口要求。 

还需要检查该车辆运输该虚拟订单时是否会存在超载问题。 

对于符合条件的虚拟订单，则需要记录满足时间约束及载重约束能承运该虚拟订单车辆清单，在选择S020步骤车辆时需要该信息。 

S020：根据不同策略从可用车辆TC检查每一辆车的选择权值，选择权值最大的车辆，即策略分订单越快送达越好和车辆使用最少车次两种策略。 

计划安排在指定的日期开始，在指定的日期结束，要求在这段时间内，最大限度的安排车辆完成运输订单，在保证完成运输订单的前提下，可提供两种策略供选择：第一种策略是使用最少车次，用最优地理路线及最低成本完成运输订单；第二种策略是使用尽可能多的车辆越快完成运输订单越好。可选择其中一种策略，按照该策略形成最优调度方案。 

使用越快越好策略： 

根据计算车辆权值的方法如下： 

ConstV(V)=Vp+(MinVpt-Vpt) 

Vp：预先设定的车辆权值 

Vpt：该车辆当天最早可出车时间 

MinVpt：所有订单要求的最早出车时间 

使用最少车次策略： 

根据计算车辆权值的方法如下： 

Vp：预先设定的车辆权值 

Vpt：该车辆当天最早可出车时间 

MinVpt：所有初始订单要求的最早出车时间 

Max(TCount(VT))：为去该车辆能运输的虚拟订单对应的订单数的最大值 

S030：从虚拟订单集合VTC中选择满足车辆V限制条件的最优订单： 

先根据车辆V在虚拟订单中查找是否有满足条件的虚拟订单，如果存在多于一个虚拟订单满足条件则选择成本效益最高的虚拟订单；如果虚拟订单中没有满足条件的符合条件的虚拟订单，则从初始订单中查找是否满足条件的初始订单，如果存在多于一个初始订单满足条件则选择排在最前面的初始订单。 

检查该初始订单或者虚拟订单按照车辆V的当前最早可出车时间进行安排时，每个节点是否能满足时间要求。如果是提货点的话则需要检查是否满足提货点的提货时间窗口要求；如果是送货点的话则需要检查是否满足送货点的送货时间窗口要求。 

如果初始订单满足以上要求则从待安排的虚拟订单集合VTC中去掉该初始订单，如果是虚拟订单则从待安排的虚拟订单集合VTC中去掉虚拟订单对应的订单。 

S040：当天的调度已经完成，把调度时间调整到下一天从虚拟订单集合VTC中选择满足车辆V限制条件的最优订单。 

S050：检查可用车辆集合VC中的每一辆车是否满足虚拟订单集合VTC的约束条件，如果不满足则剔除出VC。 

由于车辆安排了订单后，会导致最早可用时间推后，有可能导致车辆无法满足虚拟订单集合VTC的约束条件，需要重新检查后将不满足条件的车辆剔除出车辆集合VC中。 

S055：更新车辆最早可用时间。 

由于车辆安排了订单后，会导致最早可用时间推后，需要更新车辆的最早可用时间。 

S060：更新虚拟订单集合VTC 

如果初始订单满足以上要求则表示该订单已经被安排，需要从待安排的初始订单集合TC中去掉该订单，如果是虚拟订单则从待安排的初始订单集合TC中去掉虚拟订单对应的初始订单。同时，车辆的最早可用时间推后会导致原来够时间运输的虚拟订单有可能由于车辆的可用时间变少造成不够时间运输，需要更新。 

为了便于理解，以下分别有五个例子说本方案如何实现优化调度。以下例子是用于说明本方案的实际效果，并非代表本方案的唯一效果。本方案的实际效果与调度条件（运输订单、地理位置、运输车辆）的约束条件相关，根据不同条件实际结果不尽相同。 

实施例一：从不同地点区取货物返回到同一个地点，该例子中的订单中，需要从不同地点的将货物取回到同一个地点，以下是车辆数据： 

以下是订单数据 

图2是订单的地理信息位置的地图显示，图3是地图上的路径信息 

取货地点，

送货地点，

出车/收车地点），调度结果为：安排车辆粤AC2169，行驶路线为：中国广东省广州市南沙区留新路---广州市南沙区市南大道---广州市南沙区乌洲山北路1号---广州市南沙区鸡谷山路---广州市南沙区黄阁西路5号---中国广东省广州市南沙区广丰东一路---中国广东省广州市南沙区留新路。 

实施例二：对于提送货地点相反的订单，自动调度会自动安排在一起，减少空载，该例子中，***自动将提货和送货地点相近的订单整合到一起安排，提高运输效益，以下是车辆数据： 

以下是订单数据（初始订单） 

图4是订单的地理信息位置的地图显示，图5是地图上的路径1信息，图6是地图上的路径2信息

取货地点，送货地点，出车/收车地点），以下是调度结果： 

路线1：安排车辆粤AHQ143，行驶路线为：中国广东省广州市黄埔区庙头路---广州市萝岗区东江大道112号---佛山市顺德区岳步大道北5号---佛山市顺德区庙后路---广州市萝岗区东江大道112号---中国广东省广州市黄埔区庙头路。 

