CN105096009A - 一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，在物流配送过程中，针对订单模式多样化的客户群，物流通过建立数据模型、业务建模、多车弹性装车送货线路每日优化的算法人工辅助相结合；所述数据模型包括物流中心、送货部、配送域、配送线路、停车点。本发明解决了先前我留配送只是适应单一订单模式的遗留问题。实现一个固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，降低物流送货成本。
Description
技术领域
本发明涉及物流配送领域，具体涉及一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法。
背景技术
随着固定客户群体的订单模式的变化，物流送货任务配送模型的配送只是适应单一订单模式。在当今市场化取向改革背景下，实时形成订单业务需求，客户群体订货无周期化和订货量无固定化。
由于固定客户之间的差异化，导致订单模式多样化，主要体现在：订货无固定周期，订货品种差异化较大，订货量波动性较大，实时订单紧急配送，不管订单模式如何变化，物流都需要统一配送；在这种情况下物流配送需要统一考虑，针对相对固定的客户群体，如何适应多变的订单模式，那么优化弹性装车送货线路优化算法，是当下务必解决的问题。
目前需要改进以及弹性装车送货线路优化算法的实现物流配送，面对固定的客户群体，针对实时变化的多种订单模式，结合物流配送现状，改进物流送货任务分配模型，优化弹性装车送货线路优化算法，从而实现配送任务的灵活合理分配，降低物流送货成本。
发明内容
本发明的技术任务是针对现有技术的不足，提供一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法。本方法实现一个固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，紧跟市场化取向改革的趋势，降低物流送货成本。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，在物流配送过程中，针对订单模式多样化的客户群，物流通过建立数据模型、业务建模、多车弹性装车送货送货线路每日优化的算法人工辅助相结合；所述数据模型包括物流中心、送货部、配送域、配送线路、停车点。
配送域：配送域隶属于送货部，一个送货部下可以设置一个或者多个配送域；可以按照物流实际的送货方向或者送货周期去定义，表示某一天送货区域，该区域的定义可以实体化也可以虚拟化，可大可小，根据实际的业务需要进行定义和对应。
配送线路：配送线路隶属于配送域，一个配送域下可以设置一条或者多条配送线路；配送线路按照送货车实际的送货路线路进行定义；配送线路是由客户或者客户群组成。
停驻点：是由位置相对集中的客户群组成，该客户群由送货车集中送货，送货车停车一次即可，一个停驻点可以服务一个或者多个客户。
业务建模根据物流中心实际业务需求，数据模型应用设置。
每日优化按照优化单位获取确认订单。
本发明的一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法与现有技术相比，所产生的有益效果是，1、解决了先前我留配送只是适应单一订单模式的遗留问题。2、通过分析各种订单模式以及配送业务的分析，建立了一套完善的方法论：先通过将业务需求，与数据模型想对应。然后通过业务规则和系列约束规则进行业务建模。再根据每日订单模式的变化，执行每日优化算法。最后人工核对与确认。3、该算法经过验证并在项目中应用，解决了客户的问题，实际降低了物流送货成本。
具体实施方式
下面对本发明的一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法作以下详细地说明。
一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，在物流配送过程中，针对订单模式多样化的客户群，物流通过建立数据模型、业务建模、多车弹性装车送货送货线路每日优化的算法人工辅助相结合；所述数据模型包括物流中心、送货部、配送域、配送线路、停车点。
配送域：配送域隶属于送货部，一个送货部下可以设置一个或者多个配送域；可以按照物流实际的送货方向或者送货周期去定义，表示某一天送货区域，该区域的定义可以实体化也可以虚拟化，可大可小，根据实际的业务需要进行定义和对应。
配送线路：配送线路隶属于配送域，一个配送域下可以设置一条或者多条配送线路；配送线路按照送货车实际的送货路线路进行定义；配送线路是由客户或者客户群组成。
停驻点：是由位置相对集中的客户群组成，该客户群由送货车集中送货，送货车停车一次即可，一个停驻点可以服务一个或者多个客户。
业务建模：
1、根据物流中心实际业务需求，数据模型应用设置；
2、不管订单模式如何变化，物流优化的对象就是确认的订单，根据订单对应的客户位置以及订单客户物流归属情况，采用小固定大弹性的优化方式进行优化；
3、抽取配送中最关键的约束条件：送货里程、服务客户数量、送货量、客户熟悉程度、送货时长；其中送货实际里程不超过约束条件，送货客户数不超过服务客户数量，实际订单送货量不超过车辆装载量，送货员司机送相对熟悉的客户，同一个停驻点只能一个送货车给此送货，实际送货时间尽量不超过预设的最大将约束条件转化为时间函数；
4、将所有零售户都归属于停驻点，每两个停驻点之间根据送货方向设置优化权重：两点之间的方向、里程、平均时间、送货量、难易程度，等各项指标，建立有向图。
5、将建模的核心就转化为：如何在相对短的时间内相对均衡的分配相对少的送货车，把货物送到客户手里，达到线路优化的目的；
6、车辆分配策略，按照车辆驾驶员或者送货员对停驻点和零售户的熟悉程度，进行排序，按照设定顺序排序，优先分配车辆；随着订货量的多少，车辆分配进行动态的调整；当订货量大时，车辆循环利用，轮换装车；当订货量小时，优先级低的车辆休息；每次做完一次任务分配，车辆装车顺序进行轮换调整。
每日优化：
1、按照优化单位获取确认订单。优化单位可以是送货部、配送域或者配送路线。根据实际业务需要在业务建模时进行指定；
2、获取优化单位数据集，获取该优化单位对应的送货车数据集；
3、选择一个优化单位，物流中心做为起点，按照业务建模中预设的停驻点有向图进行搜索，按照车辆分配策略，从车辆数据集中获取车辆；
4、继续按照权重值在有向图中搜索下一停驻点，将下一停驻点的订单装载该车上，直到预先设置任何一个指标达到约束条件，则停止装车；
5、如果该优化单位内还有未分配的订单，则选择从送货车数据集中循环选择下一辆送货车，继续重复d），直到该优化单位的订单全部分配到送货车上；
6、如果还有未优化的优化单位，那么继续重复c）、d)、e)，直到所有优化单位数据集全部优化完毕；
7、优化完毕后，优化结果展示，针对自动优化完成的结果人工核对与确认。
结合实际业务需求建立数据模型和业务建模，不管订单模式如何变化，物流针对的是确认状态的订单。参与多车弹性装车送货线路每日优化，最终运算结果为送货任务单，送货任务单描述送货的详细信息：该任务单由哪辆送货车、哪个司机、哪个送货员哪天去送货，总体送货量是多少，预计送货里程，预计送货时间是多少，每个停驻点送货顺序和每个客户送货顺序是什么，每个停驻点和客户的送货量是多少，送货金额是多少，预计送达时间是什么等相关送货任务信息。作为算法优化的结果。
Claims (2)
1.一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，其特征在于，在物流配送过程中，针对订单模式多样化的客户群，物流通过建立数据模型、业务建模、多车弹性装车送货送货线路每日优化的算法人工辅助相结合；所述数据模型包括物流中心、送货部、配送域、配送线路、停车点。
2.根据权利要求1所述的一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法，其特征在于，所述停驻点是由位置相对集中的客户群组成。
Priority Applications (1)
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Applications Claiming Priority (1)
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| CN201510560403.6A CN105096009A (zh) | 2015-09-07 | 2015-09-07 | 一种固定客户群变动订单模式多车弹性线路优化算法 |
Publications (1)
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