路线2：安排车辆粤AKU346，行驶路线为：中国广东省广州市黄埔区庙头路---广州市番禺区沙浦东路28号-50号---广州市萝岗区东江大道112号---中国广东省广州市黄埔区庙头路。 

实施例三：适量的订单，***会自动会按照路线相近的订单自动分派同一辆车完成，对于例子中路线相近的订单，***会安排同一辆车一次运输，提高运输效率，该例子中，***自动将提货和送货地点相近的订单整合到一起安排，提高运输效益，以下是车辆数据： 

以下是订单数据 

图7是订单的地理信息位置的地图显示，图8是地图上的路径1信息，图9是地图上的路径2信息

取货地点，

送货地点，

出车/收车地点），以下是调度结果： 

路线1：安排车辆粤AHQ143，行驶路线：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---中国东莞市大岭山综合市场东---东莞市平安路---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

路线2：安排车辆粤AKU3456，行驶路线：编号：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---中山市富康路---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

实施例四：选择不同的调度方式，***会根据最快或者最少车辆安排不同的车辆完成，***将根据愈快愈好和使用最少车次以及订单的的最晚提货时间安排订单。 

以下是车辆数据： 

以下是订单数据 

图10是订单的地理信息位置的地图显示，取货地点，

送货地点，

出车/收车地点）。 

当选择的调度方式是使用最少车次时，图11是地图上的路径1信息，图12是地图上的路径2信息，以下是调度结果： 

路线1：安排车辆粤AHQ143，行驶路线：编号：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---中国东莞市大岭山综合市场东---深圳市龙岗区三十八号路---深圳市龙岗区清水路205号-223号---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

当选择的调度方式是越快越好，以下是调度结果，图13是地图上的 路径1信息，图14是地图上的路径2信息，图15是地图上的路径3信息，图16是地图上的路径4信息，以下是调度结果： 

路线1：安排车辆粤AHQ143，行驶路线：编号：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---中国东莞市大岭山综合市场东---深圳市龙岗区三十八号路---深圳市龙岗区清水路205号-223号---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

路线2：安排车辆粤AHQ143，行驶路线：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---江门市蓬江区建达南路6号---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

路线3：安排车辆湘E58300，行驶路线：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---江门市新会区葵安路8号---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

路线4：安排车辆湘E39875，行驶路线：中国广东省广州市南沙区万环西路---广州市南沙区海港大道---中山市富康路---中国广东省广州市南沙区万环西路。 

以上所述仅为本发明的较佳实施方式，本发明并不局限于上述实施方式，在实施过程中可能存在局部微小的结构改动，如果对本发明的各种改动或变型不脱离本发明的精神和范围，且属于本发明的权利要求和等同技术范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型。 

Claims (7)

1.一种公路运输调度方法，其特征在于，它包括：

1）初始化：录入所有初始订单信息和车辆信息，以形成初始订单集合和车辆集合；

2）对初始订单集合中的初始订单根据经济性原则进行合并处理得到虚拟订单，所有的虚拟订单和合并处理后剩余的初始订单形成虚拟订单集合；

3）从车辆集合中选择合适的车辆对虚拟订单集合中的虚拟订单和初始订单进行运输处理。

2.根据权利要求1所述的公路运输调度方法，所述订单信息的约束条件为：

需要从A点把货物运输到B点，货物有重量信息；

A点有最早提货时间及最晚提货时间约束，且有提货时间窗口的约束；

B点有最早送货时间及最晚送货时间约束，且有送货时间窗口的约束。

3.根据权利要求1所述的公路运输调度方法，所述车辆信息的约束条件为：

车辆有出车点，运输安排必须以出车点开始，以出车点结束；

车辆有出车时间及收车时间限制；

车辆有最大载重限制。

4.根据权利要求1所述的公路运输调度方法，所述步骤2）包括：

21）从初始订单集合中选择两个初始订单进行合并处理，以形成虚拟订单，如果虚拟订单满足经济性条件，则用虚拟订单替换掉合并前的两个初始订单；

22）将虚拟订单与一张初始订单进行进一步合并处理，得到新的虚拟订单，如果虚拟订单满足经济性条件，则用新的虚拟订单换掉合并前的虚拟订单和初始订单；

23）重复操作步骤22），直至初始订单集合中可以合并的初始订单全部合并处理完毕；

24）重复操作步骤21）~步骤23），直至初始订单集合中没有可以合并的初始订单；

25）将初始订单集合中剩余的初始订单和所有虚拟订单形成虚拟订单集合。

5.根据权利要求4所述的公路运输调度方法，所述步骤2）中订单合并处理的是基于运输订单的合并和路径优化，选择成本最低的一条路径，且该路径对应的虚拟订单的成本低于分别运输合并前两订单的成本之和。

6.根据权利要求5所述的公路运输调度方法，所述步骤3）采用订单越快送达越好的策略。

7.根据权利要求5所述的公路运输调度方法，所述步骤3）采用车辆使用最少车次策略。

